[发明专利]一种心搏分类结果的生成方法和装置

说明书

本发明实施例涉及一种心搏分类结果的生成方法和装置，包括：接收心电图的数字信号，对心电图的数字信号进行处理，得到心搏时间序列；根据预先确定的导联心搏数据的中心采样点，按照设定数据量对所述多导联心搏数据进行数据切割，得到多组心搏分析数据；将多组心搏分析数据进行数据组合，得到四维张量数据；对四维张量数据进行张量格式转换处理，将四维张量数据中的高度数据收缩为1，并对宽度数据进行压缩，输出为一维嵌入数据{B,1,Wsubgt;1/subgt;,Csubgt;1/subgt;}；将一维嵌入数据送入训练好的1D EfficientNet模型，在1D EfficientNet模型中经过多层逆残差模块、SE模块，再经过全局池化层和全连接层、softmax回归分类的计算，输出对应每组心搏分析数据的心搏分类信息。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种心搏分类结果的生成方法和装置。

背景技术

心血管疾病是威胁人类健康的主要疾病之一，利用有效的手段对心血管疾病进行检测是目前全世界关注的重要课题。

心电图(ECG)是现代医学中诊断心血管疾病的主要方法，利用ECG诊断各种心血管疾病，本质上就是提取ECG的特征数据对ECG进行分类的过程。专家医生在心电图的阅读分析过程中，都是需要同时比较各个导联(单导数据除外)的信号在时间顺序上的变化，导联之间的相关性(空间关系)和变异，然后才能够做出一个比较准确的判断。而这种依赖于医生经验的方式，准确率无法得到保障。

随着科技的进步，利用计算机对ECG进行自动准确的分析已经得到了快速的发展。但是，虽然市场上大多数的心电图分析软件都可以对数据进行自动分析，但由于心电图信号本身的复杂与变异性，目前自动分析软件的准确率远远不够，无法达到临床分析使用的要求。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种心搏分类结果的生成方法和装置，通过对接收到的原始心电图的数字信号进行处理生成心搏时间序列，然后进行数据切割生成导联的心搏分析数据；将导联的心搏分析数据进行数据组合和格式转换处理，最后送入训练好的1D EfficientNet模型输出对应每组心搏分析数据的心搏分类信息。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种心搏分类结果的生成方法，包括：

接收心电图的数字信号，对所述心电图的数字信号进行处理，得到心搏时间序列；所述心搏时间序列包括多导联心搏数据；

根据预先确定的导联心搏数据的中心采样点，按照设定数据量对所述多导联心搏数据进行数据切割，得到多组心搏分析数据；

将所述多组心搏分析数据进行数据组合，得到四维张量数据；所述四维张量数据具有四个因子{B,H,W,C}，其中因子B为批量数据、因子H为高度数据、因子W为宽度数据、因子C为通道数据；所述批量数据为所述多组心搏分析数据的组数；

对所述四维张量数据进行张量格式转换处理，将所述四维张量数据中的高度数据收缩为1，并对宽度数据进行压缩，输出为一维嵌入数据{B,1,W₁,C₁}；其中，因子W₁为张量格式转换处理后的宽度数据、因子C₁为张量格式转换处理后的通道数据；

将所述一维嵌入数据送入训练好的一维有效网络1D EfficientNet模型，在1DEfficientNet模型中经过多层逆残差模块、压缩激励SE(Squeeze-and-Excite)模块，再经过全局池化层和全连接层、softmax回归分类的计算，输出对应每组心搏分析数据的心搏分类信息。

优选的，所述心搏分类信息的格式为{B,T}，其中，B为批量数据，T为心电图的类别数量。

优选的，在将所述一维嵌入数据送入训练好的1D EfficientNet模型之前，所述方法还包括：训练所述1D EfficientNet模型。