基于多导联注意力的心肌缺血预测方法、装置、介质及产品制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法、装置、介质及产品，涉及心电信号预测领域；方法包括：获取多导联心电信号数据；对多导联心电信号数据进行预处理，得到多导联心电信号处理数据；将多导联心电信号处理数据输入至深度学习模型，输出预测结果；其中，可分离卷积神经网络对多导联心电信号处理数据进行特征提取，得到时空特征数据；通道注意力网络基于注意力机制对时空特征数据进行加权处理，得到加权数据；全连接神经网络根据加权数据输出预测结果；将预测结果进行置信度计算，并根据计算结果确定最终的预测结果；本发明专利技术能够提高预测结果准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及心电信号预测领域，特别是涉及一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法、装置、介质及产品。

技术介绍

1、心肌缺血是由于心肌供血不足导致的心肌细胞缺氧，及时准确地预测心肌缺血对于心血管的诊断和治疗至关重要。目前，常用的心肌缺血预测方法主要基于心电图(electrocardiogram，ecg)数据进行分析。然而，传统的预测方法往往忽视了不同导联之间的重要性差异，导致预测结果的准确性和可解释性受到限制。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法、装置、介质及产品，可提高预测结果准确性。

2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：

3、一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，所述方法包括：

4、获取多导联心电信号数据；所述多导联心电信号数据包括：静息心电图数据和运动负荷心电图数据；

5、对所述多导联心电信号数据进行预处理，得到多导联心电信号处理数据；所述预处理包括：滤波处理、标准化处理和去除基线漂移处理；

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【技术保护点】

1.一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述可分离卷积神经网络包括：相互连接的深度卷积层和逐点卷积层。

3.根据权利要求2所述的基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述可分离卷积神经网络用于对所述多导联心电信号处理数据，基于卷积计算公式进行特征提取，得到时空特征数据；

4.根据权利要求1所述的基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述通道注意力网络包括相互连接的全局平均池化和全连接层。

5.根据权利要求4所述的基于多...

【技术特征摘要】

1.一种基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述可分离卷积神经网络包括：相互连接的深度卷积层和逐点卷积层。

3.根据权利要求2所述的基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述可分离卷积神经网络用于对所述多导联心电信号处理数据，基于卷积计算公式进行特征提取，得到时空特征数据；

4.根据权利要求1所述的基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述通道注意力网络包括相互连接的全局平均池化和全连接层。

5.根据权利要求4所述的基于多导联注意力的心肌缺血预测方法，其特征在于，所述通道...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧泉，苗冯博，曹丰，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：