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基于深度学习的可解释心衰改善诊断方法及系统 

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申请/专利权人:大连大学

摘要:本发明公开了基于深度学习的可解释心衰改善诊断方法及系统,涉及智慧医疗技术领域,其方法包括以下步骤:对心电图像数据集进行预处理;构建融合金字塔拆分注意力机制的心衰改善检测模型;通过梯度加权类激活映射引导金字塔拆分注意力损失,监督心衰改善检测模型关注心电图像中合理区域;将待检测的心电图像输入至心衰改善检测模型,对检测结果进行可视化。本发明利用深度学习技术自动或半自动辅助诊断患者心衰改善情况,可大大缓解人工阅片压力,提高诊断的准确性。同时针对心衰患者药物治疗的改善情况,及时对不同患者采取不同的治疗策略,能够有效降低未改善患者心源性猝死的风险。

主权项:1.一种基于深度学习的可解释心衰改善诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:对心电图像数据集进行预处理;构建融合金字塔拆分注意力机制的心衰改善检测模型;通过梯度加权类激活映射引导金字塔拆分注意力损失,监督心衰改善检测模型关注心电图像中合理区域;将待检测的心电图像输入至心衰改善检测模型,对检测结果进行可视化。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 大连大学 基于深度学习的可解释心衰改善诊断方法及系统

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