【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗人工智能与生物电信号处理，特别涉及一种面向心电信号分析的多任务深度学习方法。
技术介绍
1、心电图（ecg）作为评估心脏电活动的标准方法，广泛应用于心律失常、心动过缓、心动过速等多种心脏异常状态的检测与监测。ecg信号由一系列波形组成，如p波、qrs波群、t波和rr间期等，不同波形特征在时间、幅度上的变化反映了心脏不同阶段的电活动过程。准确检测这些波形的异常有助于及时识别心房颤动（afib）、窦性心律不齐（sr）、室上性心动过速（gsvt）等典型病理状态。然而，ecg信号常受到基线漂移、工频干扰和肌电噪声等多源噪声污染，严重影响后续分析的准确性。因此，高效的去噪技术（如小波变换、pca、自适应滤波、emd等）成为ecg信号预处理阶段的关键。
2、当前主流ecg分析流程通常采用分阶段策略：首先对信号进行去噪预处理，然后执行心率检测和心律失常分类等任务。在分类过程中，常用的技术路径包括基于人工特征提取的机器学习方法（如svm、knn、决策树）或浅层深度网络。这些方法依赖于经验驱动的波形分析（如rr间期、qrs形...
【技术保护点】
1.一种面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，在所述步骤1中，获取原始心电信号，对原始心电信号进行预处理，得到标准化后的加噪心电信号，具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，在获取原始心电信号，对原始心电信号进行重采样处理，得到重采样心电信号，对重采样心电信号进行加噪处理，以得到加噪心电信号的步骤中，存在如下关系式：
4.根据权利要求3所述的面向心电信号分析的多任务深度...
【技术特征摘要】
1.一种面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，在所述步骤1中，获取原始心电信号，对原始心电信号进行预处理，得到标准化后的加噪心电信号，具体包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，在获取原始心电信号，对原始心电信号进行重采样处理，得到重采样心电信号，对重采样心电信号进行加噪处理，以得到加噪心电信号的步骤中，存在如下关系式：
4.根据权利要求3所述的面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，在所述步骤2中，在第一阶段中，利用双向深度特征提取模型中对标准化后的加噪心电信号进行降噪处理，得到重构心电信号，基于重构心电信号构建均方误差，将均方误差作为损失函数对双向深度特征提取模型进行训练，得到第一阶段训练后的双向深度特征提取模型，对应过程中存在如下关系式：
5.根据权利要求4所述的面向心电信号分析的多任务深度学习方法，其特征在于，利用双向深度特征提取模型对输入特征进行处理时，具体包括如下子步骤：
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