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一种基于CNN+LSTM的心房颤动检测与分类方法

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摘要

本发明属于心脏健康检测领域，特别涉及一种基于CNN+LSTM的心房颤动检测与分类方法，包括下列步骤：数据采集：获取多通道心电信号，对其类别进行标注，构建模型训练所需数据集；数据预处理：对数据进行优化处理；QRS检测：对心电信号中的R峰值进行检测和标注；数据分割：将心电信号分割；模型训练；模型保存：当模型的损失函数不再降低之后，保存模型。本发明通过使用一维卷积神经网络CNN从心电信号中提取特征，将比传统的手工编码特征表现得更好，在标记信号和分类任务方面更高效，具有更高的可转移性和准确性，长短期记忆LSTM时间特征提取对于时间序列数据的分类和预测具有强大的功能，可以捕获更重要的成分，有效检测心脏健康。本发明用于心房颤动的检测与分类。

著录项

公开/公告号CN112617849A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-09

原文格式PDF
申请/专利权人山西三友和智慧信息技术股份有限公司;
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申请/专利号CN202011630964.6
发明设计人潘晓光;张海轩;刘剑超;陈智娇;白丽霞;
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申请日2020-12-31
分类号A61B5/318(20210101);A61B5/346(20210101);A61B5/361(20210101);A61B5/366(20210101);A61B5/352(20210101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构14119 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人杨凯;连慧敏
地址 030000 山西省太原市高新区科技街15号A118室
入库时间 2023-06-19 10:35:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-10-27

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):A61B 5/318 专利申请号:2020116309646 申请公布日:20210409

发明专利申请公布后的驳回

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