[发明专利]一种基于ECG的多尺度特征提取方法及装置有效
| 申请号： | 201910774189.2 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110495877B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 李烨;刘记奎;苗芬;闻博;刘增丁 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | A61B5/349 | 分类号： | A61B5/349;A61B5/00 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于ECG的多尺度特征提取方法及装置。该方法及装置先基于一个导联的ECG信号截取获得ECG信号识别单元，并将ECG信号识别单元进行多尺度分解，构建ECG多尺度空间；再将ECG多尺度空间中的ECG多尺度空间信号通过预设的卷积神经网络进行多尺度特征提取。其中的ECG信号识别单元包括至少一个心动周期的波段，将更加有利于卷积神经网络进行心肌梗死的心电图变异特征与空间特征学习，并通过预设的卷积神经网络能够从心电信号中提取更深层次的变异特征，这种变异特征具有较强的疾病判别能力，并根据卷积神经网络的空间学习能力获取发病位置相关的空间特征，为医生进行心肌梗死的位置预判具有重要的实际参考价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ecg 尺度 特征 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于ECG的多尺度特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n基于一个导联的ECG信号截取获得若干ECG信号识别单元，所述ECG信号识别单元为一个导联的所述ECG信号中包括至少一个心动周期的波段；/n将若干所述ECG信号识别单元进行多尺度分解，构建ECG多尺度空间；/n将所述ECG多尺度空间中的ECG多尺度空间信号通过预设的卷积神经网络进行多尺度特征提取。/n
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