[发明专利]一种基于深度学习的心磁图分级方法在审
| 申请号： | 202110653261.3 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113361612A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 胡正珲;叶凯凯;林强 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的心磁图分级方法，包括以下步骤：首先将测得的心磁信号进行预处理，得到所需的电流密度矢量图，然后对样本进行适当的扩充，再通过扩充后的样本对网络进行训练得到较优模型，用于心磁图的分级。本发明方法实施简单，只需要少量的心磁图电流密度矢量图对网络进行训练就可以达到很高的分级准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 心磁图 分级 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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