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基于深度卷积残差网络的非接触式房颤智能检测系统
- 专利权人:
- 东北大学
- 发明人:
- 徐礼胜,吴子悦,霍加宇,顾越兴,晏宝恩,董晨雨
- 申请号：
- CN201810441018.3
- 公开号：
- CN108606798A
- 申请日:
- 2018.05.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明的基于深度卷积残差网络的非接触式房颤智能检测系统能采集人体心脏射血时产生的心冲击信号并使用深度卷积残差网络分析心脏是否发生房颤,包括心冲击信号采集与深度卷积残差神经网络分析两部分。心冲击信号采集部分包括压电薄膜传感器、压电信号处理模块、AD转换电路与处理器。将采集到的数据上传至运行深度卷积残差网络算法的服务器,返回判断结果。深度卷积残差神经网络模型包括一维卷积层、下采样层、批归一化层、激活层及全连接层。模型包含的残差结构由原始信号和经过若干卷积采样归一化激活操作后提取的深度特征相加构成。本发明可用于对人体进行夜间不间断监护,并及时给出判断提示,便于及时处理病情。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
