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申请/专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种心律异常识别模型训练方法、装置、设备及存储介质。通过对心电信号样本进行特征提取，得到特征信号，将特征信号划分为病理区和非病理区，并对特征信号中非病理区的信号进行信号抑制，避免由于临近节点带来的信息弥补作用，导致的Dropout失效的问题，改善病理区的信息表达，提高了心律异常识别模型的预测准确率。
主权项：1.一种心律异常识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取一个批次的样本数据，所述样本数据包括多个心电信号样本；确定心律异常识别模型，所述心律异常识别模型包括特征提取网络和心律异常分类网络；将所述心电信号样本输入所述特征提取网络中进行处理，得到特征信号；将所述特征信号划分为病理区和非病理区；对所述特征信号中非病理区的信号进行信号抑制，得到心电特征；将所述心电特征输入所述心律异常分类网络中进行处理，得到心律异常分类结果；计算该批次的样本数据的损失值；基于所述损失值更新所述心律异常识别模型的参数；所述对所述特征信号中非病理区的信号进行信号抑制，得到心电特征，包括：构建一个随机模型，所述随机模型随机输出第一数值和第二数值；当所述随机模型的输出值为第二数值时，将所述特征信号中非病理区的信号乘以预设权值，所述预设权值小于1。
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