[发明专利]标签相关性引导特征融合的心电图多分类预测系统与方法

权利要求书

1.一种标签相关性引导特征融合的心电图多分类预测系统，其特征在于，该系统包括：

标签粗糙分类模块，用于根据历史数据中心电图异常标签出现频率，确定心电图标签第一优先级组以及剩余心电图标签集合；

标签相关性分析模块，用于针对所述剩余心电图标签集合中的每一个心电图标签rl_j，计算所述心电图标签第一优先级组中标签出现时所述心电图标签rl_j出现的概率；

标签精细分类模块，用于根据所述标签相关性分析模块的概率计算结果，将所述剩余心电图标签集合划分为多个心电图标签优先级组，优先级高的心电图标签优先级组中心电图标签对应的概率计算结果均大于优先级低的心电图标签优先级组的概率计算结果；

原始特征提取模块，用于利用神经网络主体结构对输入的心电图进行特征提取得到原始特征张量；

心电图多分类预测模块，用于进行心电图多分类预测，包括多级级联分支、心电图正常预测分支；所述多级级联分支中的每一级级联分支分别用于预测一个心电图标签优先级组的标签概率，具有与心电图标签优先级组相同的优先级，包括特征融合子模块、心电图分类子模块；所述特征融合子模块用于对所述原始特征张量以及优先级高于当前优先级的级联分支特征融合子模块输出的对应级融合特征张量联结后得到的特征张量进行融合分析，得到当前级融合特征张量；所述心电图分类子模块用于对所述当前级融合特征张量进行分类分析，输出对应优先级的心电图标签优先级组的标签概率；所述心电图正常预测分支，用于对所述原始特征张量进行分类分析，输出心电图正常概率。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述确定心电图标签第一优先级组以及剩余心电图标签集合包括：

将历史数据中心电图异常标签出现频率最高的若干个异常标签组成心电图标签第一优先级组；剩余的心电图异常标签组成剩余心电图标签集合。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征融合模块基于注意力机制实现。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述神经网络主体包括7个残差块，每个残差块包括两个卷积层。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括表决分类器，用于对多模型的输出结果进行投票表决，得到最终的心电图分类结果。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述将所述剩余心电图标签集合划分为多个心电图标签优先级组具体为：

将所述剩余心电图标签集合划分为两个心电图标签优先级组：心电图标签第二优先级组、心电图标签第三优先级组。

7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多级级联分支包括三级级联分支；第一级联分支包括第一特征融合子模块、第一心电图分类子模块，具有第一优先级，所述第一特征融合子模块用于对所述原始特征张量进行融合分析，得到第一级融合特征张量，所述第一心电图分类子模块用于对所述第一级融合特征张量进行分类分析，输出所述心电图标签第一优先级组的标签概率；第二级联分支包括第二特征融合子模块、第二心电图分类子模块，具有第二优先级，所述第二特征融合子模块用于对所述原始特征张量、所述第一级融合特征张量联结后得到的特征张量进行融合分析，得到第二级融合特征张量，所述第二心电图分类子模块用于对所述第二级融合特征张量进行分类分析，输出心电图标签第二优先级组的标签概率；第三级联分支包括第三特征融合子模块、第三心电图分类子模块，具有第三优先级，所述第三特征融合子模块用于对所述原始特征张量、所述第一级融合特征张量、所述第二级融合特征张量联结后得到的特征张量进行融合分析，得到第三级融合特征张量，所述第三心电图分类子模块用于对所述第三级融合特征张量进行分类分析，输出心电图标签第三优先级组的标签概率。