[发明专利]基于生成式对抗网络技术的心电图生成及分类方法在审
| 申请号： | 201810735860.8 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN109036573A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 朱斐;叶飞;伏玉琛;钟珊 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州翔远专利代理事务所(普通合伙) 32251 | 代理人： | 陆金星;姚惠菱 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式对抗网络技术的心电图生成及分类方法，通过GAN生成式对抗网络训练心电曲线得到生成模型和判别模型，发掘和整合更多的心电曲线数据，其中，判别模型采用CNN卷积神经网络结构，对使生成的心电曲线更接近真实，通过RBF神经网络训练心电曲线得到分类模型，通过生成的心电曲线对分类模型进行测试，以使分类模型可以在临床研究中使用，实现精准医疗和智能医疗。 | ||
| 搜索关键词： | 心电曲线 分类模型 生成式 心电图生成 判别模型 网络技术 对抗 神经网络结构 临床研究 生成模型 网络训练 分类 卷积 整合 医疗 测试 智能 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成式对抗网络的心电图生成及分类方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)下载心电记录数据集，解析所述心电记录数据集中的每条心电记录以获取多条心电曲线，解析得到的多条心电曲线构成样本心电曲线数据集，转至步骤(2)和步骤(3)；(2)通过RBF神经网络对所述样本心电曲线数据集中的心电曲线进行训练，得到分类模型，转至步骤(7)；(3)通过GAN生成式对抗网络对所述样本心电曲线数据集中的心电曲线进行训练，得到生成模型和判别模型，转至步骤(4)；(4)通过所述生成模型生成多条心电曲线，生成的多条心电曲线构成生成心电曲线数据集，转至步骤(5)；(5)判断所述生成心电曲线数据集中是否有无效心电曲线，如是，则自所述生成心电曲线数据集移除无效心电曲线，转至步骤(6)，如否，则直接转至步骤(6)；(6)判断所述生成心电曲线数据集中的有效心电曲线心率是否异常，如是，则自所述生成心电曲线数据集移除心率异常心电曲线，转至步骤(7)，如否，则直接转至步骤(7)(7)通过所述分类模型对所述生成心电曲线数据集中的心率正常心电曲线进行如下分类：正常、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、房性早搏以及室性早搏。
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