龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：众阳健康科技集团有限公司
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118141387A
主分类号：A61B5/346
分类号：A61B5/346;A61B5/00;G06F18/241;G06F18/213;G06F18/2431;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/082
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：本公开提出一种基于自顶向下设计的心搏分类方法及系统，方法：将待分类心电信号预处理为心电张量；将心电张量输入至训练好的特征学习网络，输出预测特征；特征学习网络的训练过程为：获取张量样本和以字典形式包含心搏和子波形信息的数据标注列表；将数据标注列表转换为标签特征矩阵；将张量样本输入特征学习网络，输出心电特征；根据心电特征和标签特征矩阵计算网络的损失函数，当损失最小时，特征学习网络训练完成；将预测特征输入至特征转换模块中解码，基于激活索引依次遍历心搏信息和子波形信息，定位激活心搏对应子波形所在区域，保存该区域内心搏信息和子波形信息。通过综合考虑心搏的宏观和微观特征，提高心搏分类的准确性。
主权项：1.一种基于自顶向下设计的心搏分类方法，其特征在于，包括：获取待分类心电信号并预处理为心电张量；将心电张量输入至训练好的特征学习网络中，输出预测特征；所述特征学习网络的训练过程为：获取张量样本和数据标注列表，所述数据标注列表以字典形式包含心搏和子波形信息；将数据标注列表输入特征转换模块，得到标签特征矩阵；将张量样本输入特征学习网络中，得到心电特征；根据心电特征和标签特征矩阵计算特征学习网络的损失函数，当网络的损失最小时，得到训练好的特征学习网络；将预测特征输入至特征转换模块中解码，基于激活索引依次遍历心搏信息和子波形信息，定位激活心搏对应子波形所在区域，保存该区域内心搏信息和子波形信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 众阳健康科技集团有限公司 一种基于自顶向下设计的心搏分类方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号