[发明专利]一种基于注意力循环神经网络的心电信号定位方法

说明书

本发明公开了一种基于注意力循环神经网络的心电信号定位方法，包括：对用于训练的心电信号进行标签，得到初始心电信号，根据初始心电信号中心搏的位置对初始心电信号进行心搏信号切分与心搏特征向量序列提取，基于心搏特征向量序列构建注意力循环神经网络，基于交叉熵损失函数对注意力循环神经网络进行训练，获取目标心电信号，根据目标心电信号中心搏的位置对目标心电信号进行目标心搏信号切分与目标心搏特征向量序列提取，将目标心搏特征向量序列输入训练完成的注意力循环神经网络，得到目标心搏特征向量对应的分类结果和异常心搏位置。

技术领域

本发明涉及信号分析技术领域，尤其涉及一种基于注意力循环神经网络的心电信号定位方法。

背景技术

心电信号的分类，不仅应该包含采集的一段心电信号出现了哪些问题也应该包含出现问题的位置。我们将上述两部分表示为“分类”与“定位”。“分类”与“定位”，给出可解释性的结果。对于“定位”，现有的心电信号分类算法，如果给定的心电信号训练数据，只包含“分类”而不包含“定位”，那么该算法也无法给出“定位”的结果，部份有定位的数据，只定位了室性早搏、房性早搏等比较明显的，或者定位的精度不足，需要重复查询数据，给出定位的结果，会耗费巨大的时间。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于注意力循环神经网络的心电信号定位方法；

本发明提出的一种基于注意力循环神经网络的心电信号定位方法，包括：

S1、对用于训练的心电信号进行标签，得到初始心电信号；

S2、根据初始心电信号中心搏的位置将初始心电信号切分为若干时间连续的心搏片段信号，并提取每个心搏片段信号的特征向量，将所有心搏片段信号的特征值按照时间顺序组合为心搏特征向量序列；

S3、基于心搏特征向量序列构建注意力循环神经网络；

S4、基于交叉熵损失函数对注意力循环神经网络进行训练；

S5、获取目标心电信号；

S6、根据目标心电信号中心搏的位置将目标心电信号切分为若干时间连续的目标心搏片段信号，并提取每个目标心搏片段信号的特征值，将所有目标心搏片段信号的特征值按照时间顺序组合为目标心搏特征向量序列；

S7、将目标心搏特征向量序列输入训练完成的注意力循环神经网络，得到目标心搏特征向量对应的分类结果和异常心搏位置。

优选地，步骤S1，具体为：从预设的标签集合内选取若干标签将用于训练的心电信号打上标签。

优选地，步骤S2，具体包括：

根据QRS波群识别算法识别出初始心电信号中每次心搏的位置；

根据每次心搏的位置将初始心电信号切分时间连续的心搏片段信号；

基于模式识别方法提取每个心搏片段信号的特征向量；

将按照时间顺序将所有心搏片段信号的特征向量进行组合，得到心搏特征向量序列；

优选地，步骤S6，具体包括：

根据QRS波群识别算法识别出目标心电信号中每次心搏的位置；

根据每次心搏的位置将目标心电信号切分时间连续的目标心搏片段信号；

基于模式识别方法提取每个目标心搏片段信号的特征向量；

将按照时间顺序将所有目标心搏片段信号的特征向量进行组合，得到目标心搏特征向量序列。

优选地，步骤S3，具体包括：