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公开(公告)号：CN114159069A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111524168.9
申请日：2021-12-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了医学和计算机科学技术领域的基于空间注意力的生成对抗网络心拍信号生成系统及方法，包括：获取噪声信号；将噪声信号输入生成模型进行转置卷积后，输出模拟心拍信号；所述生成模型为经过判别模型对抗训练后的生成模型，所述判别模型对抗训练包括：获取随机噪声信号和真实心拍信号；将随机噪声信号输入所述生成模型，得到模拟心拍信号样本；将真实心拍信号和模拟心拍信号样本作为训练样本，对所述判别模型进行训练更新；固定更新后的判别模型，对所述生成模型进行训练更新，得到经过判别模型对抗训练后的生成模型。本发明通过判别模型对生成模型进行对抗训练，使得生成模型输出逼近真实心拍信号的模拟心拍信号。
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公开(公告)号：CN112465051A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011416046.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优特征空间相似性挖掘标签相关性的心电信号分类方法，属于心电病症智能诊断领域。该发明在已训练好的单个标签分类器的基础上，提出利用最优特征空间相似性算法修正关联规则挖掘出的标签相关性，根据修正的标签相关性确定最终的预测标签；具体步骤：1、利用分类器的分类结果得到主标签和候选副标签集；2、采用关联规则挖掘出标签相关性，并利用本文提出的最优特征空间相似性算法对标签相关性进行修正，通过修正后的标签相关性对候选副标签集进行过滤，确定最终的预测标签。本发明通过计算不同标签间的最优特征空间相似性来修正标签间关系，得到更准确的标签相关性，提高了心电信号分类的精度。
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公开(公告)号：CN114159069B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111524168.9
申请日：2021-12-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了医学和计算机科学技术领域的基于空间注意力的生成对抗网络心拍信号生成系统及方法，包括：获取噪声信号；将噪声信号输入生成模型进行转置卷积后，输出模拟心拍信号；所述生成模型为经过判别模型对抗训练后的生成模型，所述判别模型对抗训练包括：获取随机噪声信号和真实心拍信号；将随机噪声信号输入所述生成模型，得到模拟心拍信号样本；将真实心拍信号和模拟心拍信号样本作为训练样本，对所述判别模型进行训练更新；固定更新后的判别模型，对所述生成模型进行训练更新，得到经过判别模型对抗训练后的生成模型。本发明通过判别模型对生成模型进行对抗训练，使得生成模型输出逼近真实心拍信号的模拟心拍信号。
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