[發明專利]一種高通用性的心電數據壓縮感知系統、終端和存儲介質

有效

• 申請號: 202110459387.7
• 申請日: 2021-04-27
• 公開（公告）號: CN113197582B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 張晸;沈海斌;黃科杰
• 申請（專利權）人: 浙江大學;之江實驗室
• 主分類號: A61B5/346
• 分類號: A61B5/346;A61B5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

1.一種高通用性的心電數據壓縮感知系統，其特征在于包括：

心電數據預處理模塊：模塊對輸入的心電數據進行分割預處理，輸入心電數據采集模塊輸出的心電數據，輸出規格化心電數據；

心電數據壓縮模塊：模塊分為正常模式和訓練模式，正常模式對心電數據進行壓縮，輸入心電數據預處理模塊輸出的規格化心電數據，輸出壓縮后的心電壓縮數據，訓練模式對心電數據壓縮網絡進行訓練，輸入訓練用的心電標簽數據，輸出壓縮后的心電壓縮數據；

所述心電數據壓縮模塊包含一個并行的分層卷積架構的心電數據壓縮網絡，網絡包含n種卷積形式，每種卷積形式表示為一個層，代表n種心電數據降采樣方法；每種卷積形式的卷積核數量為C_n，代表降采樣后心電數據的長度；每種卷積形式中卷積核的尺寸根據心電采樣數據的時序特征設計為1×a，a的數值與心電數據中的變化較快的QRS波段的長度相同；

心電數據重建模塊：模塊分為正常模式和訓練模式，正常模式對壓縮后的心電數據進行重建，輸入心電數據壓縮模塊正常模式壓縮后的心電壓縮數據，輸出心電重建數據；訓練模式對心電數據重建網絡進行訓練，輸入心電數據壓縮模塊訓練模式壓縮后的心電壓縮數據和訓練用的心電標簽數據，輸出心電重建數據。

2.如權利要求1所述的高通用性的心電數據壓縮感知系統，其特征在于，所述心電數據壓縮網絡通過多尺度的卷積核實現心電數據壓縮感知中的采樣,網絡輸入預處理后的心電數據，輸出壓縮采樣后的心電采樣數據，卷積轉換函數如下：

其中，φ是指壓縮感知任務中的測量矩陣，x是指輸入的心電數據，代表心電數據降采樣濾波器的參數，φ_n,x指降采樣濾波器對心電數據進行降采樣；所述的壓縮網絡根據以上卷積轉換函數，針對心電數據中R峰的近似周期性，設計大小為1×M的卷積核對應于心電數據降采樣濾波器，n個卷積核與輸入的心電數據進行卷積獲得的卷積值，相當于降采樣濾波器對心電數據進行壓縮采樣，其中n的數值與輸入數據中R峰的數目相關，能使神經網絡的特征空間中包含電數據的周期特征。

3.如權利要求1所述的高通用性的心電數據壓縮感知系統，其特征在于，所述心電數據壓縮網絡采用聯合的形式對不同并行網絡層進行合并，實現人體心電數據在傳輸時涉及的常用壓縮率，聯合采樣函數的形式如下：

其中，r是指第n層卷積形式實現的心電數據的最終壓縮率，L_n是指第n層壓縮后的心電數據的長度，L_input是指輸入的心電預處理數據的長度，L_input一般至少要包含2個心臟搏動周期的數據；聯合采樣函數r在不改變輸入的心電預處理數據長度的同時，通過疊加每個網絡層壓縮后的心電數據，來實現網絡壓縮率的伸縮。

4.如權利要求1所述的高通用性的心電數據壓縮感知系統，其特征在于，所述心電數據重建模塊包含一個多尺度一維卷積網絡架構的心電數據重建網絡，輸入壓縮后的心電采樣數據，輸出心電重建數據的特征；網絡使用卷積核進行心電數據的特征提取，提取后的特征與初始心電數據的特征進行匹配，實現特征補充；網絡最后為一層重建層，重建層的卷積核對心電重建數據的特征進行維度重建，獲取一維心電重建數據，完成重建。

5.如權利要求4所述的高通用性的心電數據壓縮感知系統，其特征在于，所述的心電數據重建網絡采用歐式距離損失進行訓練，網絡的損失函數如下：

其中，代表重建的心電數據，代表心電數據模板；E代表重建數據對應于心電數據模板的損失，用于回傳并訓練優化神經網絡的參數。

6.一種終端設備，其特征在于，所述終端設備包括：

至少一個處理器、至少一個存儲器以及存儲在所述存儲器中的計算機程序指令，當所述計算機程序指令被所述處理器執行時實現如權利要求1-5中任一項所述高通用性的心電數據壓縮感知系統。

7.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執行時實現如權利要求1-5中任一項所述高通用性的心電數據壓縮感知系統。