【技术实现步骤摘要】
一种不同数据源的心电数据融合方法及装置
本专利技术涉及心电数据分类标注处理
，尤其涉及一种不同数据源的心电数据融合方法、装置及计算机存储介质。
技术介绍
在实际心电数据采集过程中，我们采集的心电数据可能有多个来源，例如来自医院A、医院B或医院C。同一家医院的心电数据也有来自不同科室，比如住院部、心电图室、胸痛中心、体检中心、急诊中心等，也有可能来自基层医院，或120急救过程中。这些不同来源的心电数据中，既有静态12导联的，也有动态12导联的。这些数据往往在采样频率、信号质量、诊断结论书写方式和习惯上都存在一定的差别。以室性逸搏心律为例，有些年长的心电图医师会仍然沿用之前的习惯，将其标注为“室性逸搏心律”，而年轻的医师则可能将其标注为“室性自主心律”。目前，我们在处理因医生的个人分析水平不同和医院的知识传承所导致的“相似”心电图初始标签不一致的问题时，主要有两种处理方法：1、首先去除心电数据中的初始标签，然后随机的分配给两名经验丰富的心电图医师，让他们独立地进行标注。如果两者标注结果不一致，则交给标注分歧仲裁人员
【技术保护点】
1.一种不同数据源的心电数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：/n从不同数据源中采集已经标注好初始标签的心电数据，建立心电数据集；/n对所述心电数据集中心电数据进行预处理；/n通过无监督的深度聚类对预处理后的心电数据集进行聚类，得到多个聚类簇；/n分别统计每一聚类簇的心电数据初始标签中各类标签的概率；/n基于概率统计结果对各聚类簇中心电数据进行融合，得到融合后的心电数据集。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种不同数据源的心电数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
从不同数据源中采集已经标注好初始标签的心电数据，建立心电数据集；
对所述心电数据集中心电数据进行预处理；
通过无监督的深度聚类对预处理后的心电数据集进行聚类，得到多个聚类簇；
分别统计每一聚类簇的心电数据初始标签中各类标签的概率；
基于概率统计结果对各聚类簇中心电数据进行融合，得到融合后的心电数据集。
2.根据权利要求1所述的不同数据源的心电数据融合方法，其特征在于，从不同数据源中采集已经标注好初始标签的心电数据，建立心电数据集，具体为：
从不同数据源中采集不同类别的心电数据，不同数据源中挑选出的同一类别的心电数据的数量在同一设定范围内，得到所述心电数据集。
3.根据权利要求1所述的不同数据源的心电数据融合方法，其特征在于，对所述心电数据集中心电数据进行预处理，具体为：
将所述心电数据转换为空间向量数据，用于提取心电数据的空间特征；
提取所述心电数据中第二导联数据，用于提取心电数据的时域特征；
获取所述心电数据的频谱图，用于提取心电数据的频域特征。
4.根据权利要求1所述的不同数据源的心电数据融合方法，其特征在于，通过无监督的深度聚类对预处理后的心电数据集进行聚类，得到多个聚类簇，具体为：
选取不同的神经网络结构，分别用于提取心电数据的空间特征、时域特征以及频域特征；
基于不同的神经网络结构搭建心电图网络；
采用所述心电数据集中心电数据对所述心电图网络进行训练，得到分类模型；
基于所述心电图网络提取的心电数据特征对心电数据集进行聚类；
基于聚类结果为心电数据标注伪标签；
将伪标签与分类模型输出的预测标签进行对比，计算损失值；
基于所述损失值对所述分类模型进行反向传播训练；
判断是否达到终止条件，如果是，则停止训练，输出聚类结果得到多个聚类簇，否则采用所述心电数据集中下一个心电数据对所述心电图网络进行训练。
技术研发人员：朱佳兵，朱涛，
申请(专利权)人：武汉中旗生物医疗电子有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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