[发明专利]基于可持续学习浅层循环神经网络的心电信号分类装置在审
| 申请号： | 202310159027.4 | 申请日： | 2023-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN116327211A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 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： | A61B5/346 | 分类号： | A61B5/346 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于可持续学习浅层循环神经网络的心电信号分类装置，包括预处理模块、信号初始化模块、神经网络分类模块；其中，预处理模块，用于接收心电图机输出的心电信号，对心电信号分别进行数据弱增强和数据强增强；信号初始化模块，用于对经过弱增强的心电信号和强增强心电信号进行重要性评估，然后对分别进行编码；神经网络分类模块，用于对信号初始化模块输出的心电信号进行训练，获得心电信号分类模型，实现对心电信号正常或异常的分类结果。本发明能够实现对于多维时间序列数据的自动、高效、准确的处理，同时解决RNN模型对于时序的依赖以及对于多维时间序列数据在硬件上的处理对于物理成本消耗很大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可持续 学习 循环 神经网络 电信号 分类 装置 | ||
【主权项】：
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