摘要
一种结合双向信息的监护心电数据分析方法,涉及心电信号处理技术领域,通过深度学习提取区段的分类特征,然后通过子波形结果得到心博类别的序列集合,通过CRF条件随机场获取前后的概率归一化的结果,推理整个序列概率最大的结果。最后通过监护心电片段融合方法,将前后概率图同一起来,即便进行切片也可以通过整理特征考虑,既建立了整个监护序列的前向概率最大化,又用crf兼顾了后向信息的参考。
技术关键词
心电特征
心电数据分析方法
深度学习网络
列表
融合特征
心电信号处理技术
条件随机场
预测特征
残差神经网络
维特比解码
动态切片
终点
分类特征
标签
融合方法
矩阵
识别算法
数据中心
序列
系统为您推荐了相关专利信息
多层线路板
相位恢复算法
对准标记
应力
迭代相位恢复
支持多任务切换
动作噪声
融合特征
数据处理方法
指令
充电站负荷预测
归一化模块
时间序列特征
分支
数据
身份识别方法
预训练模型
融合特征
概率线性判别分析
回声