一種基于ResNet-Xgboost模型預(yù)測(cè)心電波異常類(lèi)型的方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110604493.X 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113456084A 公開(kāi)（公告）日 2021-10-01
申請(qǐng)公布號(hào) CN113456084A 申請(qǐng)公布日 2021-10-01
分類(lèi)號(hào) A61B5/346（2021.01）I;A61B5/349（2021.01）I 分類(lèi) 醫(yī)學(xué)或獸醫(yī)學(xué)；衛(wèi)生學(xué);
發(fā)明人 楊曉磊;郭自強(qiáng);程保喜;李曉萌;薛時(shí)倫;劉衛(wèi)軍;張剛 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 山西云時(shí)代智慧城市技術(shù)發(fā)展有限公司
代理機(jī)構(gòu) 太原高欣科創(chuàng)專(zhuān)利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 崔浩;冷錦超
地址 030006山西省太原市綜改示范區(qū)太原學(xué)府園區(qū)長(zhǎng)治路345號(hào)14層1415室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明一種基于ResNet?Xgboost模型預(yù)測(cè)心電波異常類(lèi)型的方法，屬于心電波異常類(lèi)型預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；所要解決的技術(shù)問(wèn)題為：提供一種基于ResNet?Xgboost模型預(yù)測(cè)心電波異常類(lèi)型的方法的改進(jìn)；解決上述技術(shù)問(wèn)題采用的技術(shù)方案為：包括如下步驟：構(gòu)建8導(dǎo)聯(lián)心電圖數(shù)據(jù)集；構(gòu)建能夠捕捉不同導(dǎo)聯(lián)間相似性的ResNet結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并輸出深度特征；根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)造常用的基于心電波的衍生特征作為人工構(gòu)造特征；將深度特征和人工構(gòu)造特征進(jìn)行特征拼接后作為輸入，構(gòu)建多標(biāo)簽Xgboost預(yù)測(cè)模型；對(duì)于一個(gè)新的8導(dǎo)聯(lián)心電圖數(shù)據(jù)，先輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到深度特征，與人工特征拼接后輸入訓(xùn)練好的Xgboost預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)患某種疾病的概率；本發(fā)明應(yīng)用于心電波異常預(yù)測(cè)。