基于深度学习技术的心电信号噪声检测算法
- 专利权人:
- 成都蓝景信息技术有限公司
- 发明人:
- 赵继帆
- 申请号：
- CN201910038530.8
- 公开号：
- CN109793511A
- 申请日:
- 2019.16.01
- 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深度学习技术的心电信号噪声检测算法,其特征在于,具体步骤为:步骤(1)对原始信号进行时频图计算;步骤(2)对(1)计算出的时频图进行对数变换;步骤(3)输入卷积神经网络进行训练。该算法能够对心电信号的质量进行评估,过滤掉质量不高的信号,提高心电诊断的准确率,并减轻医生的工作量;另外,本专利在不需要对原始心电信号进行任何预处理的情况下,对信号进行时频图计算,作为卷积神经网络的输入,对噪声的判别能达到97%以上。本发明的优点在于;(1)本专利提及的算法结构简单,无需进行繁琐的特征计算和特征选择;(2)网络训练难度低;(3)对噪声的判别精度高。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
