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一种基于多流态卷积循环神经网络的多导联心电异常信号识别方法及系统
- 专利权人:
- 武汉大学
- 发明人:
- 刘娟,李宇翔,冯晶,刘思璇
- 申请号：
- CN201910994903.9
- 公开号：
- CN110619322A
- 申请日:
- 2019.18.10
- 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多流态卷积循环神经网络的多导联心电异常信号识别方法及系统,其中的方法包括:首先对获取的多导联心电数据进行去噪处理;然后搭建用于提取心电数据不同尺度的波形特征的多流态CNN模型,接着对提取的不同尺度的波形特征进行融合;接下来搭建用于提取融合后的波形特征中的时序特征的双向RNN模型;再将多流态CNN模型与双向RNN模型拼接成多流态卷积循环神经网络模型,并进行训练与微调;最后,将待处理的多导联心电数据进行去噪处理后,输入优化后的多流态卷积循环神经网络模型,获得异常信号识别结果。本发明增加了特征提取的特征量,减少了特征提取的难度,提高了分类识别的准确性以及模型的泛化能力。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
