[发明专利]一种基于深度卷积残差网络的心律失常分类方法在审
| 申请号： | 202110479638.8 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113274031A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 石争浩;殷志燕;任晓勇;黑新宏;刘海琴;罗靖;尤珍臻;赵明华;葛飞航;陈敬国 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/352 | 分类号： | A61B5/352;A61B5/346;A61B5/0245 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积残差网络的心律失常分类方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、选取MIT‑BIH心律失常数据库的心电数据；步骤2、对步骤1选取的心电数据进行预处理；步骤3、对步骤2预处理后的心电数据进行分割；构建分类网络模型；步骤4、利用步骤3分割的心电数据对网络模型进行训练；步骤5、将待测试的心电数据片段输入所述训练好的深度卷积残差网络模型，最终输出心电信号片段的分类结果。解决了现有技术中存在的疾病分类准确度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 网络 心律失常 分类 方法 | ||
【主权项】：
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