一种基于心电图的心房颤动和心室颤动的自动识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种适用于心电图采集设备的心房颤动和心室颤动的自动识别系统，该系统包括数据预处理、特征提取、特征整合、时序分析和决策识别模块。其中数据预处理模块负责分割心拍、标准化数据；特征提取模块利用分组卷积技术独立提取每个导联内的特征；特征整合模块通过密集连接架构加强导联间的信息交流；时序分析模块利用自注意力机制捕捉心电图的时间依赖性和长距离特征；决策识别模块综合以上模块的输出，为心电图采集设备提供准确的心电图识别结果。在MIT‑BIH综合数据库测试中，系统在患者内和患者间的准确率分别为99.81%和99.61%，即使在6dB信噪比下，准确率仍超97%，展示了优异的心电图识别性能，为心电图采集设备提供了一种精准有效的自动识别方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物信息学领域，具体涉及一种基于心电图的心房颤动和心室颤动的自动识别系统。

技术介绍

1、心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因。心律失常作为心血管疾病的一种，指的是心脏搏动节奏的异常，表现为心跳的不稳定、过快、过慢或不规律。其中，心房颤动（atrial fibrillation， afib）和心室颤动（ventricular fibrillation， vfib）是最常见且危害严重的心律失常类型。心房颤动的特征为心房快速且不规则的跳动，导致心房无法有效泵血，增加中风和心力衰竭的风险；而心室颤动则表现为心室失去有效泵血功能，若不及时治疗，可能导致心脏骤停和死亡。心电图用于记录心脏的电生理活动，是心房颤动和心室颤动识别的重要工具。传统的心电图解读依赖于医生的专业知识和经验，通常涉及手动分析心电图上的各种波形和间期。在面对患者数量的增加和复杂心血管疾病时，传统方法面临着效率低、误诊率高等问题。

2、为提高识别效率和准确性，计算机自动识别技术在心房颤动和心室颤动的识别中得到了广泛应用。当前心房颤动和心室颤动的自动识别方法包括三种主要技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于心电图的心房颤动和心室颤动的自动识别系统，所述系统包括：

2.以上系统的各模块按照既定顺序依次协同工作，首先数据预处理模块对原始心电图数据进行处理，生成标准化数据；随后特征提取模块对标准化的数据逐导联提取独立特征；接着特征整合模块在独立特征基础上提取空间特征，强化导联间的信息交互；然后时序分析模块进一步捕捉和整合特征中的时间依赖性；最终决策识别模块输出识别结果，从而实现心房颤动和心室颤动的精准识别；系统的工作流程简要总结成以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于心电图的心房颤动和心室颤动的自动识别系统，其特征在于：特征整合模块可以整合导联间的空间特...

【技术特征摘要】

1.一种基于心电图的心房颤动和心室颤动的自动识别系统，所述系统包括：

2.以上系统的各模块按照既定顺序依次协同工作，首先数据预处理模块对原始心电图数据进行处理，生成标准化数据；随后特征提取模块对标准化的数据逐导联提取独立特征；接着特征整合模块在独立特征基础上提取空间特征，强化导联间的信息交互；然后时序分析模块进一步捕捉和整合特征中的时间依赖性；最终决策识别模块输出识别结果，从而实现心房颤动和心室颤动的精准识别；系统的工作流程简要总结成以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于心电图的心房颤动和心室颤动的自动识别系统，其特征在于：特征整合模块可以整合导联间的空间特征产生技术有利性，时序分析模块能够捕捉心电图的时间依赖性产生技术有利性；上述技术特征应用于神经网络时可独立产生技术有利性，而两个技术特征结合使用可以确保系统不仅识别心电图各个导联的局部特征和相互关系，而且能够理解信号随时间变化的动态特性，从而能够更全面地理解和解析心电图中的复杂信息，提高技术指标。

4.根据权利要求1所述的一种基于心电图的心房颤动和心室颤动的自动识别系统，其特征在于：所述特征提取模块的第一层和第二层卷积之后均包括relu激活函数和批量归一化处理步骤以增强网络性能，并分别包含一个池化窗口大小为2，步长为2的最大池化层用于降维和捕捉局部细节特征；所述特征提取模块的多分支结构通过分组卷积技术实现，使得每个导联的特征可以被独立提取；所述特征提取模块的第一层和第二层卷积通过串联的方式连接，提取不同粒度的特征表示。

5.根据权利要求1所述的一种基于心电图的心房颤...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志浩，臧睦君，刘通，周树森，柳婵娟，王庆军，朱强，
申请(专利权)人：鲁东大学，
类型：发明
国别省市：