【技术实现步骤摘要】
一种心电图子波形的识别方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及心电图的子波形的区域识别
,尤其涉及一种心电图子波形的识别方法
、
系统
、
设备及存储介质
。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术
。
[0003]在心电图的自动分析中,需要检测出子波形的类别形态主要包括:
P
波
、QRS
波
、T
波
、U
波
。
正确检测出这些子波形,可以提供为疾病诊断领域提供很重要的参数以供分析,比如
QRS
波的频率
、
间隔大小等
。
[0004]患者的病症不同,子波形所呈现的形态也会有很大差异,且极易受外界的各误差影响
。
子波形区域和背景点的点数比值
、
子波形类别之间的点数比值均比较大,存在严重的数据不平衡现象
。
比如,
U
波在数据中的出现的频率很低,远远小于其他3种子波形
。
这些问题也会大大增加子波形类别的识别难度
。
[0005]针对心电图波形的各类子波形进行检测,目前也有一些相关研究,可以将其归为波形的实例分割领域
。
在实例分割领域,通常有两种做法
。
一种是先通过检测模型推理出实例的多个候选框和类别,然后用非最大值抑 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种心电图子波形的识别方法,其特征在于,包括:基于获取的心电图数据,采用识别模型,得到识别结果;所述采用识别模型的过程为:所述识别模型采用改进的
U^2
‑
Net
模型,包括编码器
、
分类模块和解码器;基于心电图数据,采用改进的编码器,得到第一特征图;基于第一特征图,分别采用分类模块和解码器,得到第二特征图和第三特征图;基于第二特征图和第三特征图的融合特征图,得到识别结果;其中,所述改进的编码器为:编码器除最后一层外,每层编码器的输出端连接
SPD
‑
Conv
模块,上一级
SPD
‑
Conv
模块的输出作为当前级编码器层的输入
。2.
根据权利要求1所述的心电图子波形的识别方法,其特征在于,所述改进的编码器为:前一部分的编码器均采用
RSU
模块,后一部分的编码器均采用
RSU_3F
模块,
F
表示采用
RSU
的膨胀卷积操作代替
RSU
模块内部的下采样操作,且在采用
RSU
模块之前,采用
SCSE
模块对心电图数据进行序列特征的提取,并将提取后的特征序列输入
RSU
模块进行编码
。3.
根据权利要求1所述的心电图子波形的识别方法,其特征在于,每层所述解码器的结构与同一级的编码器结构对应设置
。4.
根据权利要求1所述的心电图子波形的识别方法,其特征在于,每层编码器的输入为:上一级解码器输出的上采样特征图和该当前级解码器对应的同一级编码器输出的特征图
。5.
根据权利要求1所述的心电图子波形的识别方法,其特征在于,所述分类模块包括依次连接的池化层
、BatchNorm1d
模块
、
多层感知机
、sigmo...
【专利技术属性】
技术研发人员:张伯政,靳恩朝,徐明雪,门艳艳,张瀚中,王建坤,桑波,
申请(专利权)人:众阳健康科技集团有限公司,
类型:发明
国别省市:
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