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基于深度可分离卷积和改进损失函数的心律失常分类方法
- 专利权人:
- 浙江理工大学
- 发明人:
- 蒋明峰,杨晓城,李杨,韦理英,鲁薏
- 申请号：
- CN202110547987.9
- 公开号：
- CN113288157A
- 申请日:
- 2021.05.19
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于深度可分离卷积和改进损失函数的心律失常分类方法，步骤如下：将传入的一维心电信号进行预处理，将每个心电信号绘制成单独的二维灰度图像；接着将该二维心电图像输入到构建的深度可分离卷积层中，该卷积层在帮助网络减少参数的同时使得模型更加集中于信号的信息和重要部分；将得到的心电信号特征图通过深度可分离卷积层、池化层等重复作用，以得到最终的心电信号特征图，最终输入到一个全连接层进行分类，使用损失函数对心电信号进行损失分配。本发明能在自动提取心电信号特征的同时，减少卷积层参数，并且在一定程度上保留更多的心电信号细节信息，呈现出含有更丰富特征的特征图，提高了数据不平衡的心律失常分类的准确性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
