基于多通道信号融合深度神经网络自动心律失常分析方法

摘要

本发明公开了一种基于多通道信号融合深度神经网络自动心律失常分析方法，它包括：三种采样方式生成多通道心电图样本；分别得到的600维心电信号扩增为3*（600*1）维，原始心电信号为两导联时，等效形成2*3*(600*1)维心电信号样本，将每导联输入信号通过合并层合并输入到一路导联通道中。导联通道由串联的卷积层单元组成，输出端的合并层将特征图合并，卷积层单元和LSTM层单元间有attention层；卷积层单元包括使用一维卷积提取一维心电信号特征的卷积层以及依次串联的一激励单元操作和一池化层操作；LSTM层单元串联一个激励单元为softmax的全连接层；输出；学习深度神经网络的参数，对样本进行自动识别；解决了现有心律失常分析系统尚不足以满足临床应用的准确率需求的问题。