[发明专利]基于残差神经网络的冠心病心电图筛查系统及方法有效

专利信息
申请号: 202110638190.X 申请日: 2021-06-08
公开(公告)号: CN113180688B 公开(公告)日: 2022-11-29
发明(设计)人: 骆源;雷锐;侯旭宏;贾伟平 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: A61B5/352 分类号: A61B5/352;A61B5/355;A61B5/349
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 胡晶
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明提供了一种基于残差神经网络的冠心病心电图筛查系统,包括:心电信号处理模块:提取心电图机产生心电信号,使用symlets4小波对心电信号进行多层分解去噪,寻找心电信号转换的心电序列数据中R波的位置,并以其为基准进行心拍分割;深度特征提取模块:针对经过心电信号处理模块处理过的数据进行平移和缩放来数据增强,并使用包含挤压和激励网络模块的ResneXt50网络提取十二导联心电图的深度特征。树形模型预测模块:将深度特征提取模块提取的深度特征与心电图机数据进行结合,输入训练好的XGBoost模型得到心电图中出现冠心病心电特征的预测概率。本发明安装使用成本低,能够自动筛查,准确性相对心电图机的诊断更高,能够减少误判或者漏判,降低医生工作量。
搜索关键词: 基于 神经网络 冠心病 心电图 系统 方法
【主权项】:
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