一种基于深度神经网络的自动心律失常分析方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的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；所得的600维心电信号沿第二个维度拼接，心电信号由600*1维扩增为600*3维，输入多个依次串联的卷积层单元和LSTM层单元，卷积层单元和LSTM层单元间有attention层；卷积层单元包括一个使用一维卷积的卷积层以及该卷积层输出端依次串联的一激励单元操作和一池化层操作；所述卷积层，用于提取一维心电信号的特征；LSTM层单元的输出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。