[发明专利]基于主动学习的心电信号数据标注方法有效
| 申请号： | 201910793589.8 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110555472B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 洪申达;傅兆吉;周荣博;俞杰 | 申请（专利权）人： | 安徽心之声医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/2415;G06F18/20 |
| 代理公司： | 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) 34119 | 代理人： | 金宇平 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提出的一种基于主动学习的心电信号数据标注方法，首先通过样本训练获得标注模型，然后通过标注模型对未人工标注的心电信号数据进行模型标注。本发明中，标注模型F通过简单的标注概率模型H和固定的标注函数组成，对标注模型F的训练实际上也是对标注概率模型H的训练。本发明中，在标注模型F训练过程中，通过对标注概率模型H的输出的不确定度的计算挑选评估数据，使得标注模型F的稳定度的计算更加准确可靠。本发明提出的一种基于主动学习的心电信号数据标注方法，通过评估数据的针对性选择，降低了标注模型F的训练过程中人工标注工作量，并提高了标注模型的训练效率和标注精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 主动 学习 电信号 数据 标注 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于主动学习的心电信号数据标注方法，其特征在于，首先通过样本训练获得标注模型，然后通过标注模型F对未人工标注的心电信号数据进行模型标注；/n通过样本训练获得标注模型的方法为：/n首先建立标注概率模型H，用于标注每一条心电信号数据对应的预测概率，并建立用于根据预测概率计算标注结果的标注函数，然后结合标注概率模型H和标注函数建立标注模型F；/n根据样本数据的人工标注对标注模型F进行训练更新，且同时更新标注概率模型H进行更新；/n根据更新后的标注概率模型H计算所有未人工标注的心电信号数据的预测概率，并根据预测概率计算不确定度；获取对应的不确定度最大的n
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