[发明专利]基于深度卷积神经网络的心电图诊断方法和系统有效
| 申请号： | 201710862945.8 | 申请日： | 2017-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN107822622B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 陈旻 | 申请（专利权）人： | 成都比特律动科技有限责任公司 |
| 主分类号： | A61B5/318 | 分类号： | A61B5/318;A61B5/349;A61B5/352 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 陈超 |
| 地址： | 610000 四川省成都市天府*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的心电图诊断系统，其用于实现一种心电图诊断方法，该方法包括：对采集到的人体的原始心电图进行预处理，得到若干个预设长度的心跳片段；将心跳片段输入已训练好的深度卷积神经网络模型中，得到各个类别的预测值；记录最大预测值对应的单个心跳的类别以及该心跳与上一次心跳的间隔时间，形成一时间序列；基于预设的临床诊断准则与时间序列的映射关系，对时间序列匹配诊断准则，得到相应的诊断结果。本发明不再需要对心电图中的任何特征进行提取，从而最大程度上避免因为人工的筛选、处理导致的有效信息丢失和噪声数据的引入等问题，减少由于人为提取特征对于诊断准确度的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 心电图 诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度卷积神经网络的心电图诊断方法，其特征在于，包括：对采集到的人体的原始心电图进行预处理，得到若干个预设长度的心跳片段；将所述心跳片段输入已训练好的深度卷积神经网络模型中，得到各个类别的预测值；记录最大预测值对应的单个心跳的类别以及该心跳与上一次心跳的间隔时间，形成一时间序列；基于预设的临床诊断准则与时间序列的映射关系，对所述时间序列匹配诊断准则，得到相应的诊断结果。
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