一种基于深度学习的自动心电图分类方法、系统及设备
- 专利权人:
- 华中科技大学
- 发明人:
- 袁烨,杨晓云,朱红玲,王一然,程骋,李星毅,尹航,王婧祎
- 申请号：
- CN201911329188.3
- 公开号：
- CN110974214A
- 申请日:
- 2019.20.12
- 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的自动心电图分类方法、系统及设备,通过将获取的经标注的原始心电图数据按照预设比例分为训练集和验证集;构建具有残差连接的卷积神经网络,代入训练集和验证集进行训练和验证,得到训练好的卷积神经网络;利用经标注的测试集对训练好的卷积神经网络进行评估,结合评估指标得到测试通过的自动心电图分类模型。将待测心电图输入自动心电图分类模型,得到心电图分类结果。本发明提供的基于深度学习的自动心电图分类方法可以进行全面的特征提取并完成多标签分类的判别任务,全面地提取心电图中的信息,完成分类。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
