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一种结合医疗领域知识的可解释心率失常诊断方法
- 专利权人:
- 宁波工程学院
- 发明人:
- 孙洁
- 申请号：
- CN202110364303.1
- 公开号：
- CN113317797A
- 申请日:
- 2021.04.05
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开一种结合深度学习模型和医疗领域知识的心电信号分类模型，在实现心率失常精确分类的同时，对分类结果做出合规合理的医疗解释。该方法包括数据预处理、深度神经网络分类模型、领域知识模型、联合训练模型、和可解释报告模型。该方法通过建立医学病理特征对应的临床诊断规则，结合深度神经网络联合训练。该方法的有益效果在于：1）针对当前心电诊断仅利用数据驱动的技术，集成医疗领域知识，在领域知识的指导下对神经网络的参数进行微调，使得深度神经网络的优化方向更为稳定和领域相关；2）采用了可解释技术，通过CAM技术形成可视化的异常定位，并结合领域知识，在语义层面上解释每一个诊断结果的病理依据，使得医疗诊断结果更加可信。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
