短时训练卷积神经网络的心电信号分类方法
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种短时训练卷积神经网络的心电信号分类方法,包括如下步骤:载入数据库中的心电信并进行去噪,得到去噪后的心电信号;对心电信号进行R波检测并截取QRS波所处的心拍段;根据数据库中心拍标签对截取的心拍段进行分类,得到心拍矩阵和与之对应的标签矩阵;利用小波变换对心拍矩阵进行特征系数提取得到特征矩阵;对特征矩阵进行随机切分得到训练集心拍和测试集心拍,并根据标签矩阵生成训练集心拍对应的标签矩阵和测试集心拍对应的标签矩阵;建立卷积神经网络,利用训练集和测试集对建立的网络进行训练与测试,得到心电信号分类结果的准确率。本发明在保持准确度较高的情形下,降低消耗时间,提高了算法的实时性。

基本信息
专利标题 :
短时训练卷积神经网络的心电信号分类方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114451898A
申请号 :
CN202210253679.X
公开(公告)日 :
2022-05-10
申请日 :
2022-03-15
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
赵永红辛菁吴思杰
申请人 :
西安理工大学
申请人地址 :
陕西省西安市碑林区金花南路5号
代理机构 :
西安弘理专利事务所
代理人 :
许志蛟
优先权 :
CN202210253679.X
主分类号 :
A61B5/352
IPC分类号 :
A61B5/352  A61B5/00  
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学;卫生学
A61B
诊断;外科;鉴定
A61B5/352
检测R峰,例如用于同步诊断装置;估计R-R间隔
法律状态
2022-05-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/352
申请日 : 20220315
2022-05-10 :
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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