[发明专利]一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法在审
| 申请号： | 202010167627.1 | 申请日： | 2020-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN111419213A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 王玮;乌兰娜仁;骆功宁;夏勇;王宽全 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/0472;A61B5/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张利明 |
| 地址： | 150006 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法，涉及一种ECG心电信号生成技术，为了解决现有带标签的ECG心电信号数据库数据量不足以及数据质量不齐，无法为ECG预测心脏疾病算法提供足够有效的训练数据的问题。本发明通过从数据库中筛选获取原始带标注的ECG心电信号，对ECG心电信号进行数据预处理；使用短时傅里叶变换将经过预处理的ECG心电信号转化成二维信号；使用改进的生成对抗网络对二维信号进行训练，并生成新的二维ECG心电信号时频图谱；使用Griffin Lim相位重构算法还原二维ECG心电信号时频图谱，得到自动生成的一维ECG心电信号。有益效果为极大的扩充ECG心电信号数据库，从而推动心电疾病诊断算法的发展，最终为临床心脏疾病诊断提供有效的辅助和支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ecg 电信号 生成 方法 | ||
【主权项】：
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