一种基于机器学习的心律分类系统
- 专利权人:
- 北京蓝卫通科技有限公司
- 发明人:
- 兰峰
- 申请号：
- CN202010088214.4
- 公开号：
- CN111297349A
- 申请日:
- 2020.12.02
- 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机器学习的心律分类系统,包括数据采集模块、数据预处理模块以及分类算法模块,数据采集模块采集受试者心电信号,数据预处理模块进行噪声分析与滤除,采用从其左间期采集45%的样本,相应右间期采集55%的样本,完成心拍的分割,最后进行归一化处理。在此基础上,构建了卷积神经网络(CNN)模型和编码解码模型的分类算法模块,利用CNN的良好特征提取能力和长短期记忆(LSTM)的时间序列特征提取能力,构建了分类模型,克服RNN本身无法很好处理远距离依赖的问题。本发明的平均灵敏度和平均精确度大幅度提升,在以避免复杂的特征提取,降低手动提取特征值对分类结果,同时提高心律分类的效果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
