[发明专利]一种基于NLF-CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法有效
| 申请号： | 202110092923.4 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112957052B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 杨新武;李彤;斯迪文 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/28 | 分类号： | A61B5/28;A61B5/251;A61B5/349 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于NLF‑CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法，具体采用运用NLF‑CNN非局部性导联融合的深度卷积神经网络，首先通过深层CNN在单一导联下提取心电信号的深度特征，然后通过浅层CNN将得到的多个导联特征进行交叉组合，设计不同的卷积核的大小组合不同导联的特征，同时，引入Non‑local非局部注意力机制，弥补卷积核感受野受限问题；本发明在心电图检测场景中的多导联心电信号分类方面提供了完整的解决方案，针对在不同心电图导联之间表现不同的关系，构建NLF‑CNN网络实现导联信息的提取和融合，同时在导联融合之前引入Non‑local自注意力机制，关注不同导联特征的差别和联系，大大提高了多导联心电信号检测和分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 nlf cnn 融合 深度 网络 多导联心 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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