[发明专利]一种可除颤心律识别装置

摘要

本发明实施例公开了一种基于顺序池化卷积神经网络和递归神经网络的可除颤心律识别装置，对原始心电信号进行滑动窗处理；通过卷积层实现各滑动窗内心电数据的带通滤波和波形斜率计算；提取各滑动窗内心电数据斜率的分布特征；将斜率分布特征输入递归神经网络，利用斜率分布特征的动态时序关系识别可除颤心律。心律识别模型以识别误差最小化为目标，联合优化心电信号的预处理、特征提取和分类，在充分利用了心电信号斜率分布的动态信息的同时，实现了由原始心电信号到心律类别标记的端到端的学习，能自动调整带通滤波和斜率计算的参数，从而为院外心脏除颤急救提供更加准确的判据，同时减少对心电检测时长的需求，提高急救效率。

主权项

1.一种基于顺序池化卷积神经网络和递归神经网络的可除颤心律识别装置，其特征在于，包括分帧单元、卷积单元、顺序池化单元和训练单元；所述分帧单元，用于对获取的原始心电信号进行滑动窗处理；所述卷积单元，用于采用卷积运算对各滑动窗内的心电数据进行带通滤波和波形斜率提取；所述顺序池化单元，用于统计所有滑动窗内的心电数据的斜率分布特征；所述训练单元，用于将所述斜率分布特征输入至递归神经网络，利用斜率分布特征的动态时序关系识别可除颤心律。