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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的QT间期延长识别方法，包括采集受试者的心电图，对心电信号进行预处理；对预处理后的心电信号进行波形检测，得到波形检测结果；根据波形检测结果计算QTc值；利用卷积神经网络和注意力机制构建QT间期延长识别模型，并使用数据训练QT间期延长识别模型；使用训练好的QT间期延长识别模型对未知QT间期状态的信号进行预测，实现QT间期延长的识别。本发明利用残差网络结构结合注意力机制的算法实现QT间期延长的识别，有效降低了模型的复杂度，避免由于波形定位的准确性影响QT间期延长识别精度的问题，同时实现了端到端的识别，省去了中间环节的人为参与，提升了辅助诊断的便捷性。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的QT间期延长识别方法，其特征在于，包括：S1：采集受试者的心电图，对心电信号进行预处理；S2：对预处理后的心电信号进行波形检测，得到波形检测结果；S3：根据所述波形检测结果计算QTc值；S4：利用卷积神经网络和注意力机制构建QT间期延长识别模型，并使用S3得到的数据训练所述QT间期延长识别模型；S5：使用训练好的QT间期延长识别模型对未知QT间期状态的信号进行预测，实现QT间期延长的识别；其中，S2中对预处理后的心电信号进行波形检测的方法包括：S2-1：采用二次样条小波对心电信号进行分解，得到各个子空间的波形分量，采用阈值法对R波进行定位；S2-2：根据R波位置，在各个子空间中向前向后搜索Q波和S波峰峰值点位置，根据Q波和S波峰值点位置向前向后搜索QRS波起止点位置；S2-3：根据当前心拍的QRS波终点位置在RR间期定义的T波搜索窗口中寻找局部最大值，判断是否存在至少两个局部最大值大于预设阈值，若存在则判断该心拍存在T波，并在各个子空间中寻找该搜索窗口内T波的峰值，并搜索T波起止点位置；S2-4：根据当前心拍的QRS波起点位置在RR间期定义的P波搜索窗口中寻找局部最大值，判断是否存在至少两个局部最大值大于预设阈值，若存在则判断该心拍存在P波；并在各个子空间中寻找该搜索窗口内P波的峰值，并搜索P波起止点位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 基于卷积神经网络的QT间期延长识别方法及系统
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