一种基于卷积神经网络的心电分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201911177076.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110889448A | 公开（公告）日 | 2020-03-17 |
| 申请公布号 | CN110889448A | 申请公布日 | 2020-03-17 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/30 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李晓华 | 申请（专利权）人 | 北京华医共享医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都顶峰专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 北京华医共享医疗科技有限公司 |
| 地址 | 100000 北京市海淀区花园东路8号33幢高德大厦四层409号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及心电信号处理技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的心电分类方法。包括：S1、采集心电信号训练数据，并分别附上标签进行数据预处理；S2、将预处理后的训练数据进行数据增强；S3、构建卷积神经网络模型，利用增强后的训练数据对卷积神经网络模型进行训练，得到训练模型；S4、获取目标心电信号，将目标心电信号输入训练模型进行计算，输出概率值；S5、根据输出的概率值进行正负例判断，得出分类判断结果。本发明可以有效提高心电诊断的效率和准确率，且提供的训练模型可以涵盖各种复杂心电特征，便于进行数据的迁移学习。 |
