【技术实现步骤摘要】
基于轻量化设计和特征融合的心房颤动检测系统
[0001]本专利技术涉及心房颤动检测
，特别是涉及基于轻量化设计和特征融合的心房颤动检测系统。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]心房颤动（AF）作为最常见的心律失常类型之一，它导致中风的风险增加5倍、痴呆症和心肌梗死的风险增加2倍等。特别是阵发性心房颤动，具有阵发性与偶发性的特点，使用临床的短时心电图难以发现，90%的患者表现出无自觉征兆，仅有少数患者被发现而进入临床干预阶段。低检出率一直是心房颤动治疗过程中的主要问题。为了实现心房颤动的早发现、早干预，降低患者的死亡率，可穿戴式的长程心电监护设备（例如Holter等）在临床上得到广泛应用，然而现有算法的复杂性限制了穿戴式心电监护仪的信号采集与分析一体化，降低了心房颤动诊断的实时性。虽然具有心房颤动检测功能的智能手表在世界范围内得到大量使用，但是研究表明，现有的智能手表无论是信号的质量，还是检测的精度均未达到临床标准。研究一种能够嵌入低端芯...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于轻量化设计和特征融合的心房颤动检测系统，其特征是，包括：获取模块，其被配置为：获取待检测的心电信号；检测模块，其被配置为：将待检测的心电信号，输入到训练后的心房颤动检测模型中，输出心房颤动检测结果；其中，训练后的心房颤动检测模型，包括：并列的主路径和辅助路径；其中，主路径，包括依次连接的若干个深度可分离卷积层；辅助路径包括若干个依次连接的标准卷积层；深度可分离卷积层与标准卷积层之间存在一一对应关系；深度可分离卷积层与对应的标准卷积层之间通过交叉引导机制模块连接；每个深度可分离卷积层与对应的标准卷积层的输出端均与对应的注意力融合机制模块连接；其中，主路径和辅助路径均用于实现心电信号中的特征提取；交叉引导机制模块用于实现特征的信息交互；注意力融合机制模块用于实现特征融合；最后采用分类器对融合后的特征进行识别，输出心房颤动的检测结果。2.如权利要求1所述的基于轻量化设计和特征融合的心房颤动检测系统，其特征是，所述主路径，包括依次串联的九个深度可分离卷积层；所述辅助路径，包括依次串联的九个标准卷积层；九个深度可分离卷积层与九个标准卷积层之间存在一一对应关系；深度可分离卷积层与对应的标准卷积层之间通过交叉引导机制模块连接，交叉引导机制模块的数量为九个；前三个深度可分离卷积层的输出端和前三个标准卷积层的输出端，均与第一注意力融合机制模块的输入端连接；中间三个深度可分离卷积层的输出端和中间三个标准卷积层的输出端，均与第二注意力融合机制模块的输入端连接；最后三个深度可分离卷积层的输出端和最后三个标准卷积层的输出端，均与第三注意力融合机制模块的输入端连接；第一、第二和第三注意力融合机制模块的输出端均与融合模块的输入端连接，融合模块的输出端与分类器的输入端连接。3.如权利要求1所述的基于轻量化设计和特征融合的心房颤动检测系统，其特征是，所述交叉引导机制模块，包括：并列的两个分支：第一分支和第二分支；所述第一分支，包括：依次连接的第一全局平均池化层、第一全连接层、第一激活函数层、第二全连接层、第二激活函数层和第一乘法器；所述第二分支，包括：依次连接的第二全局平均池化层、第三全连接层、第三激活函数层、第四全连接层、第四激活函数层和第二乘法器；所述第一全局池化层的输入端用于输入当前交叉引导机制模块对应的深度可分离卷积层的输出值；所述第二全局池化层的输入端用于输入当前交叉引导机制模块对应的标准卷积层的输出值；所述第一乘法器的输出端与当前交叉引导机制模块对应的标准卷积层的输入端连接；
所述第二乘法器的输出端与当前交叉引导机制模块对应的深度可分离卷积层的输入端连接；所述第一全局池化层的输入端与第二乘法器的输入端连接；所述第二全局池化层的输入端与第一乘法器的输入端连接。4.如权利要求1所述的基于轻量化设计和特征融合的心房颤动检测系统，其特征是，所述交叉引导机制模块，包括：首先，将主路径与辅助路径中同一层的特征图与经过压缩操作转换为特征值与特征值；对同一层中所有的特征图进行相同的处理之后，得到由主路径特征值构成的特征向量和由辅助路径特征值构成的特征向量；然后，对特征向量进行激励操作学习每个特征通道的重要性，并得到主路径的权重向量与辅助路径的权重向量；最后，...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏守水，田淑众，李永建，刘磊，韩宝坤，
申请(专利权)人：山东农业工程学院，
类型：发明
国别省市：
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