【技术实现步骤摘要】
心音图信号转换心电图信号的方法、系统以及设备
[0001]本专利技术涉及计算机数据处理领域，尤其涉及一种心音图信号转换心电图信号的方法、系统以及设备。
技术介绍
[0002]心肌细胞的运动以及整个心脏跳动节律的调节依赖于心肌细胞的电生理特性，可以理解为沿心肌细胞膜以及心肌细胞间传递的电流（由膜内外离子环境变化产生）激发了心肌细胞的收缩，从而引起整个心脏的收缩和舒张。这些电流可以由置于体表的电极进行采集并记录，进而得到心电图信号(ECG，Electrocardiogram signal)。
[0003]心音是心脏收缩和舒张时，由瓣膜开合以及血液冲击血管壁产生的声音，可以借助听诊器在胸壁听到，也可以利用麦克风将声音信号转化为电信号再记录下来，并得到心音图信号(PCG，Phonocardiogram signal)。
[0004]心电图信号和心音图信号分别基于心脏的电生理特性和机械特性，是心脏状态的两种不同表现形式，因此两者之间具有紧密的联系。然而，通常认为心电图信号和心音图信号包含的信息不同，心电图信号可以用来判断心脏电信号的传导是否存在异常，但是其对于心脏结构相关问题的特异性较差，而心音图信号可以作为心电图信号的补充，作为心脏结构相关问题判断的依据。通常的技术手段并不能实现这两种信号间的互相转化。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的之一在于提供一种心音图信号转换心电图信号的方法、系统以及设备，能够通过深度学习，捕捉到心电图信号以及心音图信号的细节，并利用大量训练实例以及层级式复杂...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心音图信号转换心电图信号的方法，其特征在于，所述心音图信号转换心电图信号的方法包括以下步骤：同时采集心音图和单导联心电图信号数据，并且降采样至相同频率；执行数据离散化处理，两种信号的信号值被从浮点数范围离散化至整数范围；提取心电图信号的心动周期片段；截取同时采集的心音图信号对应的心动周期片段；选取输入基准长度，其中，如果长度超过输入基准长度，截取到输入基准长度，如果不足输入基准长度，在后面执行补零处理；构建心音图信号
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心电图信号转换模型；执行心音图信号
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心电图信号转换模型的训练；以及执行心音图信号
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心电图信号转换模型的应用；其中，所述构建心音图信号
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心电图信号转换模型步骤还包括以下步骤：心音图信号
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心电图信号转换模型的编码器和解码器之前设置嵌入模块以及位置编码模块，嵌入模块的结果和位置编码模块的结果执行加合而获取编码器或者解码器的输入数据；在心音图信号
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心电图信号转换模型中设置编码器和解码器，编码器包括三个串联连接的编码模块，解码器包括三个解码模块，编码器最后的输出作为三个解码模块交叉注意力头输入的一部分；其中编码模块执行编码模块计算，解码模块执行解码模块计算；以及解码器的结果经过最后的线性变化后，每一个预测的信号点都被表示为一个对应维度的向量；经过注意力权重计算后选择概率最大的一个值作为对应心电图信号点的预测值。2.如权利要求1所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中所述心音图信号转换心电图信号的方法还包括以下步骤：其中所述降采样步骤中降采样至250Hz；所述离散化步骤中将两种信号的信号值由[
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1,1]的浮点数范围离散化至[0,255]整数范围，并且当离散至[0,255]整数范围时，线性变化结果为256维的向量；所述选取输入基准长度步骤中选取所有截取的心动周期信号长度的95个百分位作为输入基准长度或者选取常规人静息状态下心动周期的周期长度作为输入基准长度。3.如权利要求1所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中所述心动周期提取步骤还包括以下步骤：判断每一条心电图信号中的所有R波位置；计算每一条心电图信号的所有R
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R间期，并取中位数作为该条心电图信号对应的R
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R间期，以rr_length表示，以用作后续数据计算；以及截取每一个R波位置之前（4/15）*rr_length至之后（11/15）*rr_length的信号部分作为一个心动周期片段。4.如权利要求1所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中所述心音图信号
‑
心电图信号转换模型训练步骤还包括以下步骤：获取心音图信号心动周期片段和心电图信号心动周期片段，并将其按4:1分为训练数据集和评估数据集；心音图数据作为编码器的输入，心电图数据作为解码器的输入以及标注，作为心电图数据真实值；损失函数为一个心动周期内的每个心电图信号预测值的概率向量和心电图信号真实值的一位热码表示的交叉熵在一个心动周期内的平均；以及
在训练迭代的过程中，当损失函数值在评估数据集中开始上升时，停止训练；其中心电图信号真实值的取值范围为[0,255]，批处理大小为32，学习速率为5
×
10
‑5。5.如权利要求1所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中所述心音图信号
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心电图信号转换模型的应用步骤包括以下步骤：向心音图信号
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心电图信号转换模型输入一个或几个心音图心动周期信号；心音图信号
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心电图信号转换模型将心音图信号输入编码器并得到编码器输出；同时，心音图信号
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心电图信号转换模型向解码器输入一个代表开始的值；以及解码器利用编码器输出及解码器的输入逐个算出下一个预测的心电图信号值，并将此值传回至解码器输入，如此反复，最终得到和输入心音图等长的心电图数据并输出。6.如权利要求1所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中嵌入模块用于将每一个一维的采样点用一位256维的热码表示，并转化为预设的模型维度；心音图的一个心动周期信号的维度为输入基准长度*1，作为一整个输入，嵌入模块用于将一整个输入转化为输入基准长度*预设模型维度；位置编码模块用于给每一个采样点赋予一个包含一个心动周期中特定位置的预设模型维度向量。7.如权利要求1所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中预设输入基准长度为max_length，模型维度为d_model，批处理大小为batch_size；嵌入模块将每一个采样点用一位热码表示，并转化为d_model维；对于维度为max_length*1的心音图的一个心动周期信号，嵌入模块将其转化为max_length*d_model；位置编码模块给每一个采样点赋予一个包含一个心动周期中特定位置的d_model维向量；嵌入模块的结果和位置编码模块的结果加合得到编码器或者解码器的输入，维度为batch_size*max_length*d_model。8.如权利要求1至7中任一所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中编码模块包括四个自注意力头，解码模块包括四个自注意力头以及四个交叉注意力头，其中，自注意力头或者交叉注意力头机制均执行三步计算步骤：将输入注意力头的某一个或两个输入张量通过三个不同的线性变化转化为三个不同的张量Q、K、V，其中，对于编码模块的自注意力头，Q、K、V均来自编码模块输入，第一个编码模块的输入来自心音图信号；其中，对于解码模块的自注意力头，Q、K、V均来自解码模块输入，第一个解码模块的输入来自训练时的真实心电图信号，或者来自应用时的预测心电图信号；其中，对于解码模块的交叉注意力头，K、V来自编码器输出，Q来自解码模块输入；执行注意力权重计算，其中，注意力权重=softmax(QK
T
) ，K
T
表示K的转置；以及执行注意力头输出计算，其中，注意力头输出=注意力权重
×
V。9.如权利要求1至7中任一所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中所述执行编码模块计算步骤包括以下步骤：进入四个自注意力头之前，数据首先被复制作为第一残差，同时被均分为四等份分别进入并连的四个自注意力头；执行注意力计算步骤之后，进一步拼接成为一个统一的自注意力输出，维度为批处理大小*输入基准长度*预设模型维度，并进行正则化处理；以及处理后的数据被复制作为第二残差，同时经过一个两层的全连接神经网络，全连接神经网络结果加上第二残差，再正则化得到编码模块输出。10.如权利要求1至7中任一所述的心音图信号转换心电图信号的方法，其中所述执行解码模块计算步骤包括以下步骤：
进入四个自注意力头之前，数据首先被复制作为第一残差同时被均分为四等份分别进入并连的四个自注意力头；执行注意力计算步骤之后，进一步拼接成为一个统一的自注意力输出，维度为批处理大小*输入基准长度*预设模型维度，结果加上第一残差，并进行正则化处理；处理后的数据被复制作为第二残差，同时被均分为四等份和编码模块输出一同进入并连的四个交叉注意力头；执行注意力计算步骤之后，进一步拼接成为一个统一的交叉注意力输出，维度为批处理大小*输入基准长度*预设模型维度，结果加上第二残差，并进行正则化处理；以及处理后的数据被复制作为第三残差，同时经过一个两层的全连接神经网络，全连接神经网络结果加上第三残差，再正则化得到解码模块输出。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时执行权利要求1至10中任一所述的心音图信号转换心电图信号的方法的步骤。12.一种心音图信号转换心电图信号的设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储软件应用程序，处理器，用于执行所述软件应用程序，所述软件应用程序的各程序相对应地执行权利要求1至10中任一所述的心音图信号转换心电图信号的方法中的步骤。13.一种心音图信号转换心电图信号系统，其特征在于，所述心音图信号转换心电图信号系统包括心音图和单导联心电图信号数据降采样装置、数据离散化处理装置、心动周期片段提取装置、心动周期片段截取装置、心动周期信号长度截取装置、心音图信号
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心电图信号转换模型构建装置以及心音图信号
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心电图信号转换模型应用装置，其中所述心音图和单导联心电图信号数据降采样装置被配置为：同时采集心音图和单导联心电图信号数据，并且降采样至250Hz；其中所述数据离散化处理装置被配置为：执行数据离散化处理，两种信号的信号值被从浮点数范围离散化至整数范围；其中所述心动周期片段提取装置被配置为：判断每一条心电图信号中的所有R波位置；计算每一条心电图信号的所有R
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R间期，并取中位数作为该条心电图信号对应的R
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R间期，以rr_length表示，以用作后续数据计算；以及截取每一个R波位置之前（4/15）*rr_length至之后（11/15）*rr_length的信号部分作为一个心动周期片段；其中所述心动周期片段截取装置被配置为：截取同时采集的心音图信号对应的心动周期片段；其中所述心动周期信号长度截取装置被配置为：选取所有截取的心动周期信号长度的95个百分位作为输入基准长度，其中，如果长度超过输入基准长度，截取到输入基准长度，如果不足输入基准长度，在后面执行补零处理；其中所述心音图信号
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心电图信号转换模型构建装置被配置为：心音图信号
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心电图信号转换模型的编码器和解码器之前设置嵌入模块以及位置编码模块，嵌入模块的结果和位置编码模块的结果执行加合而获取编码器或者解码器的输入数据；在心音图信号
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心电图信号转换模型中设置编码器和解码器，编码器包括三个串联连接的编码模块，解码器包括三个解码模块，编码器最后的输出作为三个解码模块交叉注意力头输入的一部分；其中编码模块执行编码模块计算，解码模块执行解码模块计算；以及解码器的结果经过最后的线性变化后，每一个预测的信号点都被表示为一个256维的向量；经过注意力权重计算后选择概率最大的一个值作为对应心电图信号点的预测值；其中所述心音图信号
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心电图信号转换模型应用装置被配置为：
向心音图信号
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心电图信号转换模型输入一个或几个心音图心动周期信号；心音图信号
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心电图信号转...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿世佳，洪申达，王凯，俞杰，周荣博，傅兆吉，
申请(专利权)人：合肥心之声健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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