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公开(公告)号：CN116919414B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310822941.2
申请日：2023-07-06
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
IPC分类号： A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 一种基于多尺度卷积和密集连接网络的心电信号质量评估方法，涉及心电信号处理技术领域，首先对原始心电信号进行去除基线漂移和电力线干扰预处理；然后根据标签判断结果一致性原则和设置置信度原则，通过训练AlexNet模型对数据集中的错误标签进行相互标签修正，获得最终用于质量分类的心电信号片段。最后将信号片段送入改进的轻量化密集连接质量分类模型，实现心电信号片段的质量分类。满足了便携式或者可穿戴式信号进行实时质量评估的需求。
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公开(公告)号：CN116458897B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310411292.7
申请日：2023-04-18
申请人： 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于二维图像和注意力机制的心电信号质量评估方法，首先进行信号预处理，将通过心电采集装置获得的12导联一维心电信号转换成二维时频图像，并对图像进行数据增强。其次利用FM_FeatureNet模型对时频图像进行特征提取，通过FM_FeatureNet模型的FM模块和AM模块分别生成局部特征图和注意力融合图，将局部特征图与注意力融合图进行特征拼接获得细粒度特征。最后分类模块根据输入的细粒度特征对信号进行分类评估。
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公开(公告)号：CN116458897A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310411292.7
申请日：2023-04-18
申请人： 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于二维图像和注意力机制的心电信号质量评估方法，首先进行信号预处理，将通过心电采集装置获得的12导联一维心电信号转换成二维时频图像，并对图像进行数据增强。其次利用FM_FeatureNet模型对时频图像进行特征提取，通过FM_FeatureNet模型的FM模块和AM模块分别生成局部特征图和注意力融合图，将局部特征图与注意力融合图进行特征拼接获得细粒度特征。最后分类模块根据输入的细粒度特征对信号进行分类评估。
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公开(公告)号：CN116919414A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310822941.2
申请日：2023-07-06
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
IPC分类号： A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 一种基于多尺度卷积和密集连接网络的心电信号质量评估方法，涉及心电信号处理技术领域，首先对原始心电信号进行去除基线漂移和电力线干扰预处理；然后根据标签判断结果一致性原则和设置置信度原则，通过训练AlexNet模型对数据集中的错误标签进行相互标签修正，获得最终用于质量分类的心电信号片段。最后将信号片段送入改进的轻量化密集连接质量分类模型，实现心电信号片段的质量分类。满足了便携式或者可穿戴式信号进行实时质量评估的需求。
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