[发明专利]心电噪声识别模型训练及心电噪声检测方法、装置有效
| 申请号： | 201910435148.0 | 申请日： | 2019-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110179456B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 李延军;唐晓英;许志 | 申请（专利权）人： | 中国航天员科研训练中心;北京理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/318 | 分类号： | A61B5/318;A61B5/366;A61B5/352;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 李博洋 |
| 地址： | 100094 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种心电噪声识别模型训练及心电噪声检测方法、装置，心电噪声识别模型训练方法包括：获取心电记录数据作为心电噪声识别模型的训练数据，心电记录数据包括不含噪声的干净段数据及包含噪声的噪声段数据；计算训练数据的心电噪声参数；根据心电噪声参数构建噪声特征向量；将噪声特征向量输入神经网络模型进行训练，得到心电噪声识别模型。通过该方法训练的心电噪声识别模型可以更快更准确地分析出每个心拍是否存在噪声，避免了将由噪声导致的低信噪比误判为心律失常。 | ||
| 搜索关键词： | 噪声 识别 模型 训练 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种心电噪声识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取心电记录数据作为所述心电噪声识别模型的训练数据，所述心电记录数据包括不含噪声的干净段数据及包含噪声的噪声段数据；计算所述训练数据的心电噪声参数；根据所述心电噪声参数构建噪声特征向量；将所述噪声特征向量输入神经网络模型进行训练，得到所述心电噪声识别模型。
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