一种基于深度学习的心电压缩感知重构系统
- 专利权人:
- 郑州大学
- 发明人:
- 张宏坡,董忠仁,孙梦雅,谷红壮
- 申请号：
- CN202110554209.2
- 公开号：
- CN113317798A
- 申请日:
- 2021.05.20
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种基于深度学习的心电压缩感知重构系统。本发明技术方案首先利用观测矩阵对心电信号同时完成采样和压缩，然后将压缩之后的信号进行转置投影操作，保证转置投影信号与原始心电信号尺寸相同，同时转置投影信号进行Z‑Score标准化。接着，利用CNN直接学习转置投影信号和原始信号之间映射关系，初始重建心电信号。最后，利用LSTM对CNN重建的信号进行二次重构，进一步提升信号的重构质量。本发明结合压缩感知和深度学习提出一种非迭代式的心电压缩感知重构算法(CSNet)，可以快速精准重构心电信号。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
