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基于压缩图神经网络的自动心律失常分析方法
- 专利权人:
- 鲁东大学
- 发明人:
- 刘通,危义民,臧睦君,邹海林,贾世祥,柳婵娟,周树森
- 申请号:
- CN201810451719.5
- 公开号:
- CN108962393B
- 申请日:
- 2018.12.05
- 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压缩图神经网络的自动心律失常分析方法,它包括:两种采样方式生成多通道心电图样本;所得600维心电信号沿第二个维度拼接,原始心电信号为两导联时,等效为4*600*1维心电信号样本,将四个通道的输入信号输入到合并层中合并,输出600*4维信号。在合并层单元和卷积层单元间有图像编码层用于将心电信号由一维编码为二维图像。图像编码层后串联三层卷积层单元;卷积层单元包括使用二维卷积提取二维心电信号编码图片特征的卷积层以及依次串联的一激励单元操作和一池化层操作;串联一个激励单元为softmax的全连接层;输出;学习深度神经网络的参数,对样本进行自动识别;解决了现有心律失常分析系统尚不足以满足临床应用的准确率需求的问题。
- 来源网站:
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址:
- http://www.ckcest.cn/home/