【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及医疗，尤其涉及一种分类识别模型的训练方法、心率失常识别方法及装置。
技术介绍
1、心电特征分析方法是对心电信号进行定量分析和特征分析的方法，旨在揭示心律失常和心脏疾病的特征，这些特征识别对于诊断心脏疾病至关重要。
2、虽然，心电特征分析方法主要包括时域特征分析和时频特征分析，但是，由于时域特征和频域特征存在一定的局限性，因此，传统经时域特征分析方法或频域特征分析方法对心电图的类别识别结果准确性较差。
技术实现思路
1、本申请提供一种分类识别模型的训练方法、心率失常识别方法及装置，可解决现有的心率失常识别方法的识别结果不准确的问题。
2、第一方面，提供一种分类识别模型的训练方法，包括：
3、获取多组多导联心电数据；多导联心电数据配置有类别标签集，类别标签集包括用于指示多导联心电数据中每个导联心电数据所属心律失常类别的多类别标签；
4、提取多组多导联心电数据中每个导联心电数据的时频特征数据，得到多组多导联心电数据对应的时频特征数据
【技术保护点】
1.一种分类识别模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取多组所述多导联心电数据中每个导联心电数据的时频特征数据，得到多组所述多导联心电数据对应的时频特征数据训练集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多导联心电数据对应的多个时频数据，生成每组所述多导联心电数据的三维矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取多组多导联心电数据之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对每组所述初始多导联心电数据中的每个初始导联心...
【技术特征摘要】
1.一种分类识别模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取多组所述多导联心电数据中每个导联心电数据的时频特征数据，得到多组所述多导联心电数据对应的时频特征数据训练集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多导联心电数据对应的多个时频数据，生成每组所述多导联心电数据的三维矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取多组多导联心电数据之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对每组所述初始多导联心电数据中的每个初始导联心电数据进行边界处理，得到第一导...
【专利技术属性】
技术研发人员：庄百川，程万军，张霞，
申请(专利权)人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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