[发明专利]基于持续深度学习的ECG数据分类方法有效
| 申请号： | 202110376948.7 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113171102B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 吴进;孙乐;赵琼;寇振媛 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | A61B5/346 | 分类号： | A61B5/346;A61B5/366;A61B5/352 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 姜慧勤 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于持续深度学习的ECG数据分类方法，具体为：获取采样率分别为128Hz和360Hz的ECG数据，对ECG数据进行预处理；构建卷积神经网络模型，并设置模型的超参数；利用构建的卷积神经网络模型结合EWC方法对采样率为128Hz的心拍样本进行训练并测试，得到第一次训练好的卷积神经网络模型；利用第一次训练好的卷积神经网络模型结合EWC方法对采样率为360Hz的心拍样本进行训练并测试，得到ECG数据分类模型；利用采样率为128Hz的心拍样本对ECG数据分类模型进行测试；采用ECG数据分类模型对待分类的ECG数据进行分类，得到分类结果。本发明能够对两种不同采样率的心电数据进行自动、高效、准确地分类心拍类型，进一步提高分类精度，加强模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 持续 深度 学习 ecg 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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