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一种基于迁移学习和置信度选择的心电异常信号识别方法及装置
- 专利权人:
- 武汉大学
- 发明人:
- 刘娟,李宇翔,冯晶,刘思璇
- 申请号：
- CN202010096524.0
- 公开号：
- CN111134662A
- 申请日:
- 2020.17.02
- 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迁移学习和置信度选择的心电异常信号识别方法,方法包括如下步骤:S1、对大量短时心电数据进行去噪处理;S2、搭建CNN模型,并随机初始化CNN模型中的参数;S3、使用大量的短时心电数据集训练CNN;S4、对少量的长时间心电数据进行切割,使得长度与网络输入适配;S5、使用切割后的短时数据进行迁移训练,每轮训练选择包中置信度最高的k个短时数据作为输入,S6、实现心电异常信号识别的功能。本发明使用基于迁移学习和置信度选择的心电异常信号识别方法,通过对卷积神经网络的预训练来获取信息,再使用迁移学习和置信度选择的方式提升模型在心电异常识别分类的准确率,可以辅助给医生提供参考,降低误诊、漏诊率,减轻医生的工作量。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
