[發明專利]一種用于多標簽標注心電信號的心搏分類方法和裝置在審
| 申請號： | 202010052894.4 | 申請日： | 2020-01-17 |
| 公開（公告）號： | CN111275093A | 公開（公告）日： | 2020-06-12 |
| 發明（設計）人： | 王斌;劉暢 | 申請（專利權）人： | 上海優加利健康管理有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/0402;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京慧誠智道知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11539 | 代理人： | 李楠 |
| 地址： | 201612 上海市*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 用于 標簽 標注 電信號 分類 方法 裝置 | ||
1.一種用于多標簽標注心電信號的心搏分類方法，其特征在于，所述心搏分類方法包括：
獲取心搏時間序列，并對所述心搏時間序列進行數據切割，得到多導聯心搏數據的多組數據片段；所述心搏時間序列包括多導聯心搏數據；
將所述數據片段輸入訓練好的多標簽分類模型；所述多標簽分類模型包括特征提取模塊、全連接層和Sigmoid激活函數層；
所述特征提取模塊對送入的所述數據片段進行特征提取，得到高維嵌入信息；所述高維嵌入信息中包含有每組數據片段對應的心搏類別的信息；
將所述高維嵌入信息送入全連接層，輸出為一維向量[1,N]；其中，N為數據片段的心搏類別的類別數量；
將所述一維向量[1,N]輸入到Sigmoid激活函數層，輸出所述類別數量個心搏類別的概率值；所述概率值在[0,1]范圍內；
確定所述概率值是否超過設定概率的閾值，將概率值超過設定概率的閾值的心搏類別輸出為心搏分類結果。
2.根據權利要求1所述的心搏分類方法，其特征在于，在將所述數據片段輸入訓練好的多標簽分類模型之前，所述方法還包括：
訓練所述多標簽分類模型。
3.根據權利要求2所述的心搏分類方法，其特征在于，所述訓練所述多標簽分類模型具體包括：
獲取作為訓練樣本的心搏時間序列，并對所述作為訓練樣本的心搏時間序列進行數據切割，得到多組樣本數據片段；每組樣本數據片段具有對應一個或多個手工標注的心搏類別的分類標簽；
在所述分類標簽中，識別同時具有室性和室上性類型的數據片段的分類標簽，并進行標簽拆分，得到拆分后的拆分標簽；每個拆分標簽對應一個心搏類別；
對所述樣本數據片段進行數據組合和格式轉換處理得到所述訓練樣本的心搏時間序列的訓練樣本輸出張量和訓練樣本的拆分標簽；
將所述訓練樣本輸出張量和訓練樣本拆分標簽輸入待訓練的多標簽分類模型，根據所述訓練樣本輸出張量得到訓練樣本的準分類結果的預測值；
根據所述準分類結果的預測值與所述拆分標簽的標簽值之間的差異和損失函數，計算多標簽分類模型正向傳播的損失；
根據多標簽分類模型正向傳播的損失，利用隨機梯度下降算法計算多標簽分類模型的反向傳播的梯度；
根據所述反向傳播的梯度修正所述多標簽分類模型的模型參數；
確定所述訓練的迭代次數；
當所述迭代次數達到設定的訓練次數時，得到所述訓練好的多標簽分類模型。
4.根據權利要求3所述的心搏分類方法，其特征在于，當所述迭代次數未達到設定的訓練次數時，對模型參數修正后的多標簽分類模型執行下一次迭代的訓練。
5.根據權利要求3所述的心搏分類方法，其特征在于，對所述數據片段進行處理得到所述心搏時間序列的標簽拆分后的輸出張量具體包括：
將所述多導聯心搏數據的多組數據片段進行數據組合，得到四維張量數據；所述四維張量數據具有四個因子{B,H,W,C}，其中因子B為批量數據、因子H為高度數據、因子W為寬度數據、因子C為通道數據；所述批量數據為所述多組心搏分析數據的組數；
對所述四維張量數據進行張量格式轉換處理，將所述四維張量數據中的通道數據收縮為1，輸出為心搏時間序列的輸出張量{B,H1,W1,1}。
6.根據權利要求3所述的心搏分類方法，其特征在于，所述根據所述準分類結果的預測值與手工標注標簽的標簽值之間的差異，計算多標簽分類模型正向傳播的損失函數具體為：
其中，J(w)為損失函數，yn為標簽值，y^n為預測值，N為訓練樣本個數，T為每組訓練樣本的心搏類別的類別數量。
7.根據權利要求3所述的心搏分類方法，其特征在于，在所述將所述訓練樣本輸出張量和訓練樣本拆分標簽輸入待訓練的多標簽分類模型之前，還包括：
將非具有室性和室上性類型的數據片段的分類標簽作為拆分標簽。
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