[發(fā)明專利]基于雙通道深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員房顫?rùn)z測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110763345.2
• 申請(qǐng)日: 2021-07-06
• 公開（公告）號(hào): CN113499081A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王偉;黃欣龍;黃諾賢;彭顯為;劉睿琦;陳健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/361
• 分類號(hào): A61B5/361;A61B5/318;A61B5/321;A61B5/35
• 代理公司: 深圳市創(chuàng)富知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44367
• 代理人: 高冰

本發(fā)明公開了一種基于雙通道深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員房顫?rùn)z測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于安裝在方向盤的傳感器采集駕駛員的心電圖信號(hào)；對(duì)心電圖信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理信號(hào)；根據(jù)預(yù)處理信號(hào)繪制時(shí)頻圖和龐加萊圖；以時(shí)頻圖和龐加萊圖為輸入，基于預(yù)構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)進(jìn)行信號(hào)分類，完成房顫?rùn)z測(cè)。該系統(tǒng)包括：信號(hào)采集模塊、信號(hào)預(yù)處理模塊、圖繪制模塊和信號(hào)分類模塊。通過使用本發(fā)明，提高駕駛環(huán)境下的安全性。本發(fā)明作為一種基于雙通道深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員房顫?rùn)z測(cè)方法及系統(tǒng)，可廣泛應(yīng)用于安全駕駛領(lǐng)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及安全駕駛領(lǐng)域，尤其涉及一種基于雙通道深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員房顫?rùn)z測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

交通過程中，駕駛員若在行駛時(shí)突發(fā)心梗，不僅危及自身生命安全，而且還將對(duì)車上的乘客造成傷害，近年來由于突發(fā)心血管疾病引發(fā)的交通事故屢見不鮮。駕駛場(chǎng)景中的心電圖檢測(cè)及房顫識(shí)別領(lǐng)域存在缺口。現(xiàn)有的設(shè)備或技術(shù)不能同時(shí)滿足在駕駛過程中收集心電信號(hào)與檢測(cè)房顫的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、便捷性和低成本等要求。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于雙通道深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員房顫?rùn)z測(cè)方法及系統(tǒng)，可以在駕駛場(chǎng)景中做到實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、便捷和低成本收集心電信號(hào)并檢測(cè)房顫，從而提高。

本發(fā)明所采用的第一技術(shù)方案是：基于雙通道深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員房顫?rùn)z測(cè)方法，包括以下步驟：

基于安裝在方向盤的傳感器采集駕駛員的心電圖信號(hào)；

對(duì)心電圖信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理信號(hào)；

根據(jù)預(yù)處理信號(hào)繪制時(shí)頻圖和龐加萊圖；

以時(shí)頻圖和龐加萊圖為輸入，基于預(yù)構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)進(jìn)行信號(hào)分類，完成房顫?rùn)z測(cè)。

進(jìn)一步，還包括：

判斷到房顫發(fā)生，發(fā)出警報(bào)警示車內(nèi)人員，撥打求救電話并發(fā)送車輛實(shí)時(shí)位置。

進(jìn)一步，所述對(duì)心電圖信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理信號(hào)這一步驟，其具體包括：

對(duì)心電圖信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后心電圖信號(hào)；

對(duì)心電圖信號(hào)進(jìn)行濾波處理，得到平滑心電圖信號(hào)；

對(duì)心電圖信號(hào)進(jìn)行信號(hào)質(zhì)量評(píng)估并結(jié)合去噪閾值進(jìn)行去噪處理，得到去噪后的信號(hào)；

對(duì)心電圖信號(hào)進(jìn)行R峰檢測(cè)，輸出心電圖信號(hào)序列中所有代表R峰的數(shù)據(jù)點(diǎn)的序號(hào)，得到R峰位置；

預(yù)處理完成，得到預(yù)處理信號(hào)。

進(jìn)一步，所述根據(jù)預(yù)處理信號(hào)繪制時(shí)頻圖和龐加萊圖這一步驟，其具體包括：

基于短時(shí)傅里葉變換方法對(duì)預(yù)處理信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻轉(zhuǎn)換，得到時(shí)頻圖；

根據(jù)R峰位置，求相鄰R峰之間的間隔；

將R峰之間的間隔儲(chǔ)存在數(shù)組RR中，并繪制散點(diǎn)圖，得到龐加萊圖。

進(jìn)一步，所述預(yù)構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用兩個(gè)通道，每個(gè)通道包括輸入層、卷積塊、采樣層和全連接層。

進(jìn)一步，所述以時(shí)頻圖和龐加萊圖為輸入，基于預(yù)構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)進(jìn)行信號(hào)分類，完成房顫?rùn)z測(cè)這一步驟，其具體包括：

將時(shí)頻圖和龐加萊圖分別作為預(yù)構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)通道的輸入；

分別經(jīng)過卷積塊提取深度特征；

經(jīng)過采樣層降低提取的特征維度；

經(jīng)過全連接層對(duì)通道的輸出結(jié)果進(jìn)行聚合并基于Softmax函數(shù)進(jìn)行信號(hào)分類，完成房顫?rùn)z測(cè)。