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摘要：本发明公开了一种基于自适应注意力的单导联心电图心律失常检测方法及系统，该方法为：对心电图数据进行预处理；通过多尺度并行时空特征提取模块提取心电信号的空间特征和时序特征；通过自适应注意力机制对时序特征进行加权处理；将空间特征和加权后的时序特征拼接融合，并进行跨通道信息整合，得到时空融合特征；时空融合特征通过包含堆叠BiLSTM和多层感知机的分类器输出分类结果；迭代训练优化整个网络的参数以获取最佳分类效果。所述系统包括预处理模块、多尺度并行时空特征提取模块、加权模块、拼接融合模块、分类器模块和迭代优化模块。本发明提高了单导联心电图数据的心律失常分类准确率，减少了误诊情况；提高了便携式可穿戴设备的实时性，可以被广泛应用于远程医疗监测、家庭健康管理以及运动健康追踪等多个领域。
主权项：1.一种基于自适应注意力的单导联心电图心律失常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对心电图数据进行预处理；步骤2、通过多尺度并行时空特征提取模块提取心电信号的空间特征和时序特征；步骤3、通过自适应注意力机制对时序特征进行加权处理；步骤4、将空间特征和加权后的时序特征拼接融合，并进行跨通道信息整合，得到时空融合特征；步骤5、时空融合特征通过包含堆叠BiLSTM和多层感知机的分类器输出分类结果；步骤6、迭代训练优化整个网络的参数以获取最佳分类效果。
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百度查询： 南京理工大学 基于自适应注意力的单导联心电图心律失常检测方法及系统
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