基于深度学习算法的心电图分类方法
- 专利权人:
- 杨一平
- 发明人:
- 杨一平,朱欣
- 申请号：
- CN201610572477.6
- 公开号：
- CN106108889B
- 申请日:
- 2016.20.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于深度学习算法的心电图分类方法,包括以下步骤:取得测量时间在8秒以上的原始心电图波形数据、心电图附加信息,并根据原始心电图波形数据获取心电图节律信息、代表PQRST波形数据;将代表PQRST波形数据从训练完的深度学习算法的输入端输入,得到P波类型数据、QRS波类型数据、T波类型数据并分析代表PQRST波形数据,计算出代表PQRST波形特征数据并连同心电图附加信息、心电图节律信息输入传统心电图计算机自动分类算法,得到心电图分类结果。本发明合理地结合心电图分类的特点,并通过以上步骤对深度学习方法进行训练并用深度学习方法进行波形分类,能够大幅度提高心电图分类结果的正确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
