[发明专利]基于机器学习的静息心电分析方法在审
| 申请号： | 202210207595.2 | 申请日： | 2022-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN114557705A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 王玮玮 | 申请（专利权）人： | 莒县人民医院 |
| 主分类号： | A61B5/349 | 分类号： | A61B5/349;A61B5/353;A61B5/355;A61B5/366 |
| 代理公司： | 北京华锐创新知识产权代理有限公司 11925 | 代理人： | 黄景华 |
| 地址： | 276500 山东省日*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开涉及基于机器学习的静息心电分析方法，包括：获取心电波形数据；构建卷积神经网络算法模型，所述卷积神经网络算法模型包括数据分帧一卷积层，所述卷积层为深度可分离卷积结构，且其卷积核宽度为25，步长为2，组数为12；所述卷积层之后为一池化层，所述池化层连接4个密集连接块，各个所述密集连接块之间通过一过渡层连接；所述心电波形数据在经过最后一个所述密集连接层后通过所述池化层进行特征向量化；将经过特征向量化的特征向量输入预先训练的分类器进行分类，所述分类器至少包括表征心率失常的分类器及表征窦性心律的分类器。本发明提供的基于机器学习的静息心电分析方法，可实现对静息心电数据的正常或异常的识别准确率提升到93.15％。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 静息心电 分析 方法 | ||
【主权项】：
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