[發明專利]心律失常分類方法、裝置及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202111347820.4
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114224354A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 司玉娟;季恒宇;鄭國良;周琳
• 申請（專利權）人: 吉林大學;珠?？萍紝W院
• 主分類號: A61B5/346
• 分類號: A61B5/346;A61B5/352;A61B5/0245;A61B5/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 張志輝

1.一種心律失常分類方法，其特征在于，該方法包括：

獲取心電數據；

對所述心電數據進行分割，得到心拍序列及其標簽；

將所述心拍序列及所述標簽劃分為訓練集及測試集；

對所述訓練集及所述測試集的所述心拍序列執行馬爾可夫轉換場變換，得到心拍圖像；

將所述訓練集中的所述心拍圖像輸入雙側分支網絡模型進行訓練，得到心拍分類網絡模型；

將所述測試集中的所述心拍圖像輸入所述心拍分類網絡模型，得到心拍分類結果。

2.根據權利要求1所述的心律失常分類方法，其特征在于，所述對所述心電數據進行分割包括：

獲取所述心拍序列的R峰位置和對應的標簽；

選取R峰前128個采樣點到后171個采樣點作為一個心拍，作為所述雙側分支網絡模型進行訓練輸入。

3.根據權利要求1所述的心律失常分類方法，其特征在于，所述標簽包括：

基于AMMI標準，將心律失常分類為正常心拍、室上性異位搏動、心室異位搏動、融合搏動及未知。

4.根據權利要求1所述的心律失常分類方法，其特征在于，所述將所述心拍序列及所述標簽劃分為訓練集及測試集包括：

將所述心拍序列與對應的標簽按一定規則打亂；

對標簽類別的非平衡數據集進行分層采樣，包括在每一份數據集的子集中保持和原始數據集相同的類別比例，得到多份數據子集；

將所述數據子集以9:1的比例劃分為訓練集與測試集。

5.根據權利要求1所述的心律失常分類方法，其特征在于，所述對所述訓練集及所述測試集的所述心拍序列執行馬爾可夫轉換場變換包括：

量化心拍序列；

構建心拍馬爾可夫轉換矩陣W，

W_i,j為第i個分位數區間中的點的下一個采樣點在第j個分位數區間的概率，其中i＝1,2,3,…,Q,j＝j＝1,2,3,…,Q；

構建心拍馬爾可夫轉換場M，

M_i,j表示時間步i到j的轉移概率，i＝1,2,3,…,n；j＝1,2,3,…,n；

通過分段聚合減小心拍馬爾可夫轉換場的尺寸，得到心拍圖像。

6.根據權利要求1所述的心律失常分類方法，其特征在于，所述雙側分支網絡包括兩組殘差網絡，所述殘差網絡依次包括卷積層及四個殘差塊，每個殘差塊包括兩個卷積層；

所述雙側分支網絡訓練時，將與逆向取樣器相連的卷積層和三個殘差塊的參數與和均勻取樣器相連的網絡參數保持一致；

通過調節器將不同的權重值分配給兩組殘差網絡學習到的特征，通過兩個分類器處理后以相加方式聚合，并進行輸出；

其公式為其中z是聚合的預測結果，和為兩個分類器的轉置，β為權重值，f_c和f_r是兩組殘差網絡的輸出經全局平均池化后的特征向量。

7.根據權利要求6所述的心律失常分類方法，其特征在于，該方法還包括：

每個所述卷積層前使用批處理歸一化；

所述殘差網絡中設置有池化層；

依次連接的四個所述殘差塊使用大小為3x3的卷積核，卷積核數量分別為16、32、64、64個。

8.一種心律失常分類裝置，其特征在于，包括存儲器及處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現權利要求1-7任一所述的方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一所述的方法。