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摘 要:本发明公开了一种基于MutiFacolLoss‑Densenet的心电信号分类方法,由于每条记录所测得的心电信号时间长短不一或者时间过长,无法对其进行直接分类,需要对每条记录以等长的时间间隔分割处理,然后把分割后的心电信号片段进行归一化处理,最后把处理好的心电信号输入到卷积神经网络中进行分类。该方法的主干网络主要采用DenseNet结构的思想,该思想具有分类识别率高以及参数量等优点。该主干网络的输入为分割后的心电信号片段,输出为心电信号类别个数,网络的每个输出分别为所属类别的概率,是一种端到端的心电信号分类方法;本发明降低了解决问题的繁琐复杂过程,有效地提高了心电信号分类准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811538183.7 | 专利名称: | 一种基于MutiFacolLoss-Densenet的心电信号分类方法 |
申请日: | 2018-12-16 | 申请/专利权人 | 北京工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 北京市朝阳区平乐园100号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | A61B5/00搜分类 机器学习 医疗系统 心血管 心率检测搜索 |
公开/公告日: | 2019-04-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109620152A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |