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申请/专利权人：波士顿科学心脏诊断技术公司
摘要：公开了对心电图ECG数据中的心脏事件进行分类的技术。通过使用机器学习架构中的第一阶段分析患者的ECG数据来生成特征集。基于所述特征集，使用所述机器学习架构中的所述第一阶段对所述ECG数据中的第一心脏事件进行分类。基于所述经分类的第一心脏事件和所述特征集，使用所述机器学习架构中的第二阶段对所述ECG数据中的第二心脏事件进行分类。所述第二心脏事件与所述第一心脏事件至少在时间上部分地重叠。此外，使用机器学习架构中的路径生成对应于多通道ECG数据的多个特征集。基于所述多个特征集使用所述机器学习架构对所述ECG数据中的心脏事件进行分类。
主权项：1.一种用于对心脏事件进行分类的计算机实现的方法，包括：通过使用机器学习架构中的第一阶段分析患者的心电图ECG数据来生成特征集；基于所述特征集使用所述机器学习架构中的第一阶段对所述ECG数据中的第一心脏事件进行分类，其中对第一心脏事件进行分类包括使用第一全连接层以及随后的第一softmax层来处理特征集；并且基于经分类的第一心脏事件和所述特征集，使用所述机器学习架构中的第二阶段对所述ECG数据中的第二心脏事件进行分类，其中，所述第二心脏事件与所述第一心脏事件至少在时间上部分重叠，其中对第二心脏事件进行分类包括使用第二全连接层以及随后的第二softmax层来处理特征集，其中，经分类的第一心脏事件包括主心律，并且其中，经分类的第二心脏事件包括伴心律，其中，所述机器学习架构的第二阶段包括多个附加阶段，并且其中，每个附加阶段被配置为识别不同类型的伴心律。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 波士顿科学心脏诊断技术公司 多通道和伴心律迁移学习
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