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摘 要:本发明公开了一种基于AlexNet和迁移学习相结合的心电图异常识别方法及系统,属于特征提取分类预测技术领域,本发明要解决的技术问题为如何结合AlexNet深度卷积神经网络和迁移学习准确高效的完成心电图异常识别,既能摆脱对样本数据容量的依赖,又能自动学习数据样本的特征,技术方案为:该方法具体如下:预处理:将数据集中的每条心电图信号转换成心电图图像,并对异常类型的心电图进行不同方位的裁剪;特征提取:把数据增强后的图像放入预训练的模型中进行训练,预训练后的心电图图像作为AlexNet模型的输入,自动提取特征,并利用ImageNet数据集预训练的AlexNet模型进行迁移学习;分类预测:把预训练的AlexNet深度卷积神经网络模型得到的高特征放入支持向量机中进行心电图分类。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010944862.5 | 专利名称: | 基于AlexNet和迁移学习相结合的心电图异常识别方法及系统 |
申请日: | 2020-09-10 | 申请/专利权人 | 齐鲁工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市长清区大学路3501号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | A61B5/0452搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2020-12-01 | 转让价格: | 28000.0元 |
公开/公告号: | CN112006678A | 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 |