[发明专利]一种高通用性的心电数据压缩感知系统、终端和存储介质

说明书

本发明公开了一种高通用性的心电数据压缩感知系统、终端和存储介质，涉及数据处理和压缩领域。解决现有系统通用性较差，数据在实现不同压缩率的时候系统需要重新设计的问题，同时解决现有系统在相同压缩率的情况下数据重建效率低下的问题。系统围绕神经网络实现心电数据的压缩和重建，能够提高数据的重建效率。本发明建立了一种用联合的形式构建的卷积网络，设计了并行的多维卷积运算实现数据压缩，能够适应不同的压缩率，有效地保留了原始数据的特征。

技术领域

本发明涉及数据处理和压缩领域，特别是涉及一种高通用性的心电数据压缩感知系统、终端和存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，信息化和数字化为人类日常生活中的健康监控带来了巨大的便利。近年来，随着各项相关技术的成熟与发展，各种心电数据采集产品越来越多地出现在了人类日常生活中。压缩感知技术由于有效的减少了信息冗余，降低了需要的数据量，被广泛的应用于各种设备之中。

目前针对心电数据的压缩感知系统，通常需要根据不同的数据特征来设计对应的采样矩阵，然后根据采样矩阵的参数设计对应的重建算法进行数据的重建。传统系统会带来三个问题：(1)系统只适用于一种压缩率，在压缩率需要改变的情况下，需要重新设计系统；(2)不同用户的心电数据特征并不存在一致性，人工设计的采样矩阵在特征变化的情况下不能针对所有数据都有一个好的表现；(3)重建的方式是迭代的，重建效率太低，重建精度也不高。因此，传统的心电数据的压缩感知系统，很难满足相应的应用要求。

综上可知，如果想要将心电数据的压缩感知系统广泛应用到生活中，必须满足以下条件：(1)需要支持多种通用的压缩率；(2)针对数据特征的变化，系统具有一定的灵活性；(3)需要保证心电数据的一定的重建精度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种高通用性的心电数据压缩感知系统、终端和存储介质。

为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

本发明提供了一种高通用性的心电数据压缩感知系统，其包括：

心电数据预处理模块：模块对输入的心电数据进行分割预处理。输入心电数据采集模块输出的心电数据，输出规格化心电数据；

心电数据压缩模块：模块分为正常模式和训练模式。正常模式对心电数据进行压缩，输入心电数据预处理模块输出的规格化心电数据，输出压缩后的心电压缩数据。训练模式对心电数据压缩网络进行训练，输入训练用的心电标签数据，输出压缩后的心电压缩数据。

心电数据重建模块：模块分为正常模式和训练模式。正常模式对压缩后的心电数据进行重建，输入心电数据压缩模块正常模式压缩后的心电压缩数据，输出心电重建数据。训练模式对心电数据重建网络进行训练，输入心电数据压缩模块训练模式压缩后的心电压缩数据和训练用的心电标签数据，输出心电重建数据。

进一步的，在本发明的优选方案中，心电数据预处理模块输入特定采样频率的心电数据。

进一步的，在本发明的优选方案中，心电数据预处理模块的分割预处理操作为：对输入的心电采样数据，每隔特定个采样点进行一次分割，每次分割的数据作为输出的规格化心电数据。

可选的，所述心电数据重建模块中的压缩网络模型采用并行的分层卷积架构，网络包含n种卷积形式，每种卷积形式表示为一个层，代表n种心电数据降采样方法，其中n可以为大于等于1的整数；每种卷积形式的卷积核数量为Cn，代表降采样后心电数据的长度；每种卷积形式中卷积核的尺寸根据心电采样数据的时序特征设计为1×a，a的数值与心电数据中的变化较快的QRS波段的长度相同。

可选的，所述心电数据重建模块中的压缩网络通过多尺度的卷积核实现心电数据压缩感知中的采样，网络输入预处理后的心电数据，输出压缩采样后的心电采样数据，卷积转换函数如下：