[发明专利]基于深度神经网络的心电图智能分析方法、装置、计算机设备和系统在审
| 申请号： | 201811395596.4 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109497986A | 公开（公告）日： | 2019-03-22 |
| 发明（设计）人： | 董樑;潘轶斌;赵亚;赵行;向建平 | 申请（专利权）人： | 杭州脉流科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/04 | 分类号： | A61B5/04;A61B5/0402;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京惠智天成知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11681 | 代理人： | 刘莹莹 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的心电图智能分析方法、装置、计算机设备和系统，其中，基于深度神经网络的心电图智能分析方法，包括如下步骤：获取并验证用户终端的登录请求；接收登录请求验证通过后的用户终端上传的心电图；在接收的所述心电图中随机截取一段连续的心电图信号，该心电图信号至少包含两个心动周期；将截取的心电图信号以图片形式输入分析模型中，提取得到心电图信号分析结果；所述分析模型基于ResNet模型、或Inception模型、或Inception‑ResNet模型训练得到；将分析结果反馈至用户终端。本发明提供的基于深度神经网络的心电图智能分析方法、装置、计算机设备和系统，减少人为设计特征带来的不完备性，提高心电图信号分析的便捷性和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 心电图 心电图信号 神经网络 智能分析 计算机设备 用户终端 登录请求 截取 分析模型 模型训练 人为设计 输入分析 图片形式 心动周期 验证通过 便捷性 完备性 准确率 上传 验证 反馈 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的心电图智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：获取并验证用户终端的登录请求；接收登录请求验证通过后的用户终端上传的心电图；在接收的所述心电图中随机截取一段连续的心电图信号，该心电图信号至少包含两个心动周期；将截取的心电图信号以图片形式输入分析模型中，提取得到心电图信号分析结果；所述分析模型基于ResNet模型、或Inception模型、或Inception‑ResNet模型训练得到；将分析结果反馈至用户终端。
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