[发明专利]一种心电信号的质量评估方法有效
| 申请号: | 202110322895.0 | 申请日: | 2021-03-25 |
| 公开(公告)号: | CN113057647B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
| 发明(设计)人: | 舒明雷;王海生;田岚;王英龙 | 申请(专利权)人: | 山东省人工智能研究院;山东大学 |
| 主分类号: | A61B5/346 | 分类号: | A61B5/346;A61B5/352 |
| 代理公司: | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人: | 支文彬 |
| 地址: | 250013 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 电信号 质量 评估 方法 | ||
1.一种心电信号的质量评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
a)通过心电采集装置获得12导联心电信号E(t);
b)将获得的心电信号E(t)分段,将分段后的心电信号片段标记为可接受类及不可接受类;
c)计算机使用BiosPPy工具包中的hamilton segmenter进行R峰检测获得包含多个元素的统计特征矩阵StaF;
d)通过S变换将步骤b)中分段标记好的心电信号E(t)的片段转化为时频域的二维图像,将该二维图像表示为矩阵S(τ,f);
e)将矩阵S(τ,f)输入到残差收缩网络,获得收缩特征,将收缩特征输入到卷积神经网络中,获得深度特征矩阵DepF;
f)将统计特征矩阵StaF与深度特征矩阵DepF通过Flatten层变为一维向量拼接在一起,将拼接后的矩阵通过Dense层和Softmax函数获得质量评估结果;
步骤e)中使用Softmax函数通过公式计算得到对样本进行预测为正类或者负类的概率S(xi),式中为第i个样本预测为正和负的权重,i=1,2,为样本预测为正的权重,为样本预测为负的权重,通过公式计算得到残差收缩网络和卷积神经网络使用的双比例损失函数L2,式中M为正类样本数,N为负类样本数。
2.根据权利要求1所述的心电信号的质量评估方法,其特征在于:步骤b)中心电信号E(t)切分为10s的等长片段,根据2011PhysioNet/Computing in Cardiology挑战赛的注解标准将分段后的心电信号标记为可接受类及不可接受类。
3.根据权利要求1所述的心电信号的质量评估方法,其特征在于,步骤c)中统计特征矩阵StaF中的特征包括:
c-1)将最大R峰间期作为ECG记录的质量指标1;
c-2)将最小R峰间期作为ECG记录的质量指标2;
c-3)将平均R峰间期作为ECG记录的质量指标3;
c-4)将R峰间期标准差作为ECG记录的质量指标4;
c-5)将相邻R峰间期差距大于50ms的比率pNN50作为ECG记录的质量指标5;
c-6)将R峰密度作为ECG记录的质量指标6;
c-7)将相邻R峰间期差值的均方根RMSSD作为ECG记录的质量指标7;
c-8)将RR间期采样熵作为ECG记录的质量指标8。
4.根据权利要求1所述的心电信号的质量评估方法,其特征在于:步骤d)中通过公式计算得到时频谱矩阵S(τ,f),式中x(t)为待分析的心电信号,τ为时移因子,p为有理数,i为虚数单位,t为时间,e为无理数,f为频率。
5.根据权利要求1所述的心电信号的质量评估方法,其特征在于:步骤e)中通过公式得到残差网络的残差块的残差路径x加入软阈值化单元后的输出特征y,式中τ为阈值,通过公式得到软阈值化的输出对于输入的导数为x的偏导数,为y的偏导数。
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