[发明专利]基于卷积神经网络的QT间期延长识别方法及系统在审
| 申请号： | 202211116660.7 | 申请日： | 2022-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN115590524A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 王丽荣;董艳芳;邱励燊;张淼;王朵朵 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | A61B5/318 | 分类号： | A61B5/318;A61B5/36;A61B5/00;A61B5/352;A61B5/366;A61B5/353;A61B5/355;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 李柏柏 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的QT间期延长识别方法，包括采集受试者的心电图，对心电信号进行预处理；对预处理后的心电信号进行波形检测，得到波形检测结果；根据波形检测结果计算QTc值；利用卷积神经网络和注意力机制构建QT间期延长识别模型，并使用数据训练QT间期延长识别模型；使用训练好的QT间期延长识别模型对未知QT间期状态的信号进行预测，实现QT间期延长的识别。本发明利用残差网络结构结合注意力机制的算法实现QT间期延长的识别，有效降低了模型的复杂度，避免由于波形定位的准确性影响QT间期延长识别精度的问题，同时实现了端到端的识别，省去了中间环节的人为参与，提升了辅助诊断的便捷性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 qt 间期 延长 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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