[发明专利]一种基于深度学习的心电信号自动分析方法在审
| 申请号： | 202010219375.2 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111460951A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 樊夏玥;郜珊珊;李钟毓;闫金涛;邓杨阳 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 郭瑶 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的心电信号自动分析方法，根据从公开数据集下载已经标注的心电数据，将心电数据进行处理，得到数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集；按照DLA结构，构建深度学习模型，训练得到训练好的深度学习模型；调整超参数，选取在验证集和测试集上分类效果最好的模型；对于待分类的12导联的心电数据，经过处理得到数据集，将数据集的数据输入到分类效果最好的模型中，得出心电数据的心电信号所属分类。本发明通过一维卷积提取低层次的波形结构特征，并将较浅和较深的层聚合起来，获取心电信号的空间及语义特征，既完成了形态分析，又得到了形态间的相互关联，可以应用于心电图片或者一维时间序列心电图的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电信号 自动 分析 方法 | ||
【主权项】：
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