基于去噪神经网络的纸质心电图图像数字化方法

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基于去噪神经网络的纸质心电图图像数字化方法
申请号:CN202410850918
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118748065A
公开日期:2024-10-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于去噪神经网络的纸质心电图图像数字化方法,方法包括:获取纸质心电图图像数据集并进行预处理;对于处理后的数据集,按照设定比例划分为训练集和测试集;建立基于去噪神经网络的包含残差模块和卷积内核级联的纸质心电图图像数字化模型;将处理后的纸质心电图图像训练集依次输入纸质心电图图像数字化模型中进行迭代训练;加载训练模型,将待数字化的纸质心电图图像测试集输入训练完成后的模型,获取纸质心电图图像经数字化后的结果。通过本发明提出的方法,可以精准高效地将纸质图像上的心电波形记录转换为经数字化后提取的心电信号波形图像。
技术关键词
数字化方法 残差模块 图像结构 像素 训练集 关键点 ORB算法 数据 波形 滤波器 内核 贪婪算法 神经网络模型 级联 线性单元 字符 伪影 残差网络 文本
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