[发明专利]基于神经网络的心电及心震信号联合分类的方法及装置有效
| 申请号： | 201910262509.6 | 申请日： | 2019-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN110236518B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 郭雨欣;范赐恩;邹炼;张笑;胡骞;吴靖玮 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/00 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络的心电及心震信号联合分类的方法，获取待分类的心电信号和心震信号，进行预处理，实现待分类的心电信号和心震信号的滤波和去噪；提取待分类的心电信号和心震信号的特征波，并将特征波转化为时频图；将待分类的心电信号和心震信号的时频图分别传入已训练好的神经网络进行分别识别，得到识别结果；利用Concat方法将待分类的心电信号和心震信号分别识别后的结果连接起来，通过Adaboost算法将连接起来的结果进行分类；神经网络采用ResNet结构。本发明将一维的心电信号及心震信号转变为时频图，利用神经网络和Adaboost算法进行结合，将心电信号和心震信号有效联合起来进行分类，增加了分类的维度，在分类的准确性上实现了突破。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 信号 联合 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的心电及心震信号联合分类的方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、获取待分类的心电信号和心震信号，进行预处理，实现待分类的心电信号和心震信号的滤波和去噪；S2、提取待分类的心电信号和心震信号的特征波，并将特征波转化为时频图；S3、将待分类的心电信号和心震信号的时频图分别传入已训练好的神经网络进行分别识别，得到识别结果；S4、利用Concat方法将待分类的心电信号和心震信号分别识别后的结果连接起来，通过Adaboost算法将连接起来的结果进行分类；所述的神经网络按以下方法进行训练：1)定义ResNet的结构及其前向传播的输出结果，并定义损失函数，选择反向传播优化算法；2)选取正常人和不同年龄不同病症患者的带有心脏疾病标签的心电信号和心震信号数据集，分别训练心电信号和心震信号的神经网络。
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