[发明专利]心电图心拍分类识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种心电图心拍分类识别方法及系统，该方法包括：步骤S1：对异常心电数据库中的心电图信号进行预处理；步骤S2：从异常心电数据库中选取经过预处理后的心电图信号，然后从选取的经过预处理后的心电图信号中抽取心拍，得到心拍样本集；步骤S3：从心拍样本集中随机选取一部分心拍作为训练样本集，剩余部分的心拍作为测试样本集；步骤S4：将训练样本集输入卷积神经网络模型中进行训练，实现心电图信号特征的提取，该卷积神经网络模型包括空间金字塔池化层；步骤S5：将提取得到的特征信息以及测试样本集输入卷积神经网络模型中，并采用分类器对卷积神经网络模型的输出结果进行分类。本发明可以提高心拍分类识别的准确率。

主权项

1.一种心电图心拍分类识别方法，其特征在于，包括：步骤S1：对异常心电数据库中的心电图信号进行预处理，所述预处理包括去除基线漂移处理和去噪处理；步骤S2：从所述异常心电数据库中选取经过所述预处理后的心电图信号，然后从所述选取的经过所述预处理后的心电图信号中抽取心拍，得到心拍样本集；步骤S3：从所述心拍样本集中随机选取一部分心拍作为训练样本集，剩余部分的心拍作为测试样本集；步骤S4：将所述训练样本集输入卷积神经网络模型中进行训练，实现心电图信号特征的提取，其中，所述卷积神经网络模型为五层结构，分别为第一卷积层、最大池化层、第二卷积层、空间金字塔池化层、全连接层，其中，所述空间金字塔池化层用于对所述第二卷积层输出的数据进行尺寸统一；步骤S5：将所述提取得到的特征信息以及所述测试样本集输入所述卷积神经网络模型中，并采用分类器对所述卷积神经网络模型的输出结果进行分类，实现对不同种类心拍的分类识别。