[发明专利]用于心血管疾病患者脉象识别的神经网络的实现方法有效
| 申请号： | 202110051386.9 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112472048B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 焦义;毛晓波;李楠;于佳瑞;胡会强;黄璐琦;赵宇平;姚国梁;倪金红;徐向阳;胡飞 | 申请（专利权）人： | 郑州大学;中国中医科学院 |
| 主分类号： | A61B5/02 | 分类号： | A61B5/02;A61B5/00;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 郑州异开专利事务所(普通合伙) 41114 | 代理人： | 韩华 |
| 地址： | 450000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于心血管疾病患者脉象识别的神经网络结构，包括下述步骤：S1，脉象数据采集；S2，脉象数据预处理；S3，建立所述神经网络结构；S4，训练过程。本发明利用一维卷积神经网络(1DCNN)在处理时间序列信号时有着非常的优势这一特点，而脉象信号就是属于一种典型的时间序列信号；因此，通过采集一部分正常人的脉象以及心血管疾病患者的脉象，通过大数据分析，将两种脉象划分为训练集和测试集；为了保证神经网络结构的有效性，在训练集和测试集中的数据都是来自于不同的个体。经实验证明，本发明能够有效的识别出心血管疾病患者的脉象，为脉诊的客观化诊断提供了一种科学的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 心血管疾病 患者 脉象 识别 神经网络 实现 方法 | ||
【主权项】：
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