[发明专利]一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法在审
| 申请号： | 201910164534.0 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN109893118A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 张捷;李博豪;向可馨;施雪港;范赐恩;邹炼 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 薛玲 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法。本发明利用心电采集设备对左上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原始心电信号；将原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波；将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩阵；将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者可能患有的疾病。本发明能够在频域上分析和凸显信号的特征，实现心电信号对多种心脏疾病的初步诊断，提高诊断的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 心电信号 特征波 诊断 原始心电信号 变换矩阵 去噪 预处理 心电采集设备 心电信号采集 小波变换 小波系数 心脏疾病 学习模块 上肢 左上肢 分类 准确率 构建 频域 时频 四阶 小波 采集 学习 疾病 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的心电信号分类诊断方法，其特征在于，包括：步骤1：利用心电采集设备对左上肢和右上肢之间的心电信号进行采集得到原始心电信号；步骤2：将原始心电信号进行预处理得到去噪后心电信号，提取去噪后心电信号的特征波；步骤3：将心电信号的特征波进行四阶多贝西小波的小波变换，将小波系数按照一定规律构建变换矩阵；步骤4：将变换矩阵视为心电信号的特征波对应的时频图，传入深度学习模块，得到心电信号采集者可能患有的疾病。
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