[发明专利]一种基于导联深度神经网络的自动心律失常分析方法

摘要

本发明公开了一种基于导联深度神经网络的自动心律失常分析方法，它包括：三种采样方式生成多通道心电图样本；所得600维心电信号沿第二个维度拼接，原始心电信号为两导联时，等效为形成6个600*1维的心电信号样本，分别输入多个依次并联的导联通道，导联通道由串联的卷积层单元组成，输出端的合并层将每路导联通道的特征图沿最后一个维度合并，合并层和LSTM层单元间有attention层；卷积层单元包括使用一维卷积提取一维心电信号特征的卷积层以及依次串联的一激励单元操作和一池化层操作；LSTM层单元串联一个激励单元为softmax的全连接层；输出；学习深度神经网络的参数，对样本进行自动识别；解决了现有心律失常分析系统尚不足以满足临床应用的准确率需求的问题。

主权项

1. 一种基于导联深度神经网络的自动心律失常分析方法，它包括：1）采用三种采样方式进行复合采样，生成多通道心电图样本a.对每个导联的心电信号，前后各取100个点再重采样到固定维度600；b.对每个导联的心电信号，前取2个周期的R‑R波区间，后取1个周期的R‑R波区间，再重采样到固定维度600；c.对每个导联的心电信号，前取2个周期的R‑R波区间并重采样到300维，后取1个周期的R‑R波区间并重采样到300维，最后将前后重采样的信号拼接形成600维信号；将上述三种采样方式所得的600维心电信号沿第二个维度拼接，每导联心电信号由600*1维扩增为600*3维，此时的3为该导联心电信号的通道数；原始心电信号有2个导联时，此时的心电信号共有600*6维,以600维为一个通道的心电信号，则等效于将原始每个导联的心电数据经过所述复合采样方式形成6个600*1维的心电信号样本X，作为深度神经网络模型的输入Input；2)搭建深度神经网络深度神经网络包括多个依次串联的卷积层单元和LSTM层单元，且在卷积层单元和LSTM层单元间有attention层作为连接单元；每个所述卷积层单元包括一个卷积层以及该卷积层输出端依次串联的一激励单元操作和一池化层操作；所述卷积层单元使用的是一维卷积，用于提取一维心电信号的特征；合并各个通道的心电信号X，作为输入信号输入到串联的卷积层单元中；LSTM层单元的输出串联一个激励单元为softmax的全连接层；输出；3）学习深度神经网络的参数；4）对样本进行自动识别。