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一种基于12导联和卷积神经网络的心电数据分类方法
- 专利权人:
- 中国矿业大学
- 发明人:
- 褚菲,李佳,魏宇伦,韦昊然,杨思怡,李明
- 申请号：
- CN202010421122.3
- 公开号：
- CN111568410A
- 申请日:
- 2020.05.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于12导联和卷积神经网络的心电数据分类方法，从PTB诊断心电数据库中获取12导联心电数据信号；利用小波变换去噪算法对步骤一中获取到的信号进行降噪处理；采用小波模极大值结合可变阈值法对步骤二中降噪处理的信号进行处理；利用步骤三中获得的R波峰位置信息，分解12导联心电图的周期，然后再提取每个周期的P‑QRS‑T特征段；选取出合适的心电信号并根据设定采样点对心电信号进行数据采样；构造一维卷积神经网络，设定一维卷积神经网络输入层、隐含层和输出层的节点数，并对一维卷积神经网络进行训练，搭建12导联心电图分类模型。该方法可以快速地识别出患有心血管疾病的病人的心电信号。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
