[发明专利]一种数据长度自适应的心电图分类方法

摘要

本发明公开了一种数据长度自适应的心电图分类方法，旨在解决现有技术中心电图数据集少且数据集质量参差不齐而导致现有的心电图训练结果准确度低的问题；本申请通过对原始数据进行动态分割和连接获得标准时间长度的心电图段数据集，本申请对获得的心电图数据集进行动态的分段与连接，产生了大量的额外训练数据集，并采集正常心电数据、心房颤动数据、其他数据和噪音数据四种类型的数据集，保持了数据集的平衡性，从而提高了后期训练的鲁棒性和泛化能力，进而使得输入集的分类更加准确；本申请适用于心电图分类训练相关领域。

主权项

1.一种数据长度自适应的心电图分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对原始数据进行动态分割和连接获得标准时间长度的心电图段数据集；步骤2：对步骤1中获得的标准时间长度的心电图段数据集利用神经网络进行识别和分类。