基于卷积神经网络和长短期记忆网络的心电图分类方法
- 专利权人:
- 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
- 发明人:
- 王英龙,成曦,舒明雷,朱清,周书旺
- 申请号：
- CN201810555347.0
- 公开号：
- CN110179453B
- 申请日:
- 2018.01.06
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的心电图分类方法,通过多导联心电图数据和卷积神经网络和长短期记忆网络(CNN‑LSTM)组合模型实现心律失常自动分类的方法。一方面多导联心电图较单导联心电图蕴含更多信息,另一方面CNN‑LSTM组合模型结合CNN和LSTM的优点,在学习空间数据结构和时间序列结构方面有着独特优势,利用多导联心电图数据训练CNN‑LSTM能够提高网络的学习效率和心电图识别的精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
