[发明专利]基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法在审
| 申请号： | 202210661407.3 | 申请日： | 2022-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN115105085A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 孙乐;徐天博 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | A61B5/318 | 分类号： | A61B5/318;A61B5/346;A61B5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 陆烨 |
| 地址： | 224002 江苏省盐城*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法，具体为：步骤1：对样本心电信号进行去噪处理；并将去噪处理后的心电信号划分成训练集和测试集；步骤2：构建基于Resnet34的深度卷积学习模型；步骤3：对心电信号中每类心拍类型标签进行One‑Hot编码；步骤4：采用训练集对步骤3的深度卷积学习模型进行训练；训练完成后，保存准确率最高的模型参数和准确率；并采用测试集测试训练后的深度卷积学习模型的准确度。步骤5：将实际的心电信号输入至训练后得到的基于Resnet34的深度卷积学习模型中，得到实际的心电信号的类别。本发明提高了分类的精度，并且增加了模型的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自动 深度 卷积 学习 模型 十二 心电图 分类 方法 | ||
【主权项】：
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