基于深度学习的心电图分类方法、装置、设备及存储介质
公开
摘要
本发明涉及深度学习在医疗技术领域的应用，揭露一种基于深度学习的心电图分类方法，包括：基于长度不同的原始心电信号集形成字符长度不同的训练数据，基于训练数据分别训练心电图异常检测模型；其中，不同心电图异常检测模型的训练数据的字符长度不同；对所述原始心电信号集训练出的至少两个心电图异常检测模型进行融合，获取心电图分类模型；基于所述心电图分类模型对待检测心电图信号进行检测分类。本发明可以提高心电图的检测精度。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的心电图分类方法、装置、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114587378A
申请号 ：
CN202210372950.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-04-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭阳鸣徐卓扬
申请人 ：
平安科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼
代理机构 ：
北京鸿元知识产权代理有限公司
代理人 ：
王迎
优先权 ：
CN202210372950.1
主分类号 ：
A61B5/346
IPC分类号 ：
A61B5/346 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
A61B5/346
心电图分析
法律状态
2022-06-07 ：
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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