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一种基于人工智能的心电监测与数据分析系统
摘要文本
本发明公开了一种基于人工智能的心电监测与数据分析系统，涉及人工智能技术领域，包括监测中心，所述监测中心连接有信号采集模块、数据预处理模块、数据处理模块以及智能分析模块；通过信号采集模块采集用户的心电数据；在数据预处理模块对获得的心电数据进行预处理，获得监测系数集；通过数据处理模块对获得的监测系数集进行特征处理，获得形状特征序列和细节特征序列；在智能分析模块对所获得的形状特征序列和细节特征序列进行循环分析，获得形状特征向量和细节特征向量，并进行重合比对，获得输出监测序列；更加高效、准确的对数据进行分析，增强分析效果，降低人力和时间成本。 关注微信公众号
申请人信息
- 申请人:吉林大学
- 申请人地址:130021 吉林省长春市前进大街2699号
- 发明人: 吉林大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于人工智能的心电监测与数据分析系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410123810.X |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117648570A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06F18/213 |
| 权利人 | 吉林大学 |
| 发明人 | 孙晶晶; 于水; 顾岩 |
| 地址 | 吉林省长春市前进大街2699号 |
专利主权项内容
1.一种基于人工智能的心电监测与数据分析系统，包括监测中心，其特征在于，所述监测中心连接有信号采集模块、数据预处理模块、数据处理模块以及智能分析模块；所述信号采集模块用于采集用户的心电数据；所述数据预处理模块用于对获得的心电数据进行信号提取，获得原始监测信号，对所获得的原始监测信号进行基数分解，获得监测系数集；所述数据处理模块用于根据所获得的监测系数集设置特征阈值，将监测系数集与特征阈值进行比对置换，获得形状特征序列和细节特征序列；所述智能分析模块用于根据所获得的形状特征序列和细节特征序列设置输入层、响应层和输出层，并构建特征向量集，在输入层进行序列编码，获得形状特征向量和细节特征向量，设置原始标识矩阵，在响应层进行向量组合，获得特征监测矩阵，通过与原始标识矩阵进行留存相乘获得留存标识矩阵，在输出层对所获得的留存标识矩阵进行重复融合，获得输出监测序列。。来自马-克-数-据-官网