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一种基于ECG的多尺度特征提取方法及装置
- 专利权人:
- 中国科学院深圳先进技术研究院
- 发明人:
- 李烨,刘记奎,苗芬,闻博,刘增丁
- 申请号：
- CN201910774189.2
- 公开号：
- CN110495877A
- 申请日:
- 2019.21.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于ECG的多尺度特征提取方法及装置。该方法及装置先基于一个导联的ECG信号截取获得ECG信号识别单元,并将ECG信号识别单元进行多尺度分解,构建ECG多尺度空间;再将ECG多尺度空间中的ECG多尺度空间信号通过预设的卷积神经网络进行多尺度特征提取。其中的ECG信号识别单元包括至少一个心动周期的波段,将更加有利于卷积神经网络进行心肌梗死的心电图变异特征与空间特征学习,并通过预设的卷积神经网络能够从心电信号中提取更深层次的变异特征,这种变异特征具有较强的疾病判别能力,并根据卷积神经网络的空间学习能力获取发病位置相关的空间特征,为医生进行心肌梗死的位置预判具有重要的实际参考价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
