基于一维可解释卷积神经网络的人机不同步识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202011431650.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112560919A | 公开（公告）日 | 2021-03-26 |
| 申请公布号 | CN112560919A | 申请公布日 | 2021-03-26 |
| 分类号 | G06N3/08(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;A61M16/00(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李冰;毛科栋 | 申请（专利权）人 | 杭州智瑞思科技有限公司 |
| 代理机构 | 江阴市权益专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 王凯 |
| 地址 | 311215浙江省杭州市萧山经济技术开发区启迪路198号B1座3楼湾区孵化器307室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于一维可解释卷积神经网络的机械通气人机不同步识别方法，包括S1、预处理；S2、构建多层以一维卷积神经网络为核心的深度学习模型；S3、将样本分为训练集、验证集和测试集，将训练集输入深度学习模型进行训练，分别利用验证集和测试集来优化模型参数，评估模型分类性能；S4、将原始呼吸信号经过步骤S1的预处理后，输入已训练的深度学习模型里，即可获得当前呼吸信号的人机不同步识别结果；S5、基于参数推导，通过梯度加权类激活映射的方式，获得模型在分类决策过程中的可视化解释。本发明采用一维可解释卷积神经网络为核心的模型架构，不仅能自动化检测和识别人机不同步波形，并具有较好的可解释性。 |
