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基于深度学习算法的心电特征提取方法、装置、系统、设备和分类方法
- 专利权人:
- 杭州脉流科技有限公司
- 发明人:
- 李长岭,姜文兵,赵亚,冷晓畅,向建平
- 申请号：
- CN201811075592.8
- 公开号：
- CN110897629A
- 申请日:
- 2018.14.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习算法的心电特征提取方法、装置、系统、设备和分类方法,其中,基于深度学习算法的心电特征提取方法,包括如下步骤:在待处理的十二导联心电图中随机截取一段连续的心电图信号,该心电图信号至少包含两个心动周期;将截取的心电图信号以图片形式输入特征提取模型中,提取得到心电图信号特征;所述特征提取模型基于ResNet模型、或Inception模型、或Inception‑ResNet模型训练得到。本发明提供的基于深度学习算法的心电特征提取方法、装置、系统、设备和分类方法,减少人为设计特征带来的不完备性,提高基于深度学习算法的心电特征提取的准确率以及多样性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
