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基于残差神经网络的冠心病心电图筛查系统及方法
- 专利权人:
- 上海交通大学
- 发明人:
- 侯旭宏,雷锐,贾伟平,骆源
- 申请号：
- CN202110638190.X
- 公开号：
- CN113180688A
- 申请日:
- 2021.06.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种基于残差神经网络的冠心病心电图筛查系统，包括：心电信号处理模块：提取心电图机产生心电信号，使用symlets4小波对心电信号进行多层分解去噪，寻找心电信号转换的心电序列数据中R波的位置，并以其为基准进行心拍分割；深度特征提取模块：针对经过心电信号处理模块处理过的数据进行平移和缩放来数据增强，并使用包含挤压和激励网络模块的ResneXt50网络提取十二导联心电图的深度特征。树形模型预测模块：将深度特征提取模块提取的深度特征与心电图机数据进行结合，输入训练好的XGBoost模型得到心电图中出现冠心病心电特征的预测概率。本发明安装使用成本低，能够自动筛查，准确性相对心电图机的诊断更高，能够减少误判或者漏判，降低医生工作量。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
