[发明专利]一种基于深度学习的心电信号图的分类方法在审
| 申请号： | 202011456444.8 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112508110A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 杨明极;韩子昂;刘畅 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/346 |
| 代理公司： | 哈尔滨三目知识产权代理事务所(普通合伙) 23214 | 代理人： | 贾泽纯 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的心电信号图的分类方法，属于图像识别领域。传统的单卷积神经网络或单循环神经网络在部分类别上存在分类差的问题，且由于心跳强度及心率等个体差异，产生在同一种疾病下的不同表征导致自动分类算法泛化能力较差的问题。一种基于深度学习的心电信号图的分类方法，对采集的心电信号图的图像数据进行预处理；其中预处理包括心电信号图的图像数据的小波去噪和心电信号图的图像数据的数据增强的步骤；设计卷积神经网络，并利用设计的卷积神经网络对心电信号图进行分类。本发明能显著改善心电信号识别分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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