一种基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法
- 专利权人:
- 哈尔滨理工大学
- 发明人:
- 宋立新,房奇
- 申请号：
- CN201910266921.5
- 公开号：
- CN109998525A
- 申请日:
- 2019.03.04
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法。属于心律失常的检测和分类技术领域,采用反向传播对网络进行微调,进而实现正常节律、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、房性早搏、起搏心拍共6类心律失常类型的自动分类。本发明包括:步骤一:ECG信号预处理,步骤二:DDBNs模型构建,步骤三:DDBNs模型训练,步骤四:DDBNs模型有监督微调,步骤五:ECG信号送入DDBNs网络,对送入DDBNs的256维采样点x与三维RR间期特征r进行归一化处理,对x归一化,得到一个心拍归一化样本,送入网络首层。本发明应用于心律失常的自动分类。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
