公开(公告)号：CN114767123A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210332511.8

申请日：2022-03-30

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 李桢旻 ,  黄超龙 ,  夏睿丹 ,  陈瑞洋 ,  柴傅潇 ,  刘忆宁 ,  黄正峰 ,  杜高明

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/352 ,  A61B5/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态神经网络的心电散点图异常识别分类方法，包括：1获取具有人工标记的心电数据集；2将心电数据绘制为带有时序特征的心电散点图，并对心电散点图样本设置标签；3建立基于多模态神经网络的心电散点图异常识别分类模型；4利用所述心电散点图样本及其标签对多模态神经网络进行训练；5定位待分析心电数据的R峰位置并记录，根据定位的位置绘制心电散点图；6利用所述心电散点图异常识别分类模型对心电散点图进行异常分类。本发明能将一维的心电数据转换为二维的心电散点图，再结合多模态神经网络模型，从而能完成对异常心电数据的识别分类工作。

公开(公告)号：CN114767123B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202210332511.8

申请日：2022-03-30

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 李桢旻 ,  黄超龙 ,  夏睿丹 ,  陈瑞洋 ,  柴傅潇 ,  刘忆宁 ,  黄正峰 ,  杜高明

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/352 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/243 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态神经网络的心电散点图异常识别分类方法，包括：1获取具有人工标记的心电数据集；2将心电数据绘制为带有时序特征的心电散点图，并对心电散点图样本设置标签；3建立基于多模态神经网络的心电散点图异常识别分类模型；4利用所述心电散点图样本及其标签对多模态神经网络进行训练；5定位待分析心电数据的R峰位置并记录，根据定位的位置绘制心电散点图；6利用所述心电散点图异常识别分类模型对心电散点图进行异常分类。本发明能将一维的心电数据转换为二维的心电散点图，再结合多模态神经网络模型，从而能完成对异常心电数据的识别分类工作。