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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110376948.7 | 专利名称: | 基于持续深度学习的ECG数据分类方法 |
申请日: | 2021-04-08 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | A61B5/346搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |