The invention discloses an automatic arrhythmia analysis method based on sampling channel fusion depth neural network, which includes: generating multi-channel ECG samples by three sampling modes; amplifying 600*1 dimension ECG signals to 3* (600*1) dimension, and equivalent forming 2*3* (600*1) dimension ECG signals when the original ECG signals are two leads. Samples, the input signals from different sampling modes are merged through the merging layer and then inputted into the lead channel composed of series convolution layer units in parallel. There are attention layers between merging layer and LSTM layer units. The convolution layer unit includes convolution layer which extracts one-dimensional ECG signal characteristics from one-dimensional convolution and sequential series connection. One excitation unit operation and one pooling layer operation; LSTM layer unit in series with a fully connected layer of excitation unit as soft max; output; learning parameters of deep neural network to automatically identify samples; solving the problem that the existing arrhythmia analysis system is not enough to meet the accuracy requirement of clinical application.
【技术实现步骤摘要】
基于采样通道融合深度神经网络的自动心律失常分析方法
本专利技术涉及医学信号处理
,更确切地说,本专利技术涉及一种基于采样通道融合深度神经网络的自动心律失常分析方法。
技术介绍
近些年,针对心电图的辅助诊断设备发展迅速,随着信息领域的科技进步,特别是随着模式识别技术的进展,心电图设备的功能不再是仅仅获取心电信号、打印心电图,而是向着挖掘心电图中的有效数据以及自动识别、统计心拍信息方向发展。带自动识别心拍功能的分析设备能够为医生提供更直观有效的心电图信息,有效节省诊断时间,提高医生的诊断效率,是重要的辅助医疗设备之一。工作在计算器件上的自动心律失常分析系统是此类设备的核心,技术途径有两种,一是通过提取表征了心电图有效信息的特征向量,输入到分类器算法得到心拍的类别;二是通过深度学习技术自动学习特征并进行识别,得到心拍的类别。基于深度学习技术的心律失常分析系统可以利用数据红利,有效提高识别精度,然而目前的心律失常分析系统尚不足以满足临床应用的准确率需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是为解决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,而提供一种基于采样通道融合深度神经网络的自动心律失常分析方法。一种基于采样通道融合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 ...
【技术保护点】
1.一种基于采样通道融合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维分别为Input k1,Input k2和Input k3 ,k为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、…,是原始心电信号的导联编号,每一个Input的大小为600*1维,此时每导联心电信号由600*1维扩增为600*3维,此时的3表示每一个导联的心电信号拥有3个子导联;当使用的数据集中原始心电信号拥有2个导联时,将原始每个导联的心电数据经过所述复合采样方式形成上述2*3*(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;将由不同采样方式扩展出的多个导联输入信号通过合并层分别合并最后一个维度后输入到一路 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于采样通道融合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维分别为Inputk1,Inputk2和Inputk3,k为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、…,是原始心电信号的导联编号,每一个Input的大小为600*1维,此时每导联心电信号由600*1维扩增为600*3维,此时的3表示每一个导联的心电信号拥有3个子导联;当使用的数据集中原始心电信号拥有2个导联时,将原始每个导联的心电数据经过所述复合采样方式形成上述2*3*(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;将由不同采样方式扩展出的多个导联输入信号通过合并层分别合并最后一个维度后输入到一路导联通道中,则每一个导联通道的输入信号大小为600*2,共3个导联通道,其中2指的是通道数,即将由不同采样方式扩展出的多个导联分别合并通道后作为一路导联通道;每一路导联通道中每一层卷积层单元的输出端依次串联一激励单元操作和一池化层操作;第一个卷积层单元的卷积核数为32个,卷积核大小为4,其后的激励单元为relu函数,池化层单元的池化核大小为6,池化步长为3;经过第一层池化单元后的特征图维度为200*32;第二个卷积层单元的卷积核数为64个,卷积核大小为5,其后的激励单元为relu函数,池化层单元的池化核大小为6,池化步长为3;经过第二层池化单元后的特征图维度为67*64;2)搭建深度神经网络深度神经网络包括多个依次并联的导联通道,每一个导联通道由串联的卷积层单元组成,在每一路导联通道的输出端有一个合并层,将每一路导联通道的特征图沿最后一个维度合并,即特征图的深度所在维度,在每导联通道输出端的合并层和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;LSTM层单元的输出串联一个激励单元为s...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘通,危义民,贾世祥,臧睦君,邹海林,柳婵娟,周树森,
申请(专利权)人:鲁东大学,
类型:发明
国别省市:山东,37
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