咨询电话:13280638997
传真:0533-3110363
邮箱:kefu@shizifang.com
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%。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110739704.0 | 专利名称: | 基于深度卷积神经网络的ECG分类系统与方法 |
申请日: | 2021-06-30 | 申请/专利权人 | 重庆理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市巴南区李家沱红光大道69号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | A61B5/346搜分类 网络 网络传输 C 港口 卷积神经网络搜索 |
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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |