[发明专利]基于TS-BERT神经网络模型架构的ECG信号分类方法在审
| 申请号： | 202310148218.0 | 申请日： | 2023-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN116172514A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 刘淇;陈恩红;程明月;刘芷町 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/346;G06F18/214;G06N3/047;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/08;G06F18/2415 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 董杰 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于TS‑BERT神经网络模型架构的ECG信号分类方法，所述方法包括：步骤一、获取ECG数据集，并使用小波变换、中值滤波方法进行数据增强与去噪；然后，将其按比例划分成训练集、验证集和测试集；步骤二、在步骤一中获得的数据集上使用TS‑BERT神经网络模型架构进行预训练；步骤三、使用下游ECG信号分类任务微调经过步骤二预训练之后的数据，得到最终模型。该方法能够解决现有ECG检测分类算法中运算复杂，数据需求量过于庞大的问题，实现对患者心电图高效、精准的检测与分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ts bert 神经网络 模型 架构 ecg 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
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