[發(fā)明專利]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的房顫檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710275085.8
• 申請日: 2017-04-24
• 公開（公告）號: CN107169424B
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設計）人: 周源遠
• 申請（專利權）人: 南京數(shù)維康信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 常州易瑞智新專利代理事務所(普通合伙) 32338
• 代理人: 徐琳淞

本發(fā)明公開了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的房顫檢測算法，包括以下步驟：S1：獲取心電數(shù)據(jù)；S2：對所有的心電數(shù)據(jù)進行R峰檢測，標注出心電波形中的R峰；S3：計算出R?R間期，相應的R?R間期熵，作為時域特征集A；S4：對心電波形進行小波變換，在變換后的8.7～15.6Hz頻段的數(shù)據(jù)波形中，對每個心搏的波形挑選多個特征點做p波數(shù)據(jù)提取，作為頻域特征集B；S5：構建一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡，將時域特征集A和頻域特征集B中的所有特征作為輸入，由人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸出是否為房顫的判斷。本發(fā)明將從時域和頻域分別選取的特征值合并起來作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入進行訓練，獲得了比較好的房顫自動判別精度。

技術領域

本發(fā)明涉及一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的房顫檢測方法。

背景技術

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是

實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術方案是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的房顫檢測方法，包括以下步驟：

S1：獲取心電數(shù)據(jù)；

S2：對所有的心電數(shù)據(jù)進行R峰檢測，標注出心電波形中的R峰；

S3：計算出R-R間期，相應的R-R間期熵，作為時域特征集A；

S4：對心電波形進行小波變換，在變換后的8.7～15.6Hz頻段的數(shù)據(jù)波形中，對每個心搏的波形挑選多個特征點做p波數(shù)據(jù)提取，作為頻域特征集B；

S5：構建一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡，將時域特征集A和頻域特征集B中的所有特征作為輸入，由人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸出是否為房顫的判斷。

所述S3步中，時域特征集A的獲得方法為：

S3.1：對心電波形中的相鄰的R峰計算R-R間期熵；

S3.2：對S3.1中的R-R間期熵計算一階差分熵；

S3.3：計算R-R間期熵和一階差分熵的交叉熵，將該交叉熵定義為x。

所述S5步中，輸入的時域特征集A為e^x或者x和e^x。

所述S4步中，頻域特征集B的獲得方法為：在8.7～15.6Hz頻段的數(shù)據(jù)波形中，在每個R峰左側(cè)挑選多個特征點，判斷是否有p波。

計算挑選的每個特征點與R峰之間的熵，將該熵定義為y。

所述S5步中，輸入的頻域特征集B為：不少于兩個y。

所述S5步中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡包含一層隱含層，至少2個神經(jīng)元。

采用了上述技術方案后，本發(fā)明具有以下的積極的效果：(1)房顫和正常的心跳不同，而且持續(xù)時間長，它的兩個典型特點就是亂以及p波消失，本發(fā)明分別用R-R熵和小波變換后的特定頻段來分析p波，能夠非常準確地進行房顫檢測。

(2)本發(fā)明將時域和頻域的特征值合并起來作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入進行訓練，獲得了比較好的房顫自動判別精度。

(3)本發(fā)明采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方式，使得本方法具有自學習性，準確度會越來越高。

(4)本發(fā)明創(chuàng)造性地采用熵來衡量出R-R峰之間間隔的不確定性，精準地表達了兩個值之間的變化是亂還是不亂，比現(xiàn)有的傳統(tǒng)的方法更加適合進行房顫檢測。

(5)本發(fā)明先計算R-R熵，再計算一階差分熵，再對前二者計算交叉熵，采用交叉熵作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特征值輸入，能夠更好更快地訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

(6)本發(fā)明經(jīng)過大量的計算和研究，確定小波變換后的8.7～15.6Hz頻段的數(shù)據(jù)波形中，p波數(shù)據(jù)更佳明顯，且p波一般都是出現(xiàn)在R峰的左側(cè)的小波，因此鎖定8.7～15.6Hz頻段的數(shù)據(jù)波形，能更快得到檢測結(jié)果。

具體實施方式