[发明专利]一种用于心电信号分割的1D U-net神经网络处理器

权利要求书

1.一种用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，包括：

卷积模块，包括N×S个PE组形成的阵列，N为并行计算的输入特征图的个数，S为并行计算的输出特征图的个数，每一所述PE组用于完成四输入两输出的Winograd快速卷积运算，每一所述PE组包括四个PE单元形成的两级流水线结构，第二个输入和第三个输入对应的PE单元处于第一级流水线，第一个输入和第四个输入对应的PE单元处于第二级流水线，用于对输入的一维心电信号和特征图进行卷积操作，并最终输出所述一维心电信号的分割结果；

池化模块，连接所述卷积模块，用于对输入的特征图进行池化操作；

上采样模块，连接所述卷积模块，用于对输入的特征图进行数据插值，以扩展特征图中特征信号的长度；

拼接模块，用于将所述上采样模块处理前的特征图中的全局信号与所述上采样模块处理后的特征图中的局部信号进行融合，以扩充特征图中的特征信息。

2.如权利要求1所述的用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，所述N×S个PE组形成的阵列中，同一列的PE组中输入同一输入特征图，同一行的各列PE组的输出是同一输出特征图的部分和。

3.如权利要求1所述的用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，所述卷积模块包括22个卷积层，所述池化模块包括4个池化层，所述上采样模块包括4个上采样层，所述拼接模块包括4个拼接单元；

第l个池化层位于第2l个卷积层和第2l+1个卷积层之间；第l个上采样层位于第3l+7个卷积层和第3l+8个卷积层之间；第l个拼接单元分别用于对第10-2l个卷积层输出的特征图和第l个上采样层跟随的卷积层输出的特征图进行特征融合，l＝1,2,3,4。

4.如权利要求3所述的用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，还包括：预处理模块，用于对所述一维心电信号进行截取或零填充操作，以将所述一维心电信号转化为预设尺寸的信号并输入至第一个卷积层，所述预设尺寸为1024×1。

5.如权利要求3或4所述的用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，所述池化层中池化窗口的尺寸为2×1，用于对输入信号中的两个相邻数据进行压缩，压缩后的信号长度为输入信号的一半。

6.如权利要求3或4所述的用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，所述上采样层中上采样窗口的尺寸为2×1，用于对输入信号中每个数据进行两次采样输出，上采样后的信号长度为输入信号的两倍。

7.如权利要求3所述的用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，所述拼接模块中的拼接操作为：

其中，y_i,n为拼接操作后得到的第n个输出通道的第i个位置处的结果，为第10-2l个卷积层输出的第n个输出通道的第i个位置处的结果，为第l个上采样层跟随的卷积层输出的第n-M个输出通道的第i个位置处的结果，M为第10-2l个卷积层输出特征图的个数，n∈[1,2M]。

8.如权利要求1或3所述的用于心电信号分割的1DU-net神经网络处理器，其特征在于，所述卷积模块最终输出的分割结果为六段，分别对应五种不同的心电类型和背景信号，所述心电类型包括正常心拍、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏和房性早搏。