发明专利 已授权

基于深度卷积神经网络的ECG分类系统与方法

📄 申请号:CN202110739704.0 📄 发布日:2026/05/25

著录项目信息

申请日
2021-06-30
申请人
重庆理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

心脏病诊断, 心电图分析, 远程医疗, 可穿戴健康监测

摘要

本发明涉及医学图像处理领域,公开了一种基于深度卷积神经网络的ECG分类系统与方法,解决如何提高ECG分类准确性的技术问题,包括数据采集模块、数据预处理模块、ECG分类模块与分类结果显示模块;所述数据预处理模块用于对原始ECG信号进行降噪和心跳分割,将降噪后的ECG信号分割成无数个心跳,相邻两个心跳作为一个样本送至ECG分类模块;所述ECG分类模块为通过样本集与focal loss函数迭代训练完成后的深度卷积神经网络,具备对样本进行分类的能力;Focal loss函数解决了类别不平衡问题。本发明能够提高ECG的分类性能,总体准确率、平均F1‑score、AUC分别达到98.65%、75.08%、99.48%。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:83 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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