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申请/专利权人：上海数创医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了基于改善聚焦点的室早心跳深度学习诊断模型构造方法，属于室早心跳诊断模型构造领域。基于改善聚焦点的室早心跳深度学习诊断模型构造方法，采用以下步骤操作：S1，收集动态心电图；S2，心电信号采集后，进行滤波操作；S3，标注出所有心电图的R波发生位置；S4，随机截断出M条心电图片段；S5，对于每条心电信号,构造其标签数据；S6，训练一个深度学习网路；S7，构造微调数据，进行微调网络；S8，对于新的心电信号，判断该位置的发生时刻定义为室早心跳的R波位置；本发明使深度学习算法能够像临床医生一样关注到心跳不一致地方，以增加算法的敏感度和泛化性；避免医生忽略或误判某些心电特征，从而提高了临床室早查找模型的精度。
主权项：1.基于改善聚焦点的室早心跳深度学习诊断模型构造方法，其特征在于，采用以下步骤操作：S1，收集5000人以上的动态心电图，每个人的心电采集时间不低于2小时；S2，心电信号采集后，进行滤波操作；S3，标注出所有心电图的R波发生位置，并依次判断每个R波所在的心跳是否为室性早搏；S4，随机截断出M条包含室性早搏、长度为20秒的心电图片段，将心电信号记录为：xm＝{x1m,x2m…xNm}；S5，对于每条心电信号x,构造其标签数据ym＝{y1m,y2m…yNm}，其中，当第i个点为室早心跳的R波所在位置时，yi-0.2*fs到yi+0.2*fs之间的点取值为1，其他情况，取值为0；S6，训练一个深度学习网路；S7，构造微调数据，进行微调网络；S8，对于新的心电信号，每次截取20秒数据输入到经过步骤S7微调后的深度学习网络中计算其输出，得到长度为20秒的一个标志向量，取连续0.2秒的数值均大于0.5的点的位置的中心，则该位置的发生时刻定义为室早心跳的R波位置。
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