申请/专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874634A

主分类号：G06F18/2413

分类号：G06F18/2413;A61B5/346;A61B5/352;G06F18/2415;G06F18/213;G06F18/10;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/096;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提供基于域适应网络的应激强度分类方法、电子设备及介质，该方法包括步骤：获取被试人在不同场景中的ECG数据并标记应激强度等级；对ECG数据进行预处理，生成RR间期序列；对该序列进行HRV特征提取；对提取的特征进行归一化处理；使用训练数据训练整个域适应分类网络，固定特征网络权值使用训练数据和测试数据训练更新分类网络，固定分类网络权值使用测试数据训练更新特征网络；将测试集数据输入域适应分类网络，获得分类结果。本发明在应激强度分类问题中采用跨被试的方法训练和测试算法模型，使其在不同个体间的泛化能力更强，更贴近现实应用场景；将深度迁移学习引入应激强度分类中，有效提高跨被试测试应激强度分类的精度。

主权项：1.一种基于域适应网络的应激强度分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取被试人在不同场景中的ECG数据并标记对应的应激强度等级；对ECG数据进行预处理，检测ECG数据中的R波位置，对相邻R波位置做差并按时序排列生成RR间期序列；对RR间期序列进行HRV特征提取；对提取的HRV特征进行归一化处理；使用训练数据训练整个域适应分类网络，固定特征网络权值使用训练数据和测试数据训练更新分类网络，固定分类网络权值使用测试数据训练更新特征网络；其中，所述域适应分类网络包括特征网络和多个分类网络；所述训练数据含真实标签，所述测试数据不含真实标签；将测试集数据输入训练好的域适应分类网络，获得分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 基于域适应网络的应激强度分类方法、电子设备及介质

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