基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法技术

本申请涉及机器学习和深度学习技术领域，提供基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法。所述方法包括：对原始心电图数据进行预处理，提取心律失常的关键特征，包括时域、频域和时频特征。再构建一个多分支网络模型，每个分支对应不同频率范围的心律失常特征进行学习。其次，使用标注的心律失常数据对模型进行训练，形成多标签心律失常判别模型。最后，使用实时采集的心电图数据，通过已训练的模型进行分类和预测，并生成反馈调控结果，以优化模型或提供给医生参考。从而达到利用多尺度神经网络模型对心律失常信号进行多尺度的分析和处理，确保能够更好地处理心律失常信号的非线性和复杂性，提高分类精度和预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及机器学习和深度学习，特别是涉及基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法。

技术介绍

1、随着医疗技术的不断进步和人们健康意识的提高，心律失常的早期诊断和精准治疗成为了医学领域的重要研究方向。心律失常是一种常见的心血管疾病，其症状多样且复杂，不同的心律失常类型可能需要不同的治疗方案。因此，多标签心律失常判别方法在临床诊断和治疗中具有重要意义。然而，传统的多标签心律失常判别方法往往存在着误诊率高、分类精度低等问题。这主要是由于心律失常信号的非线性和复杂性，以及不同类型心律失常之间的重叠和相似性。

2、在此背景下，基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法应运而生，旨在利用多尺度神经网络模型对心律失常信号进行多尺度的分析和处理，解决由心律失常信号的非线性和复杂性所导致的分类困难，以及分类精度和预测的准确性低的技术问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供了基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法，旨在利用多尺度神经网络模型对心律失常信号进行多尺度的分析和处理，解决由心律失常信号的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多标签心律失常数据对所述心律失常判别模型进行训练，获得多标签心律失常判别模型，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述比对函数，包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述心律失常预测结果进行加权焦点损失，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别...

【技术特征摘要】

1.基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多标签心律失常数据对所述心律失常判别模型进行训练，获得多标签心律失常判别模型，包括：

4.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈韵岱，石亚君，彭丽华，郜玲，但晴，韩宝石，方震，王鹏，夏攀，陈一冰，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：