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一种基于卷积残差网络和迁移学习的短时心电信号房颤识别方法
- 专利权人:
- 杭州质子科技有限公司
- 发明人:
- 李昊奇,曹圻能,钟一舟
- 申请号：
- CN201811293013.7
- 公开号：
- CN109303560A
- 申请日:
- 2018.01.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于卷积残差网络和迁移学习的短时心电信号房颤识别方法,该方法可实现识别短时心电信号中的房颤心律失常,所述处理方法包括以下步骤:(1)获取带标签的短时心电数据片段作为训练数据;(2)分别构建卷积神经网络和残差单元并组合成为卷积残差网络;(3)利用卷积残差网络构造四分类模型并进行训练,提取最优训练模型下的网络参数;(4)利用迁移学习继续优化模型,保存最优模型下的网络参数;(5)将待测心电数据输入步骤(4)得到的分类模型,得到判别结果。本发明的创造性在于,将卷积残差网络和迁移学习相结合,解决了由信号差异化所导致的房颤识别难的问题,提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
