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本发明属于心电信号识别技术领域,涉及一种心电图心拍智能 分类识别方法,包含:获取心电图心拍信号样本数据,该样本 数据包含健康者心电图心拍信号数据及不同类型病患者心电 图心拍信号数据,并对样本数据进行预处理;构建堆叠自编码 器,以无监督的方式自动提取心拍信号中特征信息;基于该特 征组建分类识别数据库,训练通用背景模型,学习一般特征, 其参数用来初始化心拍专用识别模型;采集每位患者前 m 分钟 的心拍,训练专用识别模型,使其学习心拍特异性;利用后续 分钟数数据对模型识别准确度进行测试。本发明提升心电识别 准确度,实现心电信号实时持续监测,可适用于临床、可穿戴 设备监护等多个领域, 以便辅助医生快速进行相关诊断。
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