[发明专利]一种基于CNN的个体化12导联心电图重建方法

摘要

一种基于CNN的个体化12导联心电图重建方法，包括：a)采集个人一段时间的12导联心电图数据，基于MODWT对数据进行预处理；b)以采集数据作为训练测试数据来源，以医生需求或后期需佩戴的心电图设备位置导联数据为输入，以其他导联数据为输出，基于CNN建立并训练神经网络；c)将个人佩戴心电图设备采集的导联数据输入训练好的网络，重建其他未知导联数据；本发明能根据不同人的特质及医生、便携式心电图设备要求重建12导联心电图，要求的数据量少，易于理解，容易实现，预测精度较高，更适于12导联心电图的重建。

主权项

1.一种基于CNN的个体化12导联心电图重建方法，包括如下步骤：a)采集个人一段时间的12导联心电图数据，基于MODWT对数据进行预处理；b)以采集数据作为训练测试数据来源，以医生需求或后期需佩戴的心电图设备位置导联数据为输入，以其他导联数据为输出，基于CNN建立并训练神经网络；c)将个人佩戴心电图设备采集的导联数据输入训练好的网络，重建其他未知导联数据；其特征在于：所述步骤a)，采集个人一段时间的12导联心电图数据，基于MODWT对数据进行预处理，其方法为：设有12导联心电图数据X：其中：n表示采样点数(因采样频率f_c已知，可得采样点i处对应时刻t_i＝i/f_c)；其中的步骤是：步骤1：以第1导联数据为例，选用合适小波及合适层数进行MODWT，消除低频的基线漂移及高频噪声；步骤2：对数据进行归一化处理，设(N数值上等于f_c，符号表示向下取整)，将数据分为s段，并舍弃余下数据得：x_1‑1‑1，...，x_1‑1‑N，x_1‑2‑1，...，x_1‑2‑N，…，x_1‑j‑1，...，x_1‑j‑N，…,x_1‑s‑1，...，x_1‑s‑N。其中，下标第1位“1”表示导联1，第2位“j”表示第j段分割数据，第3位表示第j段分割数据的采样点位置；步骤3：对其他导联，同样处理；将各导联的定长数据依序上下排列，获得分割好的二维数据组合Y：Y＝[Y₁，…,Y_s]，其中：此即为训练测试数据来源。