[發明專利]使用自動編碼器減小心內心電圖噪聲及使用深度學習訓練損失函數以細化心內和體表心電圖

在審

• 申請號: 202110627246.1
• 申請日: 2021-06-04
• 公開（公告）號: CN113749664A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: Y·A·阿摩司;M·阿米特;S·戈德堡;L·特索夫
• 申請（專利權）人: 伯恩森斯韋伯斯特（以色列）有限責任公司
• 主分類號: A61B5/318
• 分類號: A61B5/318;A61B5/346;A61B5/349;A61B5/283;A61B5/287
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 徐予紅;姜冰

1.一種方法，包括：

接收包括信號噪聲的原始信號數據；

由降噪自動編碼器通過執行降噪自動編碼器操作來對所述原始信號數據進行編碼以產生潛在表示；以及

由所述降噪自動編碼器對所述潛在表示進行解碼，以產生重建的、沒有所述信號噪聲的干凈信號數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述原始信號數據包括電力線噪聲、接觸噪聲、偏轉噪聲、Fluro噪聲和心室遠場中的至少一者。

3.根據權利要求1所述的方法，其中所述降噪自動編碼器在用于構建包括一個或多個濾波器的專用圖形用戶界面的模式下執行。

4.根據權利要求1所述的方法，其中所述降噪自動編碼器在用于記錄控制環境中的噪聲并將所述噪聲添加到所述干凈信號數據的模式下執行。

5.根據權利要求1所述的方法，其中所述原始信號數據包括來自心內心電圖、心內心電圖和體表心電圖，或具有每個電極的位置和解剖結構信息的心內心電圖的N個通道的心臟的電信號。

6.根據權利要求1所述的方法，其中基于強調心房活動的損失函數來訓練所述降噪自動編碼器。

7.根據權利要求6所述的方法，其中所述損失函數利用神經網絡，其中最后一層重建干凈信號數據。

8.根據權利要求6所述的方法，其中所述損失函數包括加權均方誤差損失函數。

9.根據權利要求1所述的方法，其中監測和處理設備的患者生物識別傳感器記錄所述原始信號數據。

10.根據權利要求1所述的方法，其中所述降噪自動編碼器操作包括使所述原始信號數據通過深度神經網絡以降低所述原始信號數據的維度并保留重要信息。

11.根據權利要求1所述的方法，其中所述潛在表示包括來自所述原始信號數據的降低的維度和重要信息。

12.根據權利要求1所述的方法，其中所述干凈信號數據包括重建的、最小化所述信號噪聲的輸入心內信號。

13.根據權利要求1所述的方法，其中所述降噪自動編碼器學習所述干凈信號數據，以在所述降噪自動編碼器操作期間對后續原始心內信號進行降噪。

14.根據權利要求13所述的方法，其中所述降噪自動編碼器檢測所述后續原始心內信號的噪聲類型和質量。

15.根據權利要求14所述的方法，其中所述降噪自動編碼器基于所述質量是否高于閾值而對所述后續原始心內信號執行所述降噪自動編碼器操作。

16.根據權利要求1所述的方法，其中所述方法還包括根據所述干凈信號數據生成心電圖，所述心電圖實質上不含所述信號噪聲。

17.一種系統，包括：

存儲器，所述存儲器存儲用于降噪自動編碼器的處理器可執行代碼；和

一個或多個處理器，所述一個或多個處理器耦合至所述存儲器，所述一個或多個處理器被配置為執行所述處理器可執行代碼以使得：

接收包括信號噪聲的原始信號數據；

由所述降噪自動編碼器通過執行降噪自動編碼器操作來對所述原始信號數據進行編碼以產生潛在表示；以及

由所述降噪自動編碼器對所述潛在表示進行解碼，以產生重建的、沒有所述信號噪聲的干凈信號數據。