基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法及系统，该方法包括：基于安装在方向盘的传感器采集驾驶员的心电图信号；对心电图信号进行预处理，得到预处理信号；根据预处理信号绘制时频图和庞加莱图；以时频图和庞加莱图为输入，基于预构建的卷积神经网络根据进行信号分类，完成房颤检测。该系统包括：信号采集模块、信号预处理模块、图绘制模块和信号分类模块。通过使用本发明专利技术，提高驾驶环境下的安全性。本发明专利技术作为一种基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法及系统，可广泛应用于安全驾驶领域。可广泛应用于安全驾驶领域。可广泛应用于安全驾驶领域。

【技术实现步骤摘要】
基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及安全驾驶领域，尤其涉及一种基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法及系统。

技术介绍

[0002]交通过程中，驾驶员若在行驶时突发心梗，不仅危及自身生命安全，而且还将对车上的乘客造成伤害，近年来由于突发心血管疾病引发的交通事故屡见不鲜。驾驶场景中的心电图检测及房颤识别领域存在缺口。现有的设备或技术不能同时满足在驾驶过程中收集心电信号与检测房颤的实时性、准确性、便捷性和低成本等要求。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法及系统，可以在驾驶场景中做到实时、准确、便捷和低成本收集心电信号并检测房颤，从而提高。
[0004]本专利技术所采用的第一技术方案是：基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法，包括以下步骤：
[0005]基于安装在方向盘的传感器采集驾驶员的心电图信号；
[0006]对心电图信号进行预处理，得到预处理信号；
[0007]根据预处理信号绘制时频图和庞加莱图；
[0008]以时频图和庞加莱图为输入，基于预构建的卷积神经网络根据进行信号分类，完成房颤检测。
[0009]进一步，还包括：
[0010]判断到房颤发生，发出警报警示车内人员，拨打求救电话并发送车辆实时位置。
[0011]进一步，所述对心电图信号进行预处理，得到预处理信号这一步骤，其具体包括：
[0012]对心电图信号进行归一化处理，得到归一化后心电图信号；
[0013]对心电图信号进行滤波处理，得到平滑心电图信号；
[0014]对心电图信号进行信号质量评估并结合去噪阈值进行去噪处理，得到去噪后的信号；
[0015]对心电图信号进行R峰检测，输出心电图信号序列中所有代表R峰的数据点的序号，得到R峰位置；
[0016]预处理完成，得到预处理信号。
[0017]进一步，所述根据预处理信号绘制时频图和庞加莱图这一步骤，其具体包括：
[0018]基于短时傅里叶变换方法对预处理信号进行时频转换，得到时频图；
[0019]根据R峰位置，求相邻R峰之间的间隔；
[0020]将R峰之间的间隔储存在数组RR中，并绘制散点图，得到庞加莱图。
[0021]进一步，所述预构建的卷积神经网络采用两个通道，每个通道包括输入层、卷积
块、采样层和全连接层。
[0022]进一步，所述以时频图和庞加莱图为输入，基于预构建的卷积神经网络根据进行信号分类，完成房颤检测这一步骤，其具体包括：
[0023]将时频图和庞加莱图分别作为预构建的卷积神经网络两个通道的输入；
[0024]分别经过卷积块提取深度特征；
[0025]经过采样层降低提取的特征维度；
[0026]经过全连接层对通道的输出结果进行聚合并基于Softmax函数进行信号分类，完成房颤检测。
[0027]进一步，所述对心电图信号进行滤波处理具体为采用采用截止频率为35Hz的6阶巴特沃斯低通滤波器进行滤波，所述巴特沃斯低通滤波器的幅度和频率关系的表示公式如下：
[0028][0029]上式中，G表示滤波器的放大率，H表示传递函数，j表示虚数单位，n表示滤波器的级数，ω表示信号的角频率，ω
c
表示幅度下降3分贝时的截止频率。
[0030]进一步，所述短时傅里叶变换方法的变换公式如下：
[0031][0032]上式中，所述采样固定窗宽t为75，频率ω为300Hz。
[0033]本专利技术所采用的第二技术方案是：基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测系统，包括：
[0034]信号采集模块，用于基于安装在方向盘的传感器采集驾驶员的心电图信号；
[0035]信号预处理模块，用于对心电图信号进行预处理，得到预处理信号；
[0036]图绘制模块，用于根据预处理信号绘制时频图和庞加莱图；
[0037]信号分类模块，用于根据时频图和庞加莱图进行信号分类，完成房颤检测。
[0038]进一步，还包括：
[0039]报警模块，用于判断到房颤发生，发出警报警示车内人员，拨打求救电话并发送车辆实时位置。
[0040]本专利技术方法及系统的有益效果是：本专利技术通过安装在方向盘上的传感器，可以在驾驶场景中做到实时、准确、便捷和低成本收集心电信号，对心电信号进行预处理并基于预设的卷积神经网络进行信号分类，检测是否发生房颤，在房颤发生时及时发出警告并拨打120，将车辆所在位置通过车联网发布，及时提供医疗介入，提高驾驶环境下的安全性。
附图说明
[0041]图1是本专利技术一种基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法的步骤流程图；
[0042]图2是本专利技术具体实施例方向盘示意图；
[0043]图3是本专利技术具体实施例预构建的卷积神经网络的示意图；
[0044]图4是本专利技术一种基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测系统的结构框图。
具体实施方式
[0045]下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
[0046]参照图1，本专利技术提供了一种基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法，该方法包括以下步骤：
[0047]基于安装在方向盘的传感器采集驾驶员的心电图信号；
[0048]具体地，方向盘参照图2，所述传感器包括心电传感器和压力传感器，通过心电传感器和压力传感器采集驾驶员的体征信息。
[0049]对心电图信号进行预处理，得到预处理信号；
[0050]根据预处理信号绘制时频图和庞加莱图；
[0051]以时频图和庞加莱图为输入，基于预构建的卷积神经网络根据进行信号分类，完成房颤检测。
[0052]进一步作为本方法的优选实施例，还包括：
[0053]判断到房颤发生，发出警报警示车内人员，拨打求救电话并发送车辆实时位置。
[0054]进一步作为本方法的优选实施例，所述对心电图信号进行预处理，得到预处理信号这一步骤，其具体包括：
[0055]对心电图信号进行归一化处理，得到归一化后心电图信号；
[0056]具体地，根据信号的增益Gain和基线Baseline对数据进行归一化处理，输出的信号振幅在[
‑
1,1]区间内，归一化操作的具体公式为：
[0057]Signal＝(raw_Signal
‑
Baseline)/Gain
[0058]对心电图信号进行滤波处理，得到平滑心电图信号；
[0059]对心电图信号进行信号质量评估并结合去噪阈值进行去噪处理，得到去噪后的信号；
[0060]具体地，将心电图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于安装在方向盘的传感器采集驾驶员的心电图信号；对心电图信号进行预处理，得到预处理信号；根据预处理信号绘制时频图和庞加莱图；以时频图和庞加莱图为输入，基于预构建的卷积神经网络根据进行信号分类，完成房颤检测。2.根据权利要求1所述基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法，其特征在于，还包括：判断到房颤发生，发出警报警示车内人员，拨打求救电话并发送车辆实时位置。3.根据权利要求2所述基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法，其特征在于，所述对心电图信号进行预处理，得到预处理信号这一步骤，其具体包括：对心电图信号进行归一化处理，得到归一化后心电图信号；对心电图信号进行滤波处理，得到平滑心电图信号；对心电图信号进行信号质量评估并结合去噪阈值进行去噪处理，得到去噪后的信号；对心电图信号进行R峰检测，输出心电图信号序列中所有代表R峰的数据点的序号，得到R峰位置；预处理完成，得到预处理信号。4.根据权利要求3所述基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测方法，其特征在于，所述根据预处理信号绘制时频图和庞加莱图这一步骤，其具体包括：基于短时傅里叶变换方法对预处理信号进行时频转换，得到时频图；根据R峰位置，求相邻R峰之间的间隔；将R峰之间的间隔储存在数组RR中，并绘制散点图，得到庞加莱图。5.根据权利要求4所述基于双通道深度神经网络的驾驶员房颤检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，黄欣龙，黄诺贤，彭显为，刘睿琦，陈健，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：