一种基于深度学习早停机制的左心室肥大检测方法及系统

摘要

本发明属于医疗领域，具体提供一种基于深度学习早停机制的左心室肥大检测方法及系统，包括：S1，采集病人处于静息状态下的12导联心电信号得到训练集；S2，判断每条心电信号，若为非左心室肥大，则心电标签向量为[0]，否则心电标签向量为[1]，每条心电信号分别对应一个心电标签向量后形成标签集；S3，利用卷积神经网络模型对标签集进行训练得到训练模型；S4，依次输入12个导联的心电信号到训练好的训练模型，训练模型根据该心电信号预测出心电标签向量；若输出大于0.5，则判定该心电信号为左心室肥大；若输出不大于0.5，则判定该心电信号为非左心室肥大。该方案在尽可能不影响正确率的情况下，提升心电分类的卷积神经网络的鲁棒性。