[發明專利]一種基于注意力循環神經網絡的心電信號定位方法有效
| 申請號： | 201811632365.0 | 申請日： | 2018-12-29 |
| 公開（公告）號： | CN109871742B | 公開（公告）日： | 2021-05-14 |
| 發明（設計）人： | 洪申達;傅兆吉;周榮博;俞杰 | 申請（專利權）人： | 安徽心之聲醫療科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥市長遠專利代理事務所(普通合伙) 34119 | 代理人： | 金宇平 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市巢湖市旗麓路2號*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 注意力 循環 神經網絡 電信號 定位 方法 | ||
本發明公開了一種基于注意力循環神經網絡的心電信號定位方法，包括：對用于訓練的心電信號進行標簽，得到初始心電信號，根據初始心電信號中心搏的位置對初始心電信號進行心搏信號切分與心搏特征向量序列提取，基于心搏特征向量序列構建注意力循環神經網絡，基于交叉熵損失函數對注意力循環神經網絡進行訓練，獲取目標心電信號，根據目標心電信號中心搏的位置對目標心電信號進行目標心搏信號切分與目標心搏特征向量序列提取，將目標心搏特征向量序列輸入訓練完成的注意力循環神經網絡，得到目標心搏特征向量對應的分類結果和異常心搏位置。
技術領域
本發明涉及信號分析技術領域，尤其涉及一種基于注意力循環神經網絡的心電信號定位方法。
背景技術
心電信號的分類，不僅應該包含采集的一段心電信號出現了哪些問題也應該包含出現問題的位置。我們將上述兩部分表示為“分類”與“定位”。“分類”與“定位”，給出可解釋性的結果。對于“定位”，現有的心電信號分類算法，如果給定的心電信號訓練數據，只包含“分類”而不包含“定位”，那么該算法也無法給出“定位”的結果，部份有定位的數據，只定位了室性早搏、房性早搏等比較明顯的，或者定位的精度不足，需要重復查詢數據，給出定位的結果，會耗費巨大的時間。
發明內容
基于背景技術存在的技術問題，本發明提出了一種基于注意力循環神經網絡的心電信號定位方法；
本發明提出的一種基于注意力循環神經網絡的心電信號定位方法，包括：
S1、對用于訓練的心電信號進行標簽，得到初始心電信號；
S2、根據初始心電信號中心搏的位置將初始心電信號切分為若干時間連續的心搏片段信號，并提取每個心搏片段信號的特征向量，將所有心搏片段信號的特征值按照時間順序組合為心搏特征向量序列；
S3、基于心搏特征向量序列構建注意力循環神經網絡；
S4、基于交叉熵損失函數對注意力循環神經網絡進行訓練；
S5、獲取目標心電信號；
S6、根據目標心電信號中心搏的位置將目標心電信號切分為若干時間連續的目標心搏片段信號，并提取每個目標心搏片段信號的特征值，將所有目標心搏片段信號的特征值按照時間順序組合為目標心搏特征向量序列；
S7、將目標心搏特征向量序列輸入訓練完成的注意力循環神經網絡，得到目標心搏特征向量對應的分類結果和異常心搏位置。
優選地，步驟S1，具體為：從預設的標簽集合內選取若干標簽將用于訓練的心電信號打上標簽。
優選地，步驟S2，具體包括：
根據QRS波群識別算法識別出初始心電信號中每次心搏的位置；
根據每次心搏的位置將初始心電信號切分時間連續的心搏片段信號；
基于模式識別方法提取每個心搏片段信號的特征向量；
將按照時間順序將所有心搏片段信號的特征向量進行組合，得到心搏特征向量序列；
優選地，步驟S6，具體包括：
根據QRS波群識別算法識別出目標心電信號中每次心搏的位置；
根據每次心搏的位置將目標心電信號切分時間連續的目標心搏片段信號；
基于模式識別方法提取每個目標心搏片段信號的特征向量；
將按照時間順序將所有目標心搏片段信號的特征向量進行組合，得到目標心搏特征向量序列。
優選地，步驟S3，具體包括：
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