【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于心电信号分析，更具体的涉及一种多模态注意机制室性心律失常分类辅助诊断系统。
技术介绍
1、室性心律失常发生在心脏收缩和舒张过程中，是由心脏电活动的频率或节奏异常引起的，临床上根据发病时的心率将室性心律失常归类为快速性心律失常。心电图(ecg)是一种诊断工具，它是由心电图机产生的，可以从身体表面捕获心脏的周期性电活动，对临床医生进行心律失常诊断起着重要作用。根据世界卫生组织(who)在2022年所做的报告，心血管疾病是非传染性疾病中的一种主要致死原因。其中，因为缺乏医学专家及时解释和分析心电图信号，导致室性心律失常不能在短时间内得到有效治疗，超过一半的死亡发生在低收入或中低收入国家。因此，通过心电图(ecg)准确识别和分类室性心律失常具有重要意义。
2、室性心律失常的分类是一个重要的话题，因为室性心律失常是最致命的疾病之一。室性心律失常的分类近年来引起了广泛的关注。许多研究者深入到这一领域，探索基于深度学习(dl)的室性心律失常分类技术。现有的方法大多是基于单模态数据设计的，由于提取的特征相对单调，性能会受到限制...
【技术保护点】
1.一种基于数据扩充的多模态心律失常分类辅助诊断系统，其特征在于，包括数据处理模块、多模态匹配数据扩充模块、多模态特征提取模块、心律失常分类模块和外部接口模块；
2.根据权利要求1所述的多模态心律失常分类辅助诊断系统，其特征在于，所述多模态匹配数据扩充模块从信号数据和图像数据两种模态出发，分别以信号和图像作为基准，随机选择同类别的另一种模态数据进行匹配，以此作为新的样本数据。
3.根据权利要求1所述的多模态心律失常分类辅助诊断系统，其特征在于，所述多模态匹配数据扩充模块以样本量最多的类别的数量为标准，将样本量不足的类别扩充至跟样本量最多的类别数
【技术特征摘要】
1.一种基于数据扩充的多模态心律失常分类辅助诊断系统，其特征在于，包括数据处理模块、多模态匹配数据扩充模块、多模态特征提取模块、心律失常分类模块和外部接口模块；
2.根据权利要求1所述的多模态心律失常分类辅助诊断系统，其特征在于，所述多模态匹配数据扩充模块从信号数据和图像数据两种模态出发，分别以信号和图像作为基准，随机选择同类别的另一种模态数据进行匹配，以此作为新的样本数据。
3.根据权利要求1所述的多模态心律失常分类辅助诊断系统，其特征在于，所述多模态匹配数据扩充模块以样本量最多的类别的数量为标准，将样本量不足的类别扩充至跟样本量最多的类别数量一致。
4.根据权利要求1所述的多模态心律失常分类辅助诊断系统，其特征在于，所述数据处理模块通过对长信号进行单心拍...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘通，徐志敏，臧睦君，周树森，柳婵娟，王庆军，
申请(专利权)人：鲁东大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。