一种基于深度卷积神经网络模型的心脏病发风险诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于深度卷积神经网络模型的心脏病发风险诊断方法，包括：建立基于深度卷积神经网络的心脏病发风险预测模型，训练学习并测试；使用穿戴设备获取用户的心电图和心震图；对比用户的心电图和心震图，辨识出心脏搏动周期特定事件发生时间的心电图特征点以及心震图特征点；计算任两个特征点发生的时间间隔值，获得若干个特征值，由所述若干个特征值计算得到若干个生理指标；DCNN模型根据输入的每个生理指标，输出对应该生理指标的心脏病发风险几率；采用公式