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一种基于机器学习的房颤信号识别方法及系统
- 专利权人:
- 山东大学
- 发明人:
- 魏守水,马彩云,陈永超
- 申请号：
- CN201911133626.9
- 公开号：
- CN110840402A
- 申请日:
- 2019.19.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于机器学习的房颤信号识别方法,包括以下步骤:获取多个心电波形信号作为训练样本,将所述多个心电波形信号转换为多个频谱图像;采用所述多个频谱图像,基于深度卷积神经网络训练房颤/非房颤分类模型,得到模型参数;将所述多个频谱图像作为模型的输入,得到各频谱图像相应的预测概率;将得到的多个预测概率进行合并,得到一个一维特征;对心电信号进行R波检测并提取RR间期,计算多个RR间期特征;采用所述一维特征,以及多个RR间期特征,基于支持向量机训练房颤/非房颤分类模型,基于最终得到的房颤/非房颤分类模型,进行房颤信号识别。本发明基于频谱图像作为特征数据,将卷积神经网络的输出作为支持向量机的一个特征,有效提高了识别精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
