技术总结
本发明涉及心电信号处理技术领域，具体涉及基于卷积神经网络和循环神经网络结合的心电诊断方法。包括：S1、采集心电信号训练数据，并分别附上标签进行数据预处理；S2、将预处理后的训练数据进行数据增强；S3、构建联合神经网络模型，利用增强后的训练数据对联合神经网络模型进行训练，得到训练模型；S4、获取目标心电信号，将目标心电信号输入训练模型进行计算，输出概率值；S5、根据输出的概率值进行正负例判断，得出分类判断结果。本发明可以有效提高心电诊断的效率和准确率，且提供的训练模型可以涵盖各种复杂心电特征，便于进行数据的迁移学习。
技术研发人员：李晓华
受保护的技术使用者：北京华医共享医疗科技有限公司
技术研发日：2019.11.26
技术公布日：2020.03.31