一种基于多模态卷积神经网络心电信号分类方法
- 专利权人:
- 中山大学
- 发明人:
- 李惠川,刘树郁
- 申请号：
- CN201910955726.3
- 公开号：
- CN110584654A
- 申请日:
- 2019.09.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于多模态卷积神经网络心电信号分类方法,通过对大量已标注分类结果的心电数据集训练得到一个由三个支路组成的具有医学指标关注的多模态卷积神经网络,分别为第一支路、第二支路和第三支路,其中第一支路用于处理预先提取出来的心电特征信息,该心电特征信息能有效辅助该多模态卷积神经网络进行最终预测;第一支路用以处理原始的心电信号;第三支路将第一支路与第二支路的输出进行融合并对输入的心电信号类型进行分类。本发明方法通过结合三条支路的损失函数,采取非端到端的训练方式,并引入具有重要价值的传统医学指标关注,从而准确预测出心电信号的所属类别,取得良好的心电分类效果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
