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本发明公开了一种基于序列标注并融合各导联的深度特征与医学特征的心电信号分类方法。该方法借鉴文本序列标注思想,首先提取每个导联上的深度时域特征和传统医学特征,将两个特征进行融合,然后使用Seq2Seq对12个导联进行类别标注,在模型预测时对12个导联的类别标注进行投票。同时在解码时加入和编码器之间的注意力机制,为了在解码时每个导联的类别更加改导联的编码信息,使解码结果更加正确。本方法是一种端到端的心电信号分类方式, 利用了深度学习特征和医学特征, 有效提升了多导联心电信号分类的准确率。
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