[发明专利]一种基于深度学习的智能化异常心电辅助诊断方法在审
| 申请号： | 201910093710.6 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109620211A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 李嘉;江赛标;查雨彤;王博 | 申请（专利权）人： | 吉林大学珠海学院 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/38;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 冯建基;孙进华 |
| 地址： | 519041 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的智能化异常心电辅助诊断方法，该基于深度学习的智能化异常心电辅助诊断方法包括：预处理心电图信号，得到心电图信号中各心动周期的二值图像；采用深度卷积神经网络提取二值图像的深层次的隐式特征；通过分类器根据特征对心电图中的心拍进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 辅助诊断 异常心电 智能化 心电图信号 二值图像 预处理 卷积神经网络 心动周期 分类器 心电图 心拍 隐式 学习 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的智能化异常心电辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括：预处理心电图信号，得到心电图信号中的心拍的二值图像；采用深度卷积神经网络提取所述二值图像的隐式特征；通过分类器根据特征对所述心电图中的心拍进行分类。
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