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公开(公告)号:CN115204297A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210854195.0
申请日:2022-07-14
Applicant: 中国人民解放军南部战区总医院
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于多通道卷积神经网络的心电图分类方法及系统,该方法包括获取原始心电图信号,对信号进行滤波预处理;对滤波后的心电图信号安置滑动时间窗,将心电图信号重构为多个心电图片段,构成训练集;将训练集输入构建的智能心电图诊断模型进行深度特征提取,获得深度特征,通过降维单元进行降维后通过SVM分类器完成心电图分类。本发明将在不同时长心电图数据上使用滑动窗口,对原始数据进行重构,并输入到一个有多个并行卷积神经网络构成的智能心电图诊断模型中,使智能心电图诊断模型不仅能够对不等长的心电图数据集进行训练,并尽可能避免数据关键信息丢失问题,从而提高了智能心电图分类识别的准确率和降低了误诊率。
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公开(公告)号:CN216133248U
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202121812855.6
申请日:2021-08-04
Applicant: 中国人民解放军南部战区总医院
Abstract: 本实用新型涉及一种用于显微镜的智能阅片装置,包括用于套设在显微镜的目镜外围的装置主体,设于装置主体内用于采集目镜显示画面的数据采集器,输入端连接数据采集器的输出端的控制装置,还包括用于涂片异常报警的警报装置,以及用于给第三方显示终端传输阅片信息的通信模块,控制装置中包含用于处理采集数据的微型处理器,警报装置和通信模块分别与控制装置连接。本实用新型解决了现有用于显微镜的辅助阅片装置在实现阅片的同时无法实现对涂片的检测和异常报警的问题,能够进行智能阅片,传输阅片分析报告至第三方显示终端,同时在标本涂片异常(即涂片标本组织异常)时通过警报装置进行警报提醒。
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