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申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2024-02-07
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245860A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/2131;G06F18/2415;G06N3/047;G06N3/0442;G06N3/045;A61B7/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于同步挤压短时傅里叶变换和BiGRU的心音分段方法及系统，该方法包括：构建一个基于同步挤压短时傅里叶变换SSTFT和BiGRU的心音分段模型，该模型由SSTFT单元、BiGRU网络、Softmax分类器构成；使用心音数据集的样本对心音分段模型进行训练；将待分段的心音信号输入到训练好的心音分段模型进行状态分类，分成第一心音S1、第二心音S2、S1‑S2间期、S2‑S1间期4种状态类别；修正心音分段模型预测的错误状态类别；该系统包括：模型构建模块、模型训练模块、心音状态分类模块和状态修正模块。本发明对采用SSTFT和BiGRU网络提取的心音上下文时频特征进行状态分类，并根据心音状态之间的约束关系对错误类别进行修正，能够有效提升心音分段的定位精度和准确率。
主权项：1.一种基于同步挤压短时傅里叶变换和BiGRU的心音分段方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建一个基于同步挤压短时傅里叶变换和BiGRU的心音分段模型；步骤2：使用心音数据集的样本对心音分段模型进行训练，通过误差反向传播算法，调整心音分段模型的参数至最优；步骤3：将待分段的心音信号输入到训练好的心音分段模型进行状态分类，分成第一心音S1、第二心音S2、S1-S2间期和S2-S1间期4种状态类别；步骤4：根据心音信号的4种状态类别总是按照S1、S1-S2间期、S2、S2-S1间期的顺序循环出现的约束关系，对心音分段模型预测的错误状态类别进行修正，输出最终的分段结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于同步挤压短时傅里叶变换和BiGRU的心音分段方法及系统
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