摘要
本发明涉及一种数据处理技术领域,是一种基于心音的冠心病检测方法、装置、存储介质及电子设备,包括获取去噪后的待预测人员的心音数据;将心音数据输入冠心病检测模型,冠心病检测模型包括提取心音深度学习特征的一维心音深度学习特征提取模型、提取多域特征的多域特征提取模型、提取医学多域特征的医学多域特征提取模型和将心音深度学习特征分别与多域特征和医学多域特征进行融合及分类的融合分类模型。本发明直接从原始心音中提取心音深度学习特征,在此基础上分别融合多域特征、医学多域特征,构建融合分类模型,从而避免在转换为二维图像时造成的信息丢失和增强了对由冠心病引起的心音细微变化的洞察力。
技术关键词
冠心病检测方法
多域特征
特征提取模型
深度学习特征提取
心动周期
医学
深度学习训练
冠心病检测装置
频谱特征
样本
训练集
时域特征
模块
统计特征
马尔可夫模型
数据获取单元
电子设备
数据处理技术
系统为您推荐了相关专利信息
环境反向散射系统
量子态
通信误码率
样本
特征提取模型
多模态特征
视觉特征提取
跨模态
图片
特征提取模型
跌倒预测方法
风险评分模型
特征提取模型
数据
预警机制
心血管健康
监测方法
心动周期
心肌细胞
监测人体
图像拼接方法
摄像仪
镜头模组
坐标
图像数据技术