基本信息:
- 专利标题： 一种基于对比学习和CHNet模型的心电分类方法
- 申请号：CN202410417179.4 申请日：2024-04-09
- 公开(公告)号：CN118133188B 公开(公告)日：2025-04-15
- 发明人： 刘照阳 , 周书旺 , 吕建东 , 徐鹏摇 , 刘威 , 徐国璇 , 刘振宇
- 申请人： 齐鲁工业大学（山东省科学院） , 山东省人工智能研究院 , 山东科技大学
- 申请人地址： 山东省济南市西部新城大学科技园
- 专利权人： 齐鲁工业大学（山东省科学院）,山东省人工智能研究院,山东科技大学
- 当前专利权人： 齐鲁工业大学（山东省科学院）,山东省人工智能研究院,山东科技大学
- 当前专利权人地址： 山东省济南市西部新城大学科技园
- 代理机构： 济南泉城专利商标事务所
- 代理人： 支文彬
- 主分类号： G06F18/2431
- IPC分类号： G06F18/2431 ; A61B5/318 ; A61B5/346 ; A61B5/00 ; G06F18/214 ; G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06N3/084
摘要：
一种基于对比学习和CHNet模型的心电分类方法，涉及心电信号分类领域，首先无标签心电信号经由预处理操作之后得到采样频率、采样点数规格统一的信号，信号传入数据增强层经由两种不同信号的增强组合分别得到增强后的信号，借助CHNet神经网络分别重新编码先前得到的增强信号编码，进行通过设计的对比损失函数计算两种增强信号编码之前的差距，即不同类别之间使其差距更大相同类别之间差距更小。根据损失之间的差异更新CHNet模型，最后添加线性层实现对心电信号的分类。
公开/授权文献:
- CN118133188A 一种基于对比学习和CHNet模型的心电分类方法 公开/授权日：2024-06-04