基于类不平衡传感数据与深度模型的心律失常分类方法
- 专利权人:
- 南京信息工程大学
- 发明人:
- 王逸琳,孙乐
- 申请号：
- CN202010841403.4
- 公开号：
- CN112052750A
- 申请日:
- 2020.08.20
- 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类不平衡传感数据与深度模型的心律失常分类方法，属于智慧医疗技术邻域；该方法首先收集原始传感数据并截取心拍，利用GAN网络生成数据不平衡类的心拍，收集足够的数据后，训练一个基于堆叠的Bi‑LSTM的分类模型，利用训练完成后的Bi‑LSTM分类模型将输入的未知类别的心拍数据分类。本发明方法适用于数据不平衡条件下的心律失常分类，可以避免因为心拍数据的不足而对分类的结果造成影响，从而提高了心拍分类的准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
