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基于集成CNN的心肌缺血的识别分类方法

基本信息

申请号 CN202110449036.8 申请日 -
公开（公告）号 CN113171105A 公开（公告）日 2021-07-27
申请公布号 CN113171105A 申请公布日 2021-07-27
分类号 A61B5/346（2021.01）I;A61B5/349（2021.01）I;A61B5/35（2021.01）I 分类 医学或兽医学；卫生学;
发明人 孙见山;房洁;朱宏民 申请（专利权）人 安徽十锎信息科技有限公司
代理机构 青岛发思特专利商标代理有限公司 代理人 刘涛
地址 234099安徽省宿州市高新区黄淮石墨烯展示馆南楼3楼
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及心电图异常检测技术领域，具体涉及一种基于集成CNN的心肌缺血的识别分类方法。该基于集成CNN的心肌缺血的识别分类方法包括以下步骤：步骤1：获取两个训练数据库：异常训练数据库及正常训练数据库；步骤2：通过对两个训练数据库中的数据预加工处理，生成二维结构心电信号样本；步骤3：构建集成卷积神经网络模型；步骤4：构建卷积神经网络模型；步骤5：获取特征集；步骤6：根据特征集训练随机森林分类器；步骤7：对样本进行自动识别和测试，有效提高心肌缺血的识别准确率和心肌缺血隐匿期的发现效率，并对心肌缺血的危险程度进行分类，辅助医生治疗。