专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种心律失常分类方法、系统及电子设备-CN202211091423.X有效
  • 向伟;周晨晨;李向奎;尤佳琦;吕赫 - 西南民族大学
  • 2022-09-07 - 2022-12-27 - A61B5/349
  • 本申请提供了一种心律失常分类方法、系统及电子设备,在该方法中,获取了目标对象的原始心律数据,将原始心律数据进行转化,得到各个第一心律特征向量,根据预设的丢失率,得到各个第二心律特征向量,对原始心律数据各自对应的局部特征信息与各个第二心律特征向量各自对应的局部特征信息进行融合,得到各个融合心律特征向量,根据各个融合心律各自对应的分类权重,确定各个融合心律特征向量所对应的心律类别,因此通过上述方法,能够抑制在少数类心律失常样本中提取大量心律特征数据时,出现的过拟合问题,同时提高心律特征数据提取的精度以及心律失常分类的准确度
  • 一种心律失常分类方法系统电子设备
  • [发明专利]一种心电图的心律失常自动分类方法-CN202110163961.4有效
  • 邱磊;于雁;刘银华;颜宋宋;李传栋 - 青岛大学
  • 2021-02-05 - 2022-11-08 - A61B5/0245
  • 本发明提供了一种心电图的心律失常自动分类方法,所述方法为采集包含12导联ECG记录的数据组成数据集,将数据集划分为训练集、验证集和测试集,对划分的训练集、验证集和测试集进行预处理,构建基于注意力强化的CNN与BiLSTM心律失常自动分类模型,使用预处理后的训练集和验证集对基于注意力强化的CNN与BiLSTM心律失常自动分类模型进行训练和验证,得到最优模型,使用预处理后的测试集对最优模型进行性能测试,将实时采集的12导联ECG记录的数据输入最优模型,得到该心电图的心律失常自动分类结果。通过具有注意力机制的级联CNN从多尺度提取、选择和融合更全面的心电形态特征,并加入BiLSTM结构进行时序特性的提取,最后实现12导联ECG心律失常的多标签分类。
  • 一种心电图心律失常自动分类方法

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