[发明专利]基于一维密集连接卷积网络的心电信号房颤检测方法在审
| 申请号： | 201911001658.3 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN110680310A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 张光磊;武新宇 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | A61B5/046 | 分类号： | A61B5/046;A61B5/00 |
| 代理公司： | 11009 中国航天科技专利中心 | 代理人： | 张欢 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于一维密集连接卷积网络的心电信号房颤检测方法，包括如下步骤：步骤一、获取若干含房颤标注的心电信号片段；步骤二、对步骤一中的心电信号片段进行预处理并作为训练一维密集连接卷积网络模型的训练数据；步骤三、利用深度学习框架搭建一维密集连接卷积网络模型；步骤四、随机选取初始参数大小，通过不断向模型批量送入训练数据并且反向传播来更新网络参数，得到最优参数；步骤五、对训练好的网络进行轻量化处理，包括参数量化和网络剪枝；步骤六、采集患者心电信号，将信号波形作为输入送入一维密集连接卷积网络模型中，输出结果，对患者是否有房颤进行预判断。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 网络模型 心电信号 训练数据 送入 预处理 患者心电信号 参数量化 初始参数 反向传播 输出结果 随机选取 网络参数 信号波形 最优参数 网络 轻量化 预判断 剪枝 标注 采集 检测 更新 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于一维密集连接卷积网络的心电信号房颤检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一、获取若干含房颤标注的心电信号片段；/n步骤二、对步骤一中的心电信号片段进行预处理并作为训练一维密集连接卷积网络模型的训练数据；/n步骤三、利用深度学习框架搭建一维密集连接卷积网络模型；/n步骤四、为搭建的一维密集连接卷积网络模型随机选取初始参数大小，通过不断向模型批量送入训练数据并且反向传播来更新网络参数，重复上述操作P次后，将得到的参数作为最优参数；P为正整数；/n步骤五、对训练好的网络进行轻量化处理，包括参数量化和网络剪枝；/n步骤六、采集患者心电信号，将信号波形作为输入送入一维密集连接卷积网络模型中，输出结果，对患者是否有房颤进行预判断。/n
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