[发明专利]一种基于深度学习的心电图降噪方法在审
| 申请号： | 202310666918.9 | 申请日： | 2023-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN116738146A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 杨亮;陈洪;李卓 | 申请（专利权）人： | 无锡市健维仪器有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;A61B5/318;A61B5/00;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡盛阳专利商标事务所(普通合伙) 32227 | 代理人： | 黄莹;顾吉云 |
| 地址： | 214026 江苏省无锡*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供的一种基于深度学习的心电图降噪方法，基于训练样本生成器生成噪音模拟数据，将噪音模拟数据随机添加到不带噪音的心电图曲线上生成训练样本数据，基于卷积神经网络构建噪音滤除模型，对卷积神经网络的多通道相加的机制进行改进，删除作为离群点的噪音数据后再将通道相加，降低计算结果中包含噪音数据的概率。基于欧氏距离改进了训练方法，对噪音滤除模型进行训练的时候，添加了训练样本基础数据同时作为输入，平衡噪音滤除对原始波形的影响，提高了原有波形信息保留的概率；通过超参的设定，控制训练效果，确保能够在滤除噪音的同时不会修改原始波形中的有用信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 心电图 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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