发明专利已授权

基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法及系统

📄 申请号：CN202310207110.4 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2023-03-06

公开号

CN116269423B

公开日

2025-07-18

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_346

IPC 分类号

A61B5_346 , G06F18_2415 , G06F18_2135 , G06F18_2134 , G06F18_25 , G06N20_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

心电图自动分类, 心律失常检测, 医疗辅助诊断, 远程心电监测

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摘要

本发明公开了一种基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法及系统，所述分类方法通过构建的多粒度级联混合网络进行心电特征提取与分类，多粒度级联混合网络包括多粒度级联任务相关成分分析‑主成分分析网络(MGC‑TPNet)、多粒度级联独立成分分析‑主成分分析网络(MGC‑IPNet)、级联加权平均与Dempster‑Shafer(CWA‑DS)构成；其中MGC‑TPNet用于挖掘心电信号中的多尺度导联间相关性特征，而MGC‑IPNet用于挖掘多尺度单导联特异性特征，然后线性支持向量机处理以上多尺度特征获取决策概率，最终CWA‑DS在决策层融合上述决策概率，获取最终分类标签。本发明方法在区分正常、CAD和CHF心跳方面表现出优异的性能；且该方法可有效地鉴别和处理含噪或小规模数据，具有显著的噪声鲁棒性。

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

一种基于双水印的WSNs数据完整性认证方法

当前第 / 件

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