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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
A61B5_346
IPC 分类号
A61B5_346
,
A61B5_35
,
技术画像
所属领域
深度学习
深度学习
卷积神经网络
心电信号识别
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
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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
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
犬瘟热病毒痕量检测传感器的制作方法及其传感器和犬瘟热病毒痕量的检测方法
当前第 / 件
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