[发明专利]一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法有效
| 申请号： | 202110170731.0 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112842348B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 舒明雷;孙宏健;田岚;刘辉 | 申请（专利权）人： | 山东省人工智能研究院 |
| 主分类号： | A61B5/318 | 分类号： | A61B5/318;A61B5/346;A61B5/00;A61B5/332;A61B5/361 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，将心电信号由一维数据转化为二维数据，利用图像处理与深度学习相结合，提高了心电信号房颤分类的准确性。将心电信号形成多种变换图像，分别从中提取出有益的深度学习特征，辅以提取的心电信号的特征，从而达到精准判别、精准分类的效果，在融合特征5折分类测试中，准确度能达到99%以上。二维图像的采集可分别通过时域信号加强变换、短时傅里叶变换（STFT）、S变换、格拉姆角变换等时域与时频信号处理算法实现。将不同图像采集方法得到的二维图像在深度学习网络中都取得了理想的效果，融合了手工提取特征后模型的抗干扰能力与分类准确率进一步增强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 提取 深度 学习 电信号 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
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