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基于深度卷积残差网络的非接触式房颤智能检测系统

摘要

本发明的基于深度卷积残差网络的非接触式房颤智能检测系统能采集人体心脏射血时产生的心冲击信号并使用深度卷积残差网络分析心脏是否发生房颤,包括心冲击信号采集与深度卷积残差神经网络分析两部分。心冲击信号采集部分包括压电薄膜传感器、压电信号处理模块、AD转换电路与处理器。将采集到的数据上传至运行深度卷积残差网络算法的服务器,返回判断结果。深度卷积残差神经网络模型包括一维卷积层、下采样层、批归一化层、激活层及全连接层。模型包含的残差结构由原始信号和经过若干卷积采样归一化激活操作后提取的深度特征相加构成。本发明可用于对人体进行夜间不间断监护,并及时给出判断提示,便于及时处理病情。

著录项

  • 公开/公告号CN108606798B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN201810441018.3

  • 申请日2018-05-10

  • 分类号A61B5/11(20060101);A61B5/02(20060101);

  • 代理机构21234 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人张志伟

  • 地址 110169 辽宁省沈阳市浑南区创新路195号

  • 入库时间 2022-08-23 11:33:57

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