[发明专利]一种基于深度学习的强泛化能力的T波形态分类系统有效
| 申请号： | 202110130372.6 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112932498B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 魏守水;谢佳静;王春元;崔怀杰;梅娜;王红霞 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | A61B5/355 | 分类号： | A61B5/355;A61B5/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 祖之强 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于深度学习的强泛化能力的T波形态分类系统，数据预处理模块，被配置为：获取心电信号数据，并对获取的数据进行预处理；片段提取模块，被配置为：提取R波波峰位置和T波终点位置，得到包含R波与T波的信号片段；预测概率向量提取模块，被配置为：将信号片段分别转化为时域图像和时频域图像，将时域图像输入到第一卷积神经网络中，得到时域预测概率向量，将时频域图像输入到第二卷积神经网络中，得到时频域预测概率向量；分类模块，被配置为：将时域和时频域的预测概率向量进行加权融合，根据新得到的向量得到T波形态分类结果；本公开针对动态穿戴式心电监测或强噪声心电信号极大的提高了T波形态分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 泛化 能力 波形 分类 系统 | ||
【主权项】：
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