[发明专利]一种基于多模块神经网络的不平衡心拍分类方法在审
申请号: | 201910021402.2 | 申请日: | 2019-01-09 |
公开(公告)号: | CN109645983A | 公开(公告)日: | 2019-04-19 |
发明(设计)人: | 皮德常;江婧;张怀峰 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | A61B5/0402 | 分类号: | A61B5/0402 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于多模块神经网络的不平衡心拍分类方法,包括:心电信号预处理模块、不平衡数据处理模块、特征提取和分类模块。预处理模块对心电信号进行去噪和分段;不平衡数据处理是系统的核心,其结合心电信号本身特点和算法的特点,先后引入边界样本特征线性合成(BLSM)、上下文特征综合模块(CTFM)和二阶段训练(2PT)三种处理不平衡问题的方法;特征提取和分类模块获取各类别心拍的高阶特征并实现最终的心拍分类。本发明的优点是:针对目前没有得到很好解决的不平衡心拍分类问题,从采样、特征和算法多角度提出相应的解决方法,提升了分类的准确率。本发明适用于解决时序数据、图像等在分类中的不平衡问题,该发明具有普适性。 | ||
搜索关键词: | 心拍 分类 预处理模块 分类模块 神经网络 特征提取 心电信号 多模块 算法 数据处理模块 上下文特征 边界样本 分类问题 阶段训练 时序数据 特征线性 综合模块 数据处理 普适性 准确率 采样 对心 高阶 去噪 分段 合成 图像 引入 | ||
【主权项】:
1.一种基于多模块神经网络的不平衡心拍分类方法,其主要特征包括如下步骤:(1)使用中值滤波和低通滤波,去除心电信号中的低频噪声、高频噪声和电线干扰;(2)使用Pan‑Tompkins算法检测R峰位置,并将每条心电信号分割成长度相等的心拍;(3)对心拍样本进行Z‑score标准化;(4)引入边界样本特征线性合成(BLSM)方法,通过对少数类样本进行线性合成虚拟样本,来对对少数类进行过采样;(5)设计上下文特征综合模块(CTFM),同时根据较为完整的心拍信息和重要特征区域的特征信息来判断心拍所属类别;(6)将上述步骤处理后的心拍样本输入卷积神经网络(CNN)模型进行特征提取和分类;(7)使用二阶段训练(2PT)方法对卷积神经网络进行训练和微调。
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