[发明专利]一种基于深度可分离卷积神经网络的移动端心音分类方法在审
| 申请号： | 201911057381.6 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN112741596A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 胡志坚;陈颖;葛云;黄晓林 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210023 江苏省南京市栖霞*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度可分离卷积的移动端心音预测方法。本发明从医学信号本身的特点和移动端部署难点出发，使用短时傅里叶变换将一维心音转换成二维图像，利用大卷积核提升精确度，用深度可分离卷积减少计算量，在计算量和参数量得到严格控制的情况下，与从传统深度网络模型相比，提升了精确度。同时，提供了模型在移动端部署的方法，利用手机麦克风获取心音数据，在手机上做预测，实现离线状态下移动端的心音分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 可分离 卷积 神经网络 移动 心音 分类 方法 | ||
【主权项】：
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