[发明专利]基于深度神经网络的纸质心电图信号区域提取方法及系统有效
| 申请号： | 202111542546.6 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114119968B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 章德云;洪申达;耿世佳;魏国栋;王凯;俞杰;傅兆吉 | 申请（专利权）人： | 安徽心之声医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/82 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 刘传旭 |
| 地址： | 238000 安徽省合肥市巢湖市旗*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的纸质心电图信号区域提取方法及系统，属于心电学技术领域。本发明包括对纸质心电图上的信号区域进行标注得到信号区域的范围；对纸质心电图进行预处理；根据预处理后的纸质心电图构建深度神经网络；初始化所述深度神经网络，定义损失函数和设定优化算法；结合训练数据和所定义的损失函数对深度神经网络进行迭代训练直至收敛；将待提取纸质心电图输入已训练完成的深度神经网络，获取模型的预测结果；微调模型的预测结果以获得准确的信号区域；根据模板匹配算法、导联排布预测算法和导联定位算法确定纸质心电图排布并获得每个导联的信号区域。本发明能够对纸质心电图中信号区域进行精准提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 纸质 心电图 信号 区域 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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