[发明专利]用于识别心律类型的改进卷积神经网络及其训练方法有效
| 申请号： | 201910257096.2 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN110037683B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 朱俊江;严天宏;赵文斌;何雨辰;谢胜龙;张德涛 | 申请（专利权）人： | 上海数创医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/046 |
| 代理公司： | 苏州知途知识产权代理事务所(普通合伙) 32299 | 代理人： | 马刚强;陈瑞泷 |
| 地址： | 200437 上海市杨浦区密*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： |
本申请涉及用于识别心律类型的改进卷积神经网络及其训练方法，采用已知为房颤或非房颤的心电数据作为训练数据库为神经网络进行训练，卷积神经网络由若干卷积层和若干池化层、一个全连接层和一个分类器层构成，采用的损失函数为： |
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| 搜索关键词： | 用于 识别 心律 类型 改进 卷积 神经网络 及其 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于识别心律类型的改进卷积神经网络的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取训练数据库，训练数据库为已知为房颤或非房颤的心电数据；S2：对心电数据进行预处理；S3：对卷积神经网络进行训练，卷积神经网络由若干卷积层和若干池化层、一个全连接层和一个分类器层构成，训练时在分类器层中输入已知的房颤或非房颤的结果；所述神经网络采用的损失函数为：![]()
其中，c表示损失大小，n表示样本个数，x为样本，y为样本x对应的标签，a为通过以样本x为输入并且用当前的神经网络计算出的输出大小，α,β均为正则化系数。
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