[发明专利]一种基于深度学习的胎儿心电图个性化诊断方法在审
| 申请号： | 202310259878.6 | 申请日： | 2023-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN116153503A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 陈炳阳;张卫山;张明利 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N3/096;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的胎儿心电图个性化诊断方法，主要涉及人工智能、智慧医疗领域。主要步骤包含：根据心电图物理形态，设计多视角编码器充分提取样本特征；针对胎儿心电图诊断实际情况，分别设计源任务、辅助任务、目标任务；在元迁移学习框架中设计动态自学习权重融合策略，使模型学习有用的迁移知识；模拟实际诊断环境，设计跨受试者和跨疾病两种案例，模拟对实时心电图的监测和诊断。本发明针对受试胎儿的心电数据有限，难以快速、有效地对其进行个性化诊断的难题，通过优化元迁移学习，实现了对实时胎儿心电图的监测及个性化诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 胎儿 心电图 个性化 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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