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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明公开一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法、装置、介质及产品，涉及心电信号预测领域；方法包括：获取多导联心电信号数据；对多导联心电信号数据进行预处理，得到多导联心电信号处理数据；将多导联心电信号处理数据输入至深度学习模型，输出预测结果；其中，可分离卷积神经网络对多导联心电信号处理数据进行特征提取，得到时空特征数据；通道注意力网络基于注意力机制对时空特征数据进行加权处理，得到加权数据；全连接神经网络根据加权数据输出预测结果；将预测结果进行置信度计算，并根据计算结果确定最终的预测结果；本发明能够提高预测结果准确性。
主权项：1.一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多导联心电信号数据；所述多导联心电信号数据包括：静息心电图数据和运动负荷心电图数据；对所述多导联心电信号数据进行预处理，得到多导联心电信号处理数据；所述预处理包括：滤波处理、标准化处理和去除基线漂移处理；将所述多导联心电信号处理数据输入至深度学习模型，输出预测结果；所述深度学习模型是根据已知预测结果的多导联心电信号处理数据，采用Adam优化算法进行训练得到的；所述预测结果为存在心肌缺血或不存在心肌缺血；其中，所述深度学习模型包括依次连接的可分离卷积神经网络、通道注意力网络和全连接神经网络；所述可分离卷积神经网络用于对所述多导联心电信号处理数据进行特征提取，得到时空特征数据；所述时空特征数据用以表征多导联心电信号处理数据在不同导联之间的相关性；所述通道注意力网络用于基于注意力机制对所述时空特征数据进行加权处理，得到加权数据；所述全连接神经网络用于根据所述加权数据输出预测结果；将所述预测结果进行置信度计算，并根据计算结果确定最终的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 基于多导联注意力的心肌缺血预测方法、装置、介质及产品
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