一种心电图的心律失常自动分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110163961.4
IPC分类号：A61B5/0245;A61B5/00
申请日期：
2021-02-05
申请人：
青岛大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种心电图的心律失常自动分类方法
申请号	CN202110163961.4	申请日期	2021-02-05
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-11	公开/公告号	CN112932433A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B5/0245 ? IPC结构图谱： A 人类生活必需 A6 保健；救生；娱乐 A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定（分析生物材料入G01N，如G01N33/48） A61B5/00 用于诊断目的的测量（放射诊断入A61B6/00；超声波、声波或次声波诊断入A61B8/00）；人的辨识 A61B5/02 测量脉搏、心率、血压或血流；综合的脉搏/心率/血压的测定；其他不是用于测定心血管状况的，如使用本小组技术与心电图术结合的；测量血压的心导管〔5〕 A61B5/024 测量脉率或心率的（A61B 5/0205，A61B 5/021优先）〔5〕 A61B5/0245 使用产生电信号的传感装置的〔5〕	IPC分类号	A;6;1;B;5;/;0;2;4;5;;;A;6;1;B;5;/;0;0查看分类表>
申请人	青岛大学	申请人地址	山东省青岛市宁夏路308号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	青岛大学	当前权利人	青岛大学
发明人	邱磊;于雁;刘银华;颜宋宋;李传栋
代理机构	青岛致嘉知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	苗颖

摘要

本发明提供了一种心电图的心律失常自动分类方法，所述方法为采集包含12导联ECG记录的数据组成数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，对划分的训练集、验证集和测试集进行预处理，构建基于注意力强化的CNN与BiLSTM心律失常自动分类模型，使用预处理后的训练集和验证集对基于注意力强化的CNN与BiLSTM心律失常自动分类模型进行训练和验证，得到最优模型，使用预处理后的测试集对最优模型进行性能测试，将实时采集的12导联ECG记录的数据输入最优模型，得到该心电图的心律失常自动分类结果。通过具有注意力机制的级联CNN从多尺度提取、选择和融合更全面的心电形态特征，并加入BiLSTM结构进行时序特性的提取，最后实现12导联ECG心律失常的多标签分类。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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