一种基于复合深度学习网络的心电图异常检测方法
- 专利权人:
- 苏州国科视清医疗科技有限公司
- 发明人:
- 姚康,付威威,管凯捷,任谊文,朱海龙,潘力
- 申请号：
- CN201910667783.1
- 公开号：
- CN110464334A
- 申请日:
- 2019.23.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于复合深度学习网络的心电图异常检测方法,包括:(a)通过多个滑动窗口实现对12个导联内的对齐区域做全局异常检测;(b)结合长短时记忆神经网络对每个导联建模并融合特征向量;(c)最终通过激活函数将其映射分类结果;(d)将检测结果与人工标定结果进行对比分析。能够防止过拟合,在运算时加入随机丢弃层,随机丢弃层将在训练过程中按一定比例随机丢弃部分单元格参数,可有效防止迭代过程中的过拟合现象。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
