一种基于深度学习算法的心电图综合分类方法
- 专利权人:
- 杨一平
- 发明人:
- 杨一平,朱欣
- 申请号：
- CN201610572208.X
- 公开号：
- CN106214123B
- 申请日:
- 2016.20.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习算法的心电图综合分类方法,包括以下步骤:取得原始心电图波形数据、心电图附加信息,并获取心电图节律信息、代表PQRST波形数据;将相关信息通过训练完的第一深度学习算法进行波形分类,得到分类结果一;将相关信息通过训练完的第二深度学习算法后得到P波、QRS波、T波类型数据并计算出代表PQRST波形特征数据后输入传统心电图计算机自动分类算法,得到分类结果二;加入权重来调整分类结果评分并取评分值最大的分类结果作为最终分类结果。本发明合理地结合心电图分类的特点,并通过以上步骤对深度学习方法进行训练并用深度学习方法进行波形分类,提高了心电图解释得到的分类结果的正确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
