一种基于联合神经网络的心电信号检测装置及分析方法

摘要

本发明公开了一种基于联合神经网络的心电信号检测装置及分析方法，首先在机器学习服务器上搭建联合神经网络算法并训练模型，针对预处理后的心电数据，该模型通过残差神经网络模块提取数据空间特征并得到空间分类概率，通过双向长短期记忆神经网络和注意力模块在降维后的空间特征图上提取数据的时序特征并得到时序分类概率，最后融合这两种分类概率得到检测结果；从可穿戴式装置获取患者少量心电数据，人工标记后输入机器学习服务器对模型fine‑tuning，将最终模型部署到智能移动设备；最后将可穿戴式装置与智能移动设备通过无线传输实现实时异常检测。本发明开发了心电信号从采集到实时检测的可穿戴式装置，为辅助诊断心脏疾病提供有效技术手段。