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一种基于小波变换与DCNN的心电图分类方法和装置
- 专利权人:
- 齐鲁工业大学
- 发明人:
- 成金勇,赵运祥,张平
- 申请号：
- CN202010145852.5
- 公开号：
- CN111202512A
- 申请日:
- 2020.05.03
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于小波变换与DCNN的心电图分类方法和装置,属于生物医学与模式识别领域。本发明基于小波变换与深度卷积神经网络的心电图信号自动分类方法和装置,利用小波函数将心电图信号分解成不同频率尺度的子信号,经过分段过滤后进行小波重构,利用24层卷积神经网络采用交叉大小卷积核进行特征提取,在传递特征信息时采用dropout和Batch Normalization来防止数据过拟合,最终利用softmax分类器进行分类。该方法已在2017 PhysioNet/CinC Challenge所提供的ECG数据集上得到验证,其准确率为0.871,F1得分为0.8652。研究表明:通过小波变换能够更有效地消除心电图信号噪音,利用24层深度卷积神经网络能够提取多层次特征,同时加大卷积核的大小增加感受视野,从而提升模型的分类性能。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
