[發明專利]一種心律失常檢測方法、裝置及終端有效
| 申請號： | 201810512612.7 | 申請日： | 2018-05-25 |
| 公開（公告）號： | CN108968941B | 公開（公告）日： | 2022-03-25 |
| 發明（設計）人： | 張恒貴;李欽策;劉陽;何潤南;趙娜;王寬全 | 申請（專利權）人： | 深圳市太空科技南方研究院 |
| 主分類號： | A61B5/0245 | 分類號： | A61B5/0245;A61B5/024 |
| 代理公司： | 深圳中一專利商標事務所 44237 | 代理人： | 官建紅 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市龍崗區坪地*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 心律失常 檢測 方法 裝置 終端 | ||
1.一種心律失常檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
訓練集重構單元，用于根據心動周期截取心電信號中的心跳波形列表重構訓練集；
訓練集擴增單元，用于擴增所述訓練集中的心跳波形列表的數量；
心律失常檢測單元，用于基于深度神經網絡對訓練集中的心跳波形和RR間期進行特征學習和分類，以確定心律失常類別；
所述訓練集擴增單元包括：
心跳次數比較子單元，用于判斷心跳信號中的心跳次數是否大于預設心跳波形次數F；
心跳次數比較子單元，用于當心跳信號中的心跳次數小于或等于預設心跳波形次數F時，在所述心跳信號的頭部補充若干0向量以使其長度達到預設長度，得到新的心跳波形列表；
心跳波形列表存儲子單元，用于將得到新的心跳波形列表存儲至所述訓練集中；
第二擴增子單元，用于當心跳信號中的心跳次數大于預設心跳波形次數F時，根據預設心跳次數Pi對所述心跳信號進行截取，得到預設長度的心跳波形列表；
所述第二擴增子單元包括：
擴增數目獲取子單元，用于獲取預設擴增數目Ti；
次數Bi統計子單元，用于統計所述訓練集中的預設類別信號所包含心跳的次數Bi；
心跳次數Pi計算子單元，用于根據所述預設擴增數目Ti和所述次數Bi按照預設公式計算預設心跳次數Pi；其中，所述預設公式為：心跳波形列表截取子單元，用于每隔Pi次心跳截取一個長度為預設長度的心跳波形列表。
2.如權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
基線漂移去除單元，用于基于均值濾波去除所述心電信號中的基線漂移；
濾波去噪單元，用于對去除基線漂移后的心電信號進行濾波去噪。
3.如權利要求1或2所述的裝置，其特征在于，所述訓練集重構單元包括：
R波波峰獲取子單元，用于獲取當前檢測點檢測到的心電信號中的R波波峰；
波形位置計算子單元，用于計算所述R波波峰的波形位置；
心跳波形列表截取子單元，用于根據所述波形位置截取心跳波形列表并存儲至訓練集中。
4.如權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述波形位置計算子單元，具體用于：
根據預設公式計算所述R波波峰的波形起始位置；其中，所述預設公式為：
Ei＝Si+C
其中，Si表示波形起始位置；Ei表示終止位置；Ri表示心電信號中檢測到的第i個R波波峰的波形位置；i的取值范圍為2至N-1，N為檢測到的R波波峰的總數；C為設定的心動周期常量，取值為0.6～0.8秒。
5.如權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述深度神經網絡包括心跳波形特征學習網絡、RR間期特征學習網絡和心律失常分類網絡。
6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述心律失常檢測單元包括：
第一特征向量學習子單元，用于由心跳波形特征學習網絡對訓練集中的樣本數據進行特征學習后得到一個第一預設維度的第一特征向量；
第二特征向量學習子單元，用于由RR間期特征學習網絡對從訓練集中提取的RR間期序列進行特征學習后得到一個第二預設維度的第二特征向量；
心律失常分類子單元，用于由心律失常分類網絡將所述第一特征向量和所述第二特征向量進行拼接，依次輸入預設數量的全連接層進行心律失常分類。
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