[发明专利]利用心搏时间序列生成心搏标签序列的处理方法和装置

说明书

本发明实施例涉及一种利用心搏时间序列生成心搏标签序列的处理方法和装置，方法包括：获取心搏时间序列；心搏时间序列包括多导联心搏数据；按照设定数据量对多导联心搏数据进行数据切割，得到多组心搏分析数据；将多组心搏分析数据进行数据组合，得到四维张量数据{B,H,W,C}；对四维张量数据进行张量格式转换处理，将四维张量数据中的高度数据收缩为1，并对宽度数据进行压缩，输出为{B,1,Wsubgt;1/subgt;,Csubgt;1/subgt;}的输出张量；对输出张量进行转换，得到特征张量{B,Wsubgt;1/subgt;,Csubgt;1/subgt;}；将特征张量与随机初始化的权重矩阵相乘，输出嵌入特征张量{B,Wsubgt;1/subgt;,dsubgt;model/subgt;}；其中，dsubgt;model/subgt;为输入到Transformer模型的特征向量的维度；将嵌入特征张量输入到训练好的Transformer模型，输出心搏时间序列对应的心搏标签序列。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种利用心搏时间序列生成心搏标签序列的处理方法和装置。

背景技术

心血管疾病是威胁人类健康的主要疾病之一，利用有效的手段对心血管疾病进行检测是目前全世界关注的重要课题。

心电图(ECG)是现代医学中诊断心血管疾病的主要方法，利用ECG诊断各种心血管疾病，本质上就是提取ECG的特征数据对ECG进行分类的过程。专家医生在心电图的阅读分析过程中，都是需要同时比较各个导联(单导数据除外)的信号在时间顺序上的变化，导联之间的相关性(空间关系)和变异，然后才能够做出一个比较准确的判断。而这种依赖于医生经验的方式，准确率无法得到保障。

随着科技的进步，利用计算机对ECG进行自动准确的分析已经得到了快速的发展。但是，虽然市场上大多数的心电图分析软件都可以对数据进行自动分析，但由于心电图信号本身的复杂与变异性，目前自动分析软件的准确率远远不够，无法达到临床分析使用的要求。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种利用心搏时间序列生成心搏标签序列的处理方法。本方法通过将心搏时间序列建模为自然语言中的“源语句”，将心搏时间序列的标签序列建模为“目标语句”，对Transformer模型进行改进训练，利用训练后的模型对基于心搏时间序列处理转换得到的嵌入特征张量进行处理，输出心搏标签序列。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种利用心搏时间序列生成心搏标签序列的处理方法，包括：

获取心搏时间序列；所述心搏时间序列包括多导联心搏数据；

按照设定数据量对所述多导联心搏数据进行数据切割，得到多组心搏分析数据；

将所述多组心搏分析数据进行数据组合，得到四维张量数据；所述四维张量数据具有四个因子{B,H,W,C}，其中因子B为批量数据、因子H为高度数据、因子W为宽度数据、因子C为通道数据；所述批量数据为所述多组心搏分析数据的组数；

对所述四维张量数据进行张量格式转换处理，将所述四维张量数据中的高度数据收缩为1，并对宽度数据进行压缩，输出为{B,1,W₁,C₁}的输出张量；

对所述输出张量进行转换，得到特征张量{B,W₁,C₁}；

将所述特征张量与随机初始化的权重矩阵相乘，输出嵌入特征张量{B,W₁,d_model}；其中，d_model为输入到Transformer模型的特征向量的维度；

将所述嵌入特征张量输入到训练好的Transformer模型，输出所述心搏时间序列对应的心搏标签序列。