一种基于卷积神经网络的第一导联心电图心拍分类方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的第一导联心电图心拍分类方法，包括下面的步骤：步骤1：准备好训练的第一导联心电图心拍数据和相应的类别标签；步骤2：利用一维卷积神经网络，设计针对第一导联的心电图心拍的卷积神经网络结构，设定卷积层的个数以及每个卷积层特征图的个数和大小；步骤3：前向计算：将归一化到196长度的第一导联心拍训练数据输入到CNN，顺序经过各中间层，提取中间层特征；步骤4：误差反向传播：计算分类损失，并根据链式法则将损失进行反向传播；步骤5：采用梯度下降法对权重进行更新；步骤6：迭代训练。