[发明专利]基于深度卷积神经网络的ECG分类系统与方法有效
| 申请号： | 202110739704.0 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113509186B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 肖汉光;张邦林;刘畅;冉志强;张勃龙 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/346 | 分类号： | A61B5/346;A61B5/35 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 周玉玲 |
| 地址： | 400054 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及医学图像处理领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的ECG分类系统与方法，解决如何提高ECG分类准确性的技术问题，包括数据采集模块、数据预处理模块、ECG分类模块与分类结果显示模块；所述数据预处理模块用于对原始ECG信号进行降噪和心跳分割，将降噪后的ECG信号分割成无数个心跳，相邻两个心跳作为一个样本送至ECG分类模块；所述ECG分类模块为通过样本集与focal loss函数迭代训练完成后的深度卷积神经网络，具备对样本进行分类的能力；Focal loss函数解决了类别不平衡问题。本发明能够提高ECG的分类性能，总体准确率、平均F1‑score、AUC分别达到98.65%、75.08%、99.48%。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 ecg 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆理工大学，未经重庆理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110739704.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：显示面板及其制作方法
- 下一篇：一种钢材加工机械用夹持装置
