[发明专利]一种基于谱空间表示学习的ECG波形聚类方法及系统在审
| 申请号： | 202310288132.8 | 申请日： | 2023-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN116304765A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 张伯政;吴军;李彦芳;高希余;王玉杰;房志文 | 申请（专利权）人： | 众阳健康科技集团有限公司;山东晨泽人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/232 | 分类号： | G06F18/232;A61B5/318;A61B5/346;A61B5/00;G06F18/214;G06F18/211 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 于凤洋 |
| 地址： | 250101 山东省济南市高*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于谱空间表示学习的ECG波形聚类方法及系统，涉及心电波形聚类技术领域，获取多导联心电图数据，构建由多导联心电图数据及心搏的分导联谱空间相对特征组成的训练数据集；基于训练数据集，对构建的特征提取模型进行训练，学习谱空间表示；将待聚类的多导联心电图数据输入到训练好的特征提取模型中，得到心搏的分导联绝对特征；对心搏的分导联绝对特征进行聚类，得到心搏的聚类结果；本发明利用神经网络学习谱空间中心搏的相对特征，对波形进行聚类，注重特征表达质量方面的提升，避免传统波形聚类方法直接提取特征后续特征处理的繁琐问题，解决动态心电实际应用分析过程中的数据量庞大、计算复杂度高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 表示 学习 ecg 波形 方法 系统 | ||
【主权项】：
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