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摘 要:本发明公开了基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络建模方法。搭建更优的深度卷积神经网络模型很有必要。本发明具体步骤如下:将传入的心电信号分别输入到不同卷积核的卷积层中,使得整个输入信号的每个感受野都通过不同的卷积核重复作用;接着,将多个卷积分支形成的特征图输出进行级联,并经过一个卷积核为1的卷积层以得到得到最终的心电信号特征图;心电信号特征图在m个残差块中逐个依次传输后通过一个全连接层分类。本发明能够在自动提取心电信号特征的同时,保留住多尺度的心电信号细节信息,呈现出含有更丰富特征的特征图,有效提高了心律失常识别和分类的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010072764.7 | 专利名称: | 基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络建模方法 |
申请日: | 2020-01-21 | 申请/专利权人 | 浙江理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街928号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H50/20搜分类 网络传输 深度神经网络 电信号搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111261283B | 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) |
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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 | |
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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日期 | 法律信息 | 备注 |