[发明专利]基于多重级联深度神经网络的心电信号的识别与分类方法有效
| 申请号： | 202111109550.3 | 申请日： | 2021-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN113901893B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 李钟毓;刘婧怡;胡雪萌 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/213;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/084;A61B5/346;A61B5/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 白文佳 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 基于多重级联深度学习的心电信号的识别与分类方法，包括以下步骤：将采集的一维心电数据进行预处理后划分成训练集、验证集以及测试集；构建基于卷积神经网络、循环神经网络与Transformer模块的深度学习模型并训练，得到在验证集上分类效果最好的模型；将待分类的心电数据输入到在验证集上分类效果最好的模型中，得到心电数据的心电信号所属分类。本发明通过一维卷积提取低层次的波形结构特征，将较浅和较深的层聚合起来，获取心电信号的空间特征，并利用RNN和Transformer提取整个导联的时序特征，可以应用于不同长度的单导联心电信号或多导联心电信号的分类，对不同的心电采集设备有良好的兼容性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多重 级联 深度 神经网络 电信号 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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