[发明专利]基于双卷积神经网络的心电图类型识别装置有效
| 申请号： | 201910419982.0 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110236520B | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 朱俊江;杨潞潞;严天宏;孙皛;卓威 | 申请（专利权）人： | 上海数创医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/00 |
| 代理公司： | 苏州知途知识产权代理事务所(普通合伙) 32299 | 代理人： | 马刚强;陈瑞泷 |
| 地址： | 200437 上海市杨浦区密*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于双卷积神经网络的心电图类型识别方法和装置。将多导联心电图心电信号以长度为a+b秒，步长为0.01‑0.05秒为窗口将每一条导联的心电信号截取成信号片段，直接对信号片段进行操作，针对性强。之后按照导联的类型，将信号片段分别输入经过训练的相应导联的第一CNN模型中，得到第一CNN模型的输出结果，并将该结果形成矩阵，输入到第二CNN模型中，通过第二CNN模型的最终输出结果就可以得到心电图类型，具有准确性高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 心电图 类型 识别 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于双卷积神经网络的心电图类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取一多导联心电图心电信号，以长度为a+b秒，步长为0.01‑0.05秒为窗口将每一条导联的心电信号截取成信号片段；S2：将信号片段按照导联的类型分别输入经过训练的相应导联的第一CNN模型中，训练时采用的多导联心电图心电信号也被以长度为a+b秒，步长为0.01‑0.05秒截取成信号片段，所述第一CNN模型的输出结果为第一连续值：[X1,X2]；S3：将多导联心电图心电信号中每条导联的第一CNN模型的输出结果按照顺序合并为矩阵，将矩阵输入到训练好的第二CNN模型中，所述第二CNN模型的输出结果为第二连续值：[Y1,Y2]；S4：若输出结果大于等于(Y1+Y2)/2时，认为多导联心电图心电信号为异常心电信号，否则则认为多导联心电图心电信号为正常心电信号。
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