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基于卷积神经网络的QT间期延长识别方法及系统
- 专利权人:
- 苏州大学
- 发明人:
- 王丽荣,董艳芳,邱励燊,张淼,王朵朵
- 申请号：
- CN202211116660.7
- 公开号：
- CN115590524A
- 申请日:
- 2022.09.14
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于卷积神经网络的QT间期延长识别方法，包括采集受试者的心电图，对心电信号进行预处理；对预处理后的心电信号进行波形检测，得到波形检测结果；根据波形检测结果计算QTc值；利用卷积神经网络和注意力机制构建QT间期延长识别模型，并使用数据训练QT间期延长识别模型；使用训练好的QT间期延长识别模型对未知QT间期状态的信号进行预测，实现QT间期延长的识别。本发明利用残差网络结构结合注意力机制的算法实现QT间期延长的识别，有效降低了模型的复杂度，避免由于波形定位的准确性影响QT间期延长识别精度的问题，同时实现了端到端的识别，省去了中间环节的人为参与，提升了辅助诊断的便捷性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
