科创中国
一种心电信号自动分类方法
发布时间: 2023-10-19
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
生物与新医药技术,医药生物技术
成果介绍
本发明公开了一种心电信号自动分类方法，其是按如下的步骤实现的：a）获取人体的心电信号，并进行滤波处理，检测滤波后的心电信号的R波；b）检测到R波以后，构建数据集，所述数据集由若干组心拍数据构成，每组所述心拍数据均带有一种标签；c）构建稀疏自动编码深度学习网络；d）分步训练所述稀疏自动编码深度学习网络；e）根据步骤d）所得的第一隐含层的网络权值、第二隐含层的网络权值和softmax分类器的网络权值，将待测心拍数据输入所述稀疏自动编码深度学习网络，得到分类输出的心拍数据。本发明将稀疏自动编码深度学习网络应用于心拍数据的分类，利用其自主学习能力和深层特征挖掘的特性，提取信号更深层次的特征，而对心拍数据进行分类。
成果亮点
本发明的目的是提供一种心电信号自动分类方法，以解决现有分类算法在对不同人体，不同环境下心电信号分类的不稳定问题。
本发明的目的是这样实现的：本发明所提供的心电信号自动分类方法，包括以下步骤：
a)获取人体的心电信号，并进行滤波处理，检测滤波后的心电信号的R波；
b)检测到R波以后，构建数据集，所述数据集由若干组心拍数据构成，每组所述心拍数据均带有一种标签，所述标签总共有6种，分为正常心拍、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、房性早搏、融合性心跳：
c)构建稀疏自动编码深度学习网络：
d)分步训练所述稀疏自动编码深度学习网络：
e)根据步骤d)所得的第一隐含层的网络权值、第二隐含层的网络权值和softmax分类器的网络权值，将待测心拍数据输入所述稀疏自动编码深度学习网络，得到心拍数据的分类输出
团队介绍
刘 秀 玲，博士 教授 博士生导师，主要从事自动化领域的智能建模方法与控制研究，近年来主要围绕复杂系统的建模与智能分析及其在心血管疾病诊疗中的应用开展工作。将人工智能方法引入到心血管系统的建模过程中，实现了人体模型中相关信号和影像的特征提取以及系统模型的建立和智能分析。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”河北科技服务团 (河北省数字健康工程学会) 评价时间：2023-10-23
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