一种基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法
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摘要
一种基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法。属于心律失常的检测和分类技术领域，采用反向传播对网络进行微调，进而实现正常节律、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、房性早搏、起搏心拍共6类心律失常类型的自动分类。本发明包括：步骤一：ECG信号预处理，步骤二：DDBNs模型构建，步骤三：DDBNs模型训练，步骤四：DDBNs模型有监督微调，步骤五：ECG信号送入DDBNs网络，对送入DDBNs的256维采样点x与三维RR间期特征r进行归一化处理，对x归一化，得到一个心拍归一化样本，送入网络首层。本发明应用于心律失常的自动分类。
基本信息
专利标题 ：
一种基于判别式深度置信网络的心律失常自动分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109998525A
申请号 ：
CN201910266921.5
公开（公告）日 ：
2019-07-12
申请日 ：
2019-04-03
授权号 ：
CN109998525B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
宋立新房奇
申请人 ：
哈尔滨理工大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
代理机构 ：
哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司
代理人 ：
高志光
优先权 ：
CN201910266921.5
主分类号 ：
A61B5/0402
IPC分类号 ：
A61B5/0402 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2019-08-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/0402
申请日 : 20190403
申请日 : 20190403
2019-07-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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