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基于多导联和卷积神经网络的心律失常智能诊断方法
- 专利权人:
- 山东大学齐鲁医院；山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东大学齐鲁医院
- 发明人:
- 朱清,高岩,舒明雷,马静,周书旺,高天雷,刘照阳
- 申请号：
- CN201610259531.1
- 公开号：
- CN105748063A
- 申请日:
- 2016.04.25
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明的基于多导联和卷积神经网络的心律失常智能诊断方法，包括：a).选取数据样本；b).标注心律失常类型；c).截取导联的心跳信号；d).得到归一化的心跳集合；e).构建隐层和输出层；f).设定目标函数；g).样本训练；h).心律失常分类的应用。本发明的心律失常智能诊断方法，利用多导联心电图数据训练CNN能够提高网络的学习效率和心律失常自动诊断的精度，实现了使用有心律失常类型标注多导联心电图数据训练CNN的通用框架和具体方法，可准确判断出待诊断心电信号的心律失常类型，可作为确诊结果或供医生参考。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
