发明专利已授权

基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法

Name: 基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2022106614073
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210661407.3 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-06-13

公开号

CN115105085A

公开日

2022-09-27

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_318

IPC 分类号

A61B5_318 , A61B5_346 , A61B5_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

心电图自动分析, 心脏病辅助诊断, 临床医疗决策支持, 远程医疗监测, 健康筛查

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摘要

本发明提供一种基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法，具体为：步骤1：对样本心电信号进行去噪处理；并将去噪处理后的心电信号划分成训练集和测试集；步骤2：构建基于Resnet34的深度卷积学习模型；步骤3：对心电信号中每类心拍类型标签进行One‑Hot编码；步骤4：采用训练集对步骤3的深度卷积学习模型进行训练；训练完成后，保存准确率最高的模型参数和准确率；并采用测试集测试训练后的深度卷积学习模型的准确度。步骤5：将实际的心电信号输入至训练后得到的基于Resnet34的深度卷积学习模型中，得到实际的心电信号的类别。本发明提高了分类的精度，并且增加了模型的可解释性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115105085A

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20241203

✅ 授权

20221018

?? 实质审查的生效：

20220927

📄 公开

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