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本发明公开了一种基于RR间期心电数据和集成学习的房颤节律识别方法,对心电RR间期的数据进行特征提取,融合LightGBM和LSTM算法,采用集成学习的方式进行训练和测试,用以识别样本是否发生房颤节律,包括:特征提取和集成学习,具体包含统计学特征和时频特征;分类算法:通过提取的统计学特征,采用LightGBM算法进行分类并得到预测概率P1,通过提取的时频特征,采用LSTM算法进行分类得到预测概率P2;融合策略:通过加权平均法融合计算出最终的预测概率P,根据P的大小进行阈值判定,测试样本是否为房颤节
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113343805 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110577296.3 G06N 20/20 (2019.01)
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