发明专利已授权

基于频域滤波-多模态深度神经网络的组间房颤识别方法

📄 申请号：CN202010745422.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-07-29

公开号

CN111956212A

公开日

2020-11-20

申请人

鲁东大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_046

IPC 分类号

A61B5_046 , A61B5_0456 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络人工智能算法生物信号处理医疗诊断技术神经网络深度神经网络

应用场景

心律失常检测, 心电监测, 智能医疗诊断, 健康监测

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摘要

本发明公开了一种基于频域滤波-多模态深度神经网络的组间房颤识别方法，它包括：1）寻找心电信号的R点，对单导联心电信号样本进行单心拍检测；2)采用三种采样方式进行复合采样，生成多通道心电信号；3)搭建神经网络模型；4)训练卷积神经网络的参数；5)对测试集样本进行自动识别；解决了传统机器学习框架由于心电图因信息管理系统的病理变化或患者年龄、性别的不同而不同，泛化能力较弱的问题。

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

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当前第 / 件

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