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基于深度学习与心电信号的抑郁症识别系统、介质及设备

摘要

本发明属于信号识别领域,提供了一种基于深度学习与心电信号的抑郁症识别系统、介质及设备。其中,基于深度学习与心电信号的抑郁症识别系统包括数据采集模块,其用于采集被测试者在静息状态下的心电数据并转换成一维矩阵形式;数据切割模块,其用于将一维矩阵形式的心电数据预处理后切割成设定长度的待测心电片段;症状预测模块,其用于利用深度神经网络模型对待测心电片段进行识别,输出识别结果;其中,识别结果包括正常和抑郁两种状态。

著录项

  • 公开/公告号CN112263253B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东大学;

    申请/专利号CN202011297902.8

  • 发明设计人 杨立才;臧晓韩;闫丹丹;

    申请日2020-11-18

  • 分类号A61B5/16(20060101);A61B5/318(20210101);A61B5/346(20210101);A61B5/00(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张庆骞

  • 地址 250061 山东省济南市历下区经十路17923号

  • 入库时间 2022-08-23 12:29:14

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