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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-04-22
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155833A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;A61B5/361;A61B5/00;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于单导联心电图数据和深度学习的房颤检测系统，包括：数据导入模块，用于读取心电图数据并预处理，得到标准化的、采样率统一的数据；深度神经网络模块，用于处理导入的数据，其包括卷积神经网络模块、位置编码、Transformer模块和分类模块；深度神经网络训练模块，利用导入的数据和反向传播算法，对深度神经网络模块进行训练，得到参数最优的深度神经网络作为房颤检测网络；检测推理模块，使用房颤检测网络对导入的单导联心电图数据进行检测，并提供支撑检测结果的解释。本发明引入了可充分学习心电图中长程信息的Transformer模块，从而增强网络的智能检测能力，同时，为检测结果提供了一定程度的可解释性说明。
主权项：1.基于单导联心电图数据和深度学习的房颤检测系统，其特征在于，包括：数据导入模块，用于读取心电图数据，并对数据进行预处理，得到标准化的、采样率统一的数据；深度神经网络模块，用于处理经过数据导入模块导入的数据，该深度神经网络模块包括卷积神经网络模块、位置编码、Transformer模块和分类模块，其中，所述卷积神经网络模块用于提取局部特征，所述位置编码用于编码序列顺序信息，所述Transformer模块用于提取和处理全局特征，所述分类模块用于根据特征输出检测结果；深度神经网络训练模块，利用数据导入模块导入的数据和反向传播算法，对深度神经网络模块进行训练，得到参数最优的深度神经网络作为房颤检测网络；检测推理模块，使用房颤检测网络对导入的单导联心电图数据进行检测，并提供支撑检测结果的解释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于单导联心电图数据和深度学习的房颤检测系统
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