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一种基于多尺寸卷积核的深度神经网络实现心电异常检测分类方法

基本信息

申请号 CN202110411589.4 申请日 -
公开（公告）号 CN113128585A 公开（公告）日 2021-07-16
申请公布号 CN113128585A 申请公布日 2021-07-16
分类号 G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;A61B5/346（2021.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 吴宝明;朱明杰 申请（专利权）人 重庆康如来科技有限公司
代理机构 北京汇泽知识产权代理有限公司 代理人 武君
地址 401147重庆市渝北区星光大道69号8幢4楼
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于多尺寸卷积核的深度神经网络实现心电异常检测分类方法，通过将心电信号进行相等长度切片，得到目标心电数据，及对应的诊断结论作为标签；将心电信号进行降噪滤波；划分训练集数据，验证集数据，测试集数据，彼此之间无数据交叉；再将心电数据样本及标签输入多尺寸卷积核深度神经网络模型，应用分类器自动提取特征进行模型训练，得到多尺寸深度神经网络模型。本方案使用多尺寸卷积核，相较于单一卷积核深度神经网络模型具有不同的视野域，能有效提取不同视野心电信号特征，并且能有效减少模型参数，减少在训练过程中过拟合情况。