摘要
本发明提供了一种用于辅助确定心脏疾病类别的模型训练方法及装置,可以应用于毫米波雷达技术领域和无接触式心脏疾病检测技术领域。该方法包括:获取预定时段内样本对象的心电图数据集和毫米波雷达数据集,毫米波雷达数据集包括样本心跳信息和样本冗余信息;分别对心电图数据集和毫米波雷达数据集进行特征提取,得到预定时段内多个时刻各自的心电图特征和毫米波雷达特征;根据多个时刻各自的心电图特征和毫米波雷达特征,将样本心跳信息与心电图数据集进行语义匹配,得到相对齐的目标心电图特征和目标毫米波雷达特征;根据目标心电图特征和目标毫米波雷达特征,对利用心电图特征训练得到的初始分类模型进行调整,得到目标分类模型。
技术关键词
雷达
数据
深度学习模型
心脏
模型训练方法
窦性心动过速
样本
冗余
分类器
疾病检测技术
对象
语义
信号
模型训练装置
注意力模型
房颤
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