[发明专利]基于对比学习的心电图分析方法、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于对比学习的心电图分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集心电图数据，并对心电图数据中的阳性样本和阴性样本进行标注后，对心电图数据进行三元组格式的转化；三元组包括一条心电图数据中的阳性参考样本集合、该条心电图数据中的一目标样本和目标样本的类别标签；将不同心电图数据对应的三元组组成训练集；

S2：构建基于对比学习的深度神经网络模型，设定模型的输入为三元组中的阳性参考样本集合和目标样本，模型的输出为目标样本的类别标签，通过训练集对模型进行训练，将训练后的模型作为样本类别分类模型；

S3：对待分类心电图数据中的待分类心搏进行预分类；

S4：通过人工对步骤S3中的部分分类结果进行修正，并提取修正后的分类结果中的阳性样本组成阳性参考样本集合；

S5：针对未修正的每个分类结果，将其对应的心搏样本作为目标样本，与步骤S4中的阳性参考样本集合共同输入步骤S2得到的样本类别分类模型进行分类，根据样本类别分类模型输出的目标样本的类别标签判定该心搏样本是否为阳性样本。

2.根据权利要求1所述的基于对比学习的心电图分析方法，其特征在于：训练集中既包括阳性样本作为目标样本的三元组，也包括阴性样本作为目标样本的三元组。

3.根据权利要求1所述的基于对比学习的心电图分析方法，其特征在于：目标样本的类别标签采用1或0表示，当目标样本为阳性时标签为1，否则标签为0。

4.根据权利要求3所述的基于对比学习的心电图分析方法，其特征在于：三元组格式表示为或其中，表示一条心电图数据中的阳性参考样本集合，X⁺、X^-分别表示该条心电图数据的阳性目标样本和阴性目标样本。

5.一种基于对比学习的心电图分析终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～54任一所述方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一所述方法的步骤。