一种基于一维卷积神经网络的心电信号特征自动提取方法
- 专利权人:
- 安徽心之声医疗科技有限公司
- 发明人:
- 洪申达,傅兆吉,周荣博,俞杰
- 申请号：
- CN201811550660.1
- 公开号：
- CN109620203A
- 申请日:
- 2018.18.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开一种基于一维卷积神经网络的心电信号特征自动提取方法,提取方法包括以下步骤:心电信号数据采集与预处理、构建深度神经网络、深度神经网络的参数学习、改造深度神经网络为多层特征提取器、特征提取。本发明的目的在于提供一种基于一维卷积神经网络的心电信号特征自动提取方法,无需医疗专家的参与,也无需模式识别的步骤,从数据中自动发现有效的特征值,使医疗资源得到更加合理的支配和使用;基于一维卷积神经网络,设计多层特征提取器,医疗设备的发展积累了大量的心电信号数据,基于这些大量的标注好的心电信号数据,学习到区分度高、效果好的特征值,节约人力,提高医疗水平。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
