基于CNN模型与LSTM模型的预测诊断心衰方法系统及诊断设备、存储介质_百 ...

(19)中华人民共和国国家知识产权局

	(12)发明专利说明书
		(10)申请公布号 CN 113080991 A (43)申请公布日 2021.07.09

(21)申请号 CN202110339908.5

(22)申请日 2021.03.30

(71)申请人太原理工大学

地址 030600 山西省太原市迎泽西大街79号太原理工大学

(72)发明人李灯熬赵菊敏秦伟原

(74)专利代理机构 11762 北京一品慧诚知识产权代理有限公司

代理人张宇

(51)Int.CI

A61B5/349(20210101)

A61B5/35(20210101)

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

基于CNN模型与LSTM模型的预测诊断心衰方法系统及诊断设备、存储介质

(57)摘要

本发明涉及心力衰竭识别预测领域，特别是基于CNN模型与LSTM模型的预测诊断心衰方法、系统及诊断设备、存储介质。所述方法包括采集12导联的心电信号，按预设采样率数字化所述心电信号生成ECG心电数据集；预处理所述ECG心电数据集，检测QRS波确定R‑峰；并学习训练组合CNN模型与LSTM模型，利用训练好的组合CNN模型与LSTM模型进行心力衰竭的诊断，输出结果为正常或心衰。本发明结合使用深度学习的心电图特征提取和传统人工神经网络的心电图信号分类，提取特征并对其进行排序，实现自动特征提取和选择，从而达到预测诊断心衰，实现心衰预警的效果；预测诊断的准确度高，不涉及个人判断因素，且速度快，能够有效节约医疗资源，提供诊断率。

法律状态

法律状态公告日	法律状态信息	法律状态
2021-07-09	公开	公开
2021-07-27	实质审查的生效	实质审查的生效
2023-07-04	发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):A61B 5/349专利申请号:2021103399085申请公布日:20210709	发明专利申请公布后的驳回