技术总结
本发明公开了一种基于深度学习算法的心电图分类方法，包括以下步骤：a.取得测量时间在8秒以上的原始心电图波形数据、心电图附加信息并根据原始心电图波形数据获取心电图节律信息、代表PQRST波形数据；b.对深度学习算法的神经网络进行训练并将心电图节律信息、代表PQRST波形数据、心电图附加信息排列成一维数据后通过训练完的深度学习算法进行波形分类，得到心电图分类结果。本发明中把深度学习方法导入心电图分类领域，合理地结合心电图分类的特点，并通过以上步骤对深度学习方法进行训练并用深度学习方法进行波形分类，能够大幅度提高给医生提供心电图分类辅助信息的信息质量。
技术研发人员：杨一平;朱欣
受保护的技术使用者：杨一平;朱欣
文档号码：201610572216
技术研发日：2016.07.20
技术公布日：2016.12.14