基于深度学习的心电信号QRS波群识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201910793584.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110403601A | 公开（公告）日 | 2019-11-05 |
| 申请公布号 | CN110403601A | 申请公布日 | 2019-11-05 |
| 分类号 | A61B5/0472（2006.01）I; A61B5/00（2006.01）I | 分类 | 医学或兽医学；卫生学; |
| 发明人 | 洪申达; 傅兆吉; 周荣博; 俞杰 | 申请（专利权）人 | 安徽心之声医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 合肥市长远专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 安徽心之声医疗科技有限公司 |
| 地址 | 230000 安徽省合肥市巢湖市旗麓路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出的一种基于深度学习的心电信号QRS波群识别方法，包括：首先设置数据预处理模型：将数据采样率归一化为预设的的频率阈值，对归一化后的数据进行等长切分，获得长度为d的数据段；通过数据预处理模型对标注的样本数据进行预处理，并根据预处理后的样本数据训练获得输出为数据段中包含QRS波群的概率y的预测模型；将获得的心电信号数据根据数据预处理模型进行预处理，并将预处理获得的数据段输入预测模型，获得每一个数据段对应的概率；然后选取大于预设的概率阈值的概率对应的数据段形成QRS波群。本方法依赖于数据，在医疗信息化快速发展并积累了大量数据的今天，具有更大的使用潜力和价值。 |
