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公开(公告)号：CN119494026A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411358122.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的心律失常智能分类装置，包括：数据集构建模块、数据预处理模块、心律失常智能分类网络构建训练模块，分析模块；数据集构建模块，用于构建心律样本数据集，数据预处理模块应用小波去噪方法扩充数据集，利用欠采样原理对数据分布较多的心拍类型数据集进行随机抽样，心律失常智能分类网络构建训练模块，基于DenseNet‑201网络构建心律失常智能分类网络，采用Adam优化器以及学习率衰减策略进行模型训练，对心律失常数据集进行分类。分析模块利用HiResCAM、LIME、SHAP等多种方法对模型分类结果进行解释。本发明不仅能够迅速的对心电图进行分析，还能直观地展示模型类型判断的依据。
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