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申请/专利权人：上海交通大学;上海人工智能创新中心;上海交通大学医学院附属瑞金医院
摘要：本发明涉及一种基于异常检测预训练的心电图长尾分类方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取多尺度心电图信号；获取心电报告信息，提取报告属性信息和分类结果；基于多尺度心电图信号和报告属性信息预训练异常检测模型；以信号趋势辅助恢复中得到的信号趋势特征和多尺度交叉恢复中得到的全局心电特征的串联组合作为长尾分类网络的输入，从心电报告中提取的分类结果作为输出，训练长尾分类网络；将待检测心电图信号输入预训练完成的异常检测模型，对得到的信号趋势特征和全局心电特征进行串联组合，并将组合得到的特征输入到下游的长尾分类网络进行异常类型多分类，得到分类预测结果概率。与现有技术相比，本发明具有提高了分类结果的全面性和可靠性等优点。
主权项：1.一种基于异常检测预训练的心电图长尾分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多尺度心电图信号；获取心电报告信息，从心电报告中提取报告属性信息和分类结果；基于多尺度心电图信号和报告属性信息预训练异常检测模型，所述异常检测模型对输入的多尺度心电图信号进行信号预处理，得到全局心电信号和局部心电信号，对全局心电信号和局部心电信号进行多尺度交叉恢复，对全局心电信号进行信号趋势辅助恢复，并进行报告属性预测；以信号趋势辅助恢复中得到的信号趋势特征和多尺度交叉恢复中得到的全局心电特征的串联组合作为长尾分类网络的输入，从心电报告中提取的分类结果作为输出，训练长尾分类网络；将待检测心电图信号输入预训练完成的异常检测模型，对得到的信号趋势特征和全局心电特征进行串联组合，并将组合得到的特征输入到下游的长尾分类网络进行异常类型多分类，得到分类预测结果概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 上海人工智能创新中心 上海交通大学医学院附属瑞金医院 基于异常检测预训练的心电图长尾分类方法、装置及介质
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