一种心电分类方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸

一种心电分类方法、装置及设备、计算机可读存储介质，该心电分类方法包括：对心电数据集中已标注类型的心电数据以预设长度进行切片，获得切片数据；基于所述切片数据对基于深度残差网络的初始分类模型进行训练，获得分类模型；对待分类的心电数据，使用所述分类模型进行心电分类。本实施例提供的方案，采用基于切片的数据处理方式，减少了对于QRS波定位算法的依赖。另外，采用深度残差网络进行训练，提高了分类准确率。

ECG classification method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种心电分类方法及装置、设备、存储介质
本文涉及数据处理技术，尤指一种心电分类方法及装置、设备、存储介质。
技术介绍
目前心血管疾病(CVD)仍然是全球非传染性死亡的主要原因之一。心律失常是心血管疾病中重要的一组疾病。心律失常是由于窦房结激动异常或激动产生于窦房结以外，激动的传导缓慢、阻滞或经异常通道传导，即心脏活动的起源和传导障碍导致心脏搏动的频率和(或)节律异常。它可单独发病，亦可与其他心血管病伴发。其预后与心律失常的病因、诱因、演变趋势、是否导致严重血流动力障碍有关，可突然发作而致猝死，亦可持续累及心脏而致其衰竭。为了对心血管疾病进行诊断，需要对心电图进行分类。
技术实现思路
本申请提供了一种心电分类方法及装置、设备、存储介质，实现对心电图的分类。本申请实施例提供了一种心电分类方法，包括：对心电数据集中已标注类型的心电数据以预设长度进行切片，获得切片数据；基于所述切片数据对基于深度残差网络的初始分类模型进行训练，获得分类模型；对待分类的心电数据，使用所述分类模型进行心电分类。在一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心电分类方法，其特征在于，包括：/n对心电数据集中已标注类型的心电数据以预设长度进行切片，获得切片数据；/n基于所述切片数据对基于深度残差网络的初始分类模型进行训练，获得分类模型；/n对待分类的心电数据，使用所述分类模型进行心电分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种心电分类方法，其特征在于，包括：
对心电数据集中已标注类型的心电数据以预设长度进行切片，获得切片数据；
基于所述切片数据对基于深度残差网络的初始分类模型进行训练，获得分类模型；
对待分类的心电数据，使用所述分类模型进行心电分类。


2.根据权利要求1所述的心电分类方法，其特征在于，所述对心电数据集中已标注类型的心电数据以预设长度进行切片包括：
将所述心电数据集中相同类型的心电数据进行拼接，以所述预设长度对拼接后的心电数据进行切片，且第j类心电数据其相邻切片重叠长度dj为：



其中，j＝1，...，n，n为所述心电数据集中包括的心电数据类型数量，x为所述预设长度，q为n类心电数据中拼接后长度最大的心电数据的长度，lj为第j类心电数据拼接后的长度。


3.根据权利要求1所述的心电分类方法，其特征在于，所述基于所述切片数据对基于深度残差网络的初始分类模型进行训练包括：
对所述切片数据进行滤波和标准化，使用所述进行滤波和标准化后的切片数据对所述基于深度残差网络的初始分类模型进行训练。


4.根据权利要求3所述的心电分类方法，其特征在于，所述滤波为小波变换滤波，所述标准化为z分数标准化。


5.根据权利要求1至4任一所述的心电分类方法，其特征在于，所述对待分类的心电数据，使用所述分类模型进行心电分类包括：
将所述待分类的心电数据按照所述预设长度进行切片，且相邻切片彼此无重叠，将切片所得的心电数据输入所述分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵丽娜，孙泽奇，
申请(专利权)人：中国科学院高能物理研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11