[發(fā)明專利]基于深度神經網絡的心律失常的檢測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711262407.1
• 申請日: 2017-12-04
• 公開（公告）號: CN108039203A
• 公開（公告）日: 2018-05-15
• 發(fā)明（設計）人: 楊瓊;吳詩展
• 申請（專利權）人: 北京醫(yī)拍智能科技有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種基于深度神經網絡的心律失常的檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

分段模塊，用于對獲取的待檢測患者的K導聯(lián)心電數據按時間順序進行分段處理，獲取多個K導聯(lián)心電數據段，每個K導聯(lián)心電數據段的長度相等，K為正整數；

檢測模塊，用于將所述多個K導聯(lián)心電數據段按照時間的先后順序依次分別輸入訓練好的深度神經網絡模型，獲取所述待檢測患者患心律失常的類型。

2.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

訓練模塊，用于獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包含多組訓練樣本，每組訓練樣本包含一位樣本患者的多個K導聯(lián)心電數據段；

基于所述訓練樣本集，對所述深度神經網絡模型進行訓練。

3.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述深度神經網絡模型包括：輸入單元、卷積神經網絡單元、循環(huán)神經網絡單元和輸出單元。

4.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

頻譜變換模塊，用于分別對每個K導聯(lián)心電數據段進行頻譜變換，得到多個經過頻譜變換的K導聯(lián)心電數據段；

相應地，所述檢測模塊，用于將所述多個K導聯(lián)心電數據段按照時間的先后順序依次分別輸入訓練好的深度神經網絡模型，獲取所述待檢測患者患心律失常的類型，具體為：

檢測模塊，用于將所述多個經過頻譜變換的K導聯(lián)心電數據段按照時間的先后順序依次分別輸入訓練好的深度神經網絡模型，獲取所述待檢測患者患心律失常的類型。

5.根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

濾波模塊，用于對獲取的待檢測患者的K導聯(lián)心電數據進行濾波。

6.根據權利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

數據增廣模塊，用于對所述訓練樣本集進行數據增廣；

相應地，所述基于所述訓練樣本集，對所述深度神經網絡模型進行訓練，具體為：

基于經過數據增廣后的訓練樣本集，對所述深度神經網絡模型進行訓練。

7.一種用于心律失常檢測的電子設備，其特征在于，包括：

存儲器和處理器，所述處理器和所述存儲器通過總線完成相互間的通信；所述存儲器存儲有可被所述處理器執(zhí)行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令能夠執(zhí)行如下步驟：

對獲取的待檢測患者的K導聯(lián)心電數據按時間順序進行分段處理，獲取多個K導聯(lián)心電數據段，每個K導聯(lián)心電數據段的長度相等，K為正整數；

將所述多個K導聯(lián)心電數據段按照時間的先后順序依次分別輸入訓練好的深度神經網絡模型，獲取所述待檢測患者患心律失常的類型。

8.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括存儲在非暫態(tài)計算機可讀存儲介質上的計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，當所述程序指令被計算機執(zhí)行時，使所述計算機執(zhí)行如下步驟：

對獲取的待檢測患者的K導聯(lián)心電數據按時間順序進行分段處理，獲取多個K導聯(lián)心電數據段，每個K導聯(lián)心電數據段的長度相等，K為正整數；

將所述多個K導聯(lián)心電數據段按照時間的先后順序依次分別輸入訓練好的深度神經網絡模型，獲取所述待檢測患者患心律失常的類型。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如下步驟：

對獲取的待檢測患者的K導聯(lián)心電數據按時間順序進行分段處理，獲取多個K導聯(lián)心電數據段，每個K導聯(lián)心電數據段的長度相等，K為正整數；

將所述多個K導聯(lián)心電數據段按照時間的先后順序依次分別輸入訓練好的深度神經網絡模型，獲取所述待檢測患者患心律失常的類型。