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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的心电信号特征波形检测方法，利用卷积神经网络提取信号的空间信息，并利用Transformer基于自注意力机制捕获时序特征，Transformer中采用多头注意力机制，不同的自注意力模块之间互不干扰，没有依赖关系。可以分别对各个模块计算之后将计算结果整合得到最终输出，这种方式称为并行计算，在实际运算过程中，并行计算的速度比串行计算的速度快，使得心电信号特征波形检测更为高效；为了更加精确的定位，选用跳层连接结构，将卷积神经网络特征提取器的中间结果与相应的解码器特征图在通道维度上拼接，将浅层位置信息和深层语义信息相结合,使得心电信号特征波形检测更为精确。
主权项：1.一种心电信号特征波形检测方法，其特征在于，包括：将预处理后的待测信号输入多级卷积神经网络模块中，经过一个残差块和多级带下采样层的残差块进行特征提取，得到多级空间特征；将最后一级空间特征和该信号的位置编码信息相加后输入多个Transformer编码器模块中，提取时序特征，得到编码特征；将所述编码特征输入解码器中，利用跳层连接并经过多级带上采样层的残差块得到多级解码特征，其中，每一级带上采样层的残差块的输入均为上一级输出和与其对应尺度的空间特征在通道维度上拼接后的特征；将最后一级解码特征经过一个残差块处理后，使用卷积层降低通道数，并经过Softmax函数处理得到最终的心电信号特征波形检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 一种心电信号特征波形检测方法、装置及存储介质
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