[发明专利]基于深度神经网络的心律失常的检测系统

权利要求书

1.一种基于深度神经网络的心律失常的检测系统，其特征在于，包括：

分段模块，用于对获取的待检测患者的K导联心电数据按时间顺序进行分段处理，获取多个K导联心电数据段，每个K导联心电数据段的长度相等，K为正整数；

检测模块，用于将所述多个K导联心电数据段按照时间的先后顺序依次分别输入训练好的深度神经网络模型，获取所述待检测患者患心律失常的类型。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：

训练模块，用于获取训练样本集，所述训练样本集包含多组训练样本，每组训练样本包含一位样本患者的多个K导联心电数据段；

基于所述训练样本集，对所述深度神经网络模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度神经网络模型包括：输入单元、卷积神经网络单元、循环神经网络单元和输出单元。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：

频谱变换模块，用于分别对每个K导联心电数据段进行频谱变换，得到多个经过频谱变换的K导联心电数据段；

相应地，所述检测模块，用于将所述多个K导联心电数据段按照时间的先后顺序依次分别输入训练好的深度神经网络模型，获取所述待检测患者患心律失常的类型，具体为：

检测模块，用于将所述多个经过频谱变换的K导联心电数据段按照时间的先后顺序依次分别输入训练好的深度神经网络模型，获取所述待检测患者患心律失常的类型。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：

滤波模块，用于对获取的待检测患者的K导联心电数据进行滤波。

6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，还包括：

数据增广模块，用于对所述训练样本集进行数据增广；

相应地，所述基于所述训练样本集，对所述深度神经网络模型进行训练，具体为：

基于经过数据增广后的训练样本集，对所述深度神经网络模型进行训练。

7.一种用于心律失常检测的电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下步骤：

对获取的待检测患者的K导联心电数据按时间顺序进行分段处理，获取多个K导联心电数据段，每个K导联心电数据段的长度相等，K为正整数；

将所述多个K导联心电数据段按照时间的先后顺序依次分别输入训练好的深度神经网络模型，获取所述待检测患者患心律失常的类型。

8.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行如下步骤：

对获取的待检测患者的K导联心电数据按时间顺序进行分段处理，获取多个K导联心电数据段，每个K导联心电数据段的长度相等，K为正整数；

将所述多个K导联心电数据段按照时间的先后顺序依次分别输入训练好的深度神经网络模型，获取所述待检测患者患心律失常的类型。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

对获取的待检测患者的K导联心电数据按时间顺序进行分段处理，获取多个K导联心电数据段，每个K导联心电数据段的长度相等，K为正整数；

将所述多个K导联心电数据段按照时间的先后顺序依次分别输入训练好的深度神经网络模型，获取所述待检测患者患心律失常的类型。