一種心電信號深度學習模型的輕量化方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910793585.X 申請日 -
公開（公告）號 CN110558972A 公開（公告）日 2019-12-13
申請公布號 CN110558972A 申請公布日 2019-12-13
分類號 A61B5/0402（2006.01）; A61B5/00（2006.01） 分類 醫(yī)學或獸醫(yī)學；衛(wèi)生學;
發(fā)明人 洪申達; 傅兆吉; 周榮博; 俞杰 申請（專利權）人 安徽心之聲醫(yī)療科技有限公司
代理機構 合肥市長遠專利代理事務所（普通合伙） 代理人 安徽心之聲醫(yī)療科技有限公司
地址 230000 安徽省合肥市巢湖市旗麓路2號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出的一種心電信號深度學習模型的輕量化方法，包括：構建輸入為樣本數(shù)據(jù)，輸出為預測概率的復雜深度學習模型F；根據(jù)更新后的復雜深度學習模型F獲得每一條樣本數(shù)據(jù)對應的預測概率；構建輸入為樣本數(shù)據(jù)，輸出為輕量化預測概率的輕量化深度學習模型G；結合樣本數(shù)據(jù)、真實標簽和預測概率對輕量化深度學習模型G進行訓練更新。本發(fā)明中，通過復雜深度學習模型F的預測結果結合真實標簽對輕量化深度學習模型G進行訓練，保證了輕量化深度學習模型G的預測精度；通過結構簡單、節(jié)點較少的輕量化深度學習模型G對心電信號數(shù)據(jù)進行預測，耗時少，效率高，實現(xiàn)了學習模型的低復雜度與預測精度的兼得。