一种基于CNN的个体化12导联心电图重建方法技术

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；本发明专利技术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。

An Individualized 12-lead ECG Reconstruction Method Based on CNN

An individualized 12-lead ECG reconstruction method based on CNN includes: a) collecting 12-lead ECG data of individuals for a period of time, preprocessing the data based on MODWT; b) using the collected data as the source of training test data, taking the position lead data of ECG equipment that doctors need or need to wear later as input, and using other lead data as output, establishing and training based on CNN. Neural network; c) Input the lead data collected by the personal wearing electrocardiogram equipment into the trained network to reconstruct other unknown lead data; The invention can reconstruct 12-lead electrocardiogram according to the characteristics of different people and the requirements of doctors and portable electrocardiogram equipment, which requires less data, is easy to understand, easy to realize, has high prediction accuracy, and is more suitable for the reconstruction of 12-lead electrocardiogram.

【技术实现步骤摘要】
一种基于CNN的个体化12导联心电图重建方法
本专利技术涉及一种基于CNN(Convolutionalneuralnetworks)的个体化12导联心电图重建方法，属于心电图智能诊断

技术介绍
心电图检查是体检的常见项目，如果患者疑似有心律心脏疾病，通常也会去医院做个心电图，但是，在医院的几分钟或者十几分钟常规心电图，往往难以发现问题，这时候医生就可能会给患者一个可以穿戴的心电图设备，以便对患者进行较长时间的心电图采集或者远程监测。但是这些设备往往不能同时测量标准12导联的心电信号，对于需要通过多个导联数据才能进行综合诊断的心脏疾病，较少导联信号难以发挥应有作用，所以，如何从较少导联心电信号重建12导联心电信号就成为了业界的一个研究热点。总的来看，目前研究集中在三方面：其一是基于心电图是心电向量二次投影的原理，利用数学方法，直接推导导联之间的线性数学关系；其二是利用统计软件如SPSS，基于Frank导联或EASI导联重建12导联，得到一组线性组合系数，在此基础上，郭继鸿教授提出了一种“个体化的导联转换”思想；其三是基于支持向量机、BP神经网络等非线性方法来重建12导联。线性本文档来自技高网...

【技术保护点】
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：

【技术特征摘要】
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fc已知，可得采样点i处对应时刻ti＝i/fc)；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fc，符号表示向下取整)，将数据分为s段，并舍弃余下数据得：x1-1-1，...，x1-1-N，x1-2-1，...，x1-2-N，…，x1-j-1，...，x1-j-N，…,x1-s-1，...，x1-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，…,Ys]，其中：此即为训练测试数据来源。2.根据权利要求1所述基于CNN的个体化12导联心电图重建方法，其特征在于：所述步骤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...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙斌，杨智，顾林跃，符灵建，
申请(专利权)人：浙江好络维医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33