心电节律分类神经网络构建方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种心电节律分类神经网络构建方法、系统及存储介质，心电节律分类神经网络构建方法包括：获取心电信号；对心电信号进行节律标注和编码处理以得到节律标注信号；对心电信号进行心拍标注和编码处理以得到心拍标注信号；构建预设分类神经网络，且预设分类神经网络包括：心拍分类神经网络和节律分类神经网络，且心拍分类神经网络输出的数据作为节律分类神经网络的部分数据输入；将心电信号代入预设分类神经网络，并根据节律标注信号和心拍标注信号、预设分类神经网络以预设训练算法进行训练以得到心电节律分类神经网络。本发明专利技术通过心拍分类神经网络输出的数据作为节律分类神经网络的部分数据输入，提高心电节律分类的准确性。类的准确性。类的准确性。

【技术实现步骤摘要】
心电节律分类神经网络构建方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及心电检测的
，尤其是涉及一种心电节律分类神经网络构建方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，关于心电图的分析逐渐以智能分析替代了人工分析。其中，对于动态心电常用的心电节律分类的方法主要有心电检测方法，且心电检测方法主要通过心电信号预处理、QRS心拍检测、QRS心拍特征提取与分类以及机器学习分类。其中，心电信号预处理主要对心电信号进行高通、低通滤波处理以及降采样。但是，在传统节律分类算法中，心电信号特征提取和心拍分类的误差严重影响了心电节律分类的准确性。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种心电节律分类神经网络构建方法，能够得到降低心拍误检对心电节律分类准确性的影响、提高了节律分类的准确性的心电节律分类神经网络。
[0004]本专利技术还提出一种心电节律分类神经网络构建系统。
[0005]本专利技术还提出一种计算机可读存储介质。r/>[0006]第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心电节律分类神经网络构建方法，其特征在于，包括：获取心电信号；对所述心电信号进行节律标注和编码处理以得到节律标注信号；对所述心电信号进行心拍标注和编码处理以得到心拍标注信号；构建预设分类神经网络，且预设分类神经网络包括：心拍分类神经网络和节律分类神经网络，且所述心拍分类神经网络输出的数据作为所述节律分类神经网络的部分数据输入；将所述心电信号代入预设分类神经网络，并根据所述节律标注信号和所述心拍标注信号、所述预设分类神经网络以预设训练算法进行训练以得到心电节律分类神经网络。2.根据权利要求1所述的心电节律分类神经网络构建方法，其特征在于，所述对心电信号进行节律标注和编码处理以得到节律标注信号，包括：获取所述心电信号的变化参数，且变化参数包括：在P
‑
R间期的心率值、心拍类型、心拍变化率、室性心拍出现数量、QRS波出现次数、心拍变化序列、心拍类型变化次数、室上性心拍出现次数、P
’
波出现次数；根据所述心电信号的所述变化参数和预设判定条件确定所述心电信号对应节律标注；对所述心电信号以对应的所述节律标注进行标注以得到所述节律标注信号。3.根据权利要求2所述的心电节律分类神经网络构建方法，其特征在于，所述对所述心电信号进行心拍标注和编码处理以得到心拍标注信号，包括：获取所述心电信号的心拍类型；根据所述心电信号的所述心拍类型确定对应的心拍标注；对所述心电信号以对应的所述心拍标注进行标注以得到心拍标注信号。4.根据权利要求1至3任一项所述的心电节律分类神经网络构建方法，其特征在于，还包括：将所述心电信号进行归一化处理，并将归一化处理后的所述心电信号输入至所述预设分类神经网络。5.根据权利要求1至3任一项所述的心电节律分类神经网络构建方法，其特征在于，所述心拍分类神经网络的具体结构包括：第一编码模块、第二编码模块、第三编码模块、第四编码模块、传递模块、第一解码模块、第二解码模块、第三解码模块、第四解码模块；所述第一编码模块、所述第二编码模块、所述第三编码模块、所述第四编码模块、所述传递模块、所述第四解码模块、所述第三解码模块、所述第二解码模块、所述第一解码模块依次连接；所述第一解码模块设有第一稠密模块，所述第一解码模块将上采样层的输出与第一编码模块中的剪裁层输出连接后输入所述第一稠密模块；所述第二解码模块设有第二稠密模块，所述第二解码模块将采样层的输出与第二编码模块的剪裁...

【专利技术属性】
技术研发人员：李健，廖云朋，肖正文，汪伟，李东宏，
申请(专利权)人：深圳市瑞康宏业科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：