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申请/专利权人：肇庆星网医疗科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于人工智能的心房颤动检测方法及系统，其涉及神经网络模型技术领域，该方法包括如下步骤：获取ECG信号数据；解密操作之后对所述ECG信号数据进行预处理，得到张量数据；搭建心房颤动基础模型，并对所述心房颤动基础模型进行训练；基于训练后的心房颤动基础模型搭建心房颤动迁移模型；通过所述心房颤动迁移模型对所述张量数据进行数据处理，得到数据处理结果；根据所述数据处理结果识别所述ECG信号数据中的心房颤动信号。本申请具有识别心电图信号中的心房颤动信号时，不会影响到心电图信号的信号特征的效果。
主权项：1.一种基于人工智能的心房颤动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取ECG信号数据；判断所述ECG信号数据是否处于加密状态；若所述ECG信号数据处于所述加密状态，则将所述ECG信号数据进行解密操作，所述解密操作之后对所述ECG信号数据进行预处理，得到张量数据；若所述ECG信号数据未处于所述加密状态，则对所述ECG信号数据进行预处理，得到张量数据，所述预处理包括统一采样率、剔除异常数据、归一化和格式转换；通过多个网络层构建DenseBlock模块；基于所述DenseBlock模块搭建心房颤动基础模型；分析所述ECG信号数据得到模糊波形特征和波段特征；基于所述模糊波形特征在预设的ECG存储库中进行模糊检索，得到多个初选样本信号；基于所述波段特征对所述初选样本信号进行筛选，将筛选出的初选样本信号作为ECG样本信号；通过所述ECG样本信号对所述心房颤动基础模型进行模型训练；基于训练后的心房颤动基础模型搭建心房颤动迁移模型；通过所述心房颤动迁移模型对所述张量数据进行数据处理，得到数据处理结果；根据所述数据处理结果识别所述ECG信号数据中的心房颤动信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 肇庆星网医疗科技有限公司 一种基于人工智能的心房颤动检测方法及系统
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