基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供一种基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法，具体为：步骤1：对样本心电信号进行去噪处理；并将去噪处理后的心电信号划分成训练集和测试集；步骤2：构建基于Resnet34的深度卷积学习模型；步骤3：对心电信号中每类心拍类型标签进行One‑Hot编码；步骤4：采用训练集对步骤3的深度卷积学习模型进行训练；训练完成后，保存准确率最高的模型参数和准确率；并采用测试集测试训练后的深度卷积学习模型的准确度。步骤5：将实际的心电信号输入至训练后得到的基于Resnet34的深度卷积学习模型中，得到实际的心电信号的类别。本发明提高了分类的精度，并且增加了模型的可解释性。

《基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022106614073，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为孙乐;徐天博，申请日期为2022-06-13，公开（公告）日期为2024-12-03，国际专利分类号（IPC）为 A61B5/318(2021.01)I;A61B5/346(2021.01)I;A61B5/00(2006.01)I;G06F18/241(2023.01)I;G06F18/2415(2023.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/084(2023.01)I;G06N3/0985(2023.01)I。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于自动深度卷积学习模型的十二导联心电图的分类方法，具体为：步骤1：对样本心电信号进行去噪处理；并将去噪处理后的心电信号划分成训练集和测试集；步骤2：构建基于Resnet34的深度卷积学习模型；步骤3：对心电信号中每类心拍类型标签进行One‑Hot编码；步骤4：采用训练集对步骤3的深度卷积学习模型进行训练；训练完成后，保存准确率最高的模型参数和准确率；并采用测试集测试训练后的深度卷积学习模型的准确度。步骤5：将实际的心电信号输入至训练后得到的基于Resnet34的深度卷积学习模型中，得到实际的心电信号的类别。本发明提高了分类的精度，并且增加了模型的可解释性。

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