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申请/专利权人：杭州脉流科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习算法的心电特征提取方法、装置、系统、设备和分类方法，其中，基于深度学习算法的心电特征提取方法，包括如下步骤：在待处理的十二导联心电图中随机截取一段连续的心电图信号，该心电图信号至少包含两个心动周期；将截取的心电图信号以图片形式输入特征提取模型中，提取得到心电图信号特征；所述特征提取模型基于ResNet模型、或Inception模型、或Inception‑ResNet模型训练得到。本发明提供的基于深度学习算法的心电特征提取方法、装置、系统、设备和分类方法，减少人为设计特征带来的不完备性，提高基于深度学习算法的心电特征提取的准确率以及多样性。
主权项：1.一种基于深度学习算法的心电特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：在待处理的十二导联心电图中随机截取一段连续的心电图信号，该心电图信号至少包含两个心动周期；将截取的心电图信号以图片形式输入特征提取模型中，提取得到心电图信号特征；所述特征提取模型基于ResNet模型、或Inception模型、或Inception-ResNet模型训练得到。
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权利要求：
百度查询： 杭州脉流科技有限公司 基于深度学习算法的心电特征提取方法、装置、系统、设备和分类方法
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