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申请/专利权人：大连大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262895A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H50/50;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08;A61B5/346;A61B5/349;A61B5/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了基于深度学习的可解释心衰改善诊断方法及系统，涉及智慧医疗技术领域，其方法包括以下步骤：对心电图像数据集进行预处理；构建融合金字塔拆分注意力机制的心衰改善检测模型；通过梯度加权类激活映射引导金字塔拆分注意力损失，监督心衰改善检测模型关注心电图像中合理区域；将待检测的心电图像输入至心衰改善检测模型，对检测结果进行可视化。本发明利用深度学习技术自动或半自动辅助诊断患者心衰改善情况，可大大缓解人工阅片压力，提高诊断的准确性。同时针对心衰患者药物治疗的改善情况，及时对不同患者采取不同的治疗策略，能够有效降低未改善患者心源性猝死的风险。
主权项：1.一种基于深度学习的可解释心衰改善诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：对心电图像数据集进行预处理；构建融合金字塔拆分注意力机制的心衰改善检测模型；通过梯度加权类激活映射引导金字塔拆分注意力损失，监督心衰改善检测模型关注心电图像中合理区域；将待检测的心电图像输入至心衰改善检测模型，对检测结果进行可视化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 基于深度学习的可解释心衰改善诊断方法及系统
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