发明专利已授权

基于持续深度学习的ECG数据分类方法

📄 申请号：CN202110376948.7 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-04-08

公开号

CN113171102A

公开日

2021-07-27

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_346

IPC 分类号

A61B5_346 , A61B5_366 , A61B5_352 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

心电图分析, 疾病诊断, 远程医疗, 可穿戴健康监测, 医疗辅助诊断

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摘要

本发明公开了基于持续深度学习的ECG数据分类方法，具体为：获取采样率分别为128Hz和360Hz的ECG数据，对ECG数据进行预处理；构建卷积神经网络模型，并设置模型的超参数；利用构建的卷积神经网络模型结合EWC方法对采样率为128Hz的心拍样本进行训练并测试，得到第一次训练好的卷积神经网络模型；利用第一次训练好的卷积神经网络模型结合EWC方法对采样率为360Hz的心拍样本进行训练并测试，得到ECG数据分类模型；利用采样率为128Hz的心拍样本对ECG数据分类模型进行测试；采用ECG数据分类模型对待分类的ECG数据进行分类，得到分类结果。本发明能够对两种不同采样率的心电数据进行自动、高效、准确地分类心拍类型，进一步提高分类精度，加强模型的泛化能力。

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

20220902

✅ 授权

20210813

?? 实质审查的生效：

20210727

📄 公开

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