[发明专利]一种基于深度学习早停机制的左心室肥大检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210104138.0 | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114519370A | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 姜红;刘明;于鹏;朱俊江;陈广怡 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属中山医院;上海数创医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/00;A61B5/346 |
| 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 |
| 地址： | 200032*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于医疗领域，具体提供一种基于深度学习早停机制的左心室肥大检测方法及系统，包括：S1，采集病人处于静息状态下的12导联心电信号得到训练集；S2，判断每条心电信号，若为非左心室肥大，则心电标签向量为[0]，否则心电标签向量为[1]，每条心电信号分别对应一个心电标签向量后形成标签集；S3，利用卷积神经网络模型对标签集进行训练得到训练模型；S4，依次输入12个导联的心电信号到训练好的训练模型，训练模型根据该心电信号预测出心电标签向量；若输出大于0.5，则判定该心电信号为左心室肥大；若输出不大于0.5，则判定该心电信号为非左心室肥大。该方案在尽可能不影响正确率的情况下，提升心电分类的卷积神经网络的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机制 左心室 肥大 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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