[发明专利]基于AlexNet和迁移学习相结合的心电图异常识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于AlexNet和迁移学习相结合的心电图异常识别方法及系统，属于特征提取分类预测技术领域，本发明要解决的技术问题为如何结合AlexNet深度卷积神经网络和迁移学习准确高效的完成心电图异常识别，既能摆脱对样本数据容量的依赖，又能自动学习数据样本的特征，技术方案为：该方法具体如下：预处理：将数据集中的每条心电图信号转换成心电图图像，并对异常类型的心电图进行不同方位的裁剪；特征提取：把数据增强后的图像放入预训练的模型中进行训练，预训练后的心电图图像作为AlexNet模型的输入，自动提取特征，并利用ImageNet数据集预训练的AlexNet模型进行迁移学习；分类预测：把预训练的AlexNet深度卷积神经网络模型得到的高特征放入支持向量机中进行心电图分类。

技术领域

本发明涉及特征提取分类预测技术领域，具体地说是一种基于AlexNet和迁移学习相结合的心电图异常识别方法及系统。

背景技术

心电图(ECG或者EKG)是利用心电图机从体表记录心脏每一心动周期所产生的电活动变化图形的技术。如果病人心电图出现ST段或者T波的变化，应该特别留意是持续性变化还是动态(一过性)变化，如果持续存在多数不是心肌缺血或者冠心病所致；如果ST段(T波)变化与胸痛相关，那么极有可能是不稳定性心绞痛或者心肌梗死。

常见的异常心电图诊断如下：

①心房肥大：分为左、右心房肥大或双心房肥大，心电图特点为P波异常，多见于慢性肺源性心脏病、风湿性二尖瓣狭窄或各种病因所致心房肌增厚、房腔扩大。

②心室肥大：分为左、右心室肥大或双心室肥大，心电图特点为QRS波异常，多见于风湿性心脏病、慢性肺源性心脏病、先天性心脏病、高血压病或各种病因所致的心室肌增厚、心室腔扩大。

③心肌缺血：心电图特点为ST段和T波异常，简称ST-T改变，见于慢性冠状动脉供血不足，心绞痛发作等。

④心肌梗死：分为急性期和陈旧期，急性心肌梗死的心电图特点为QRS波、ST-T显著改变，陈旧性心肌梗死的ST-T多恢复正常，仅遗留坏死性Q波。

⑤心律失常：正常人的心律为窦性心律，节律均衡，频率为每分钟60-100次。如果心脏激动的起源窦房结或传导系统出现异常，就发生了心律失常。

⑥窦性心律失常：窦性心率每分钟超过100次为窦性心动过速，常见于运动或精神紧张、发热、甲亢、贫血和心肌炎等。窦性心率每分钟低于60次为窦性心动过缓，常见于甲低、颅内高压、老年人和部分药物反应。窦性心律不齐的心电图特点为P-R间期异常，临床意义不大。

⑦期前收缩：简称早搏，是指先于正常心动周期出现的心脏搏动，之后常出现长间歇称为代偿间歇，分为房性、交界性和室性三种。心电图表现为P波、QRS波和ST-T改变，有完全性或不完全性代偿间歇。偶发的期前收缩可见于正常人，但频发的室性早搏或形成二联律、三联律多见于多种心脏疾病。

⑧异位心动过速：分为阵发性和非阵发性两类，又分为室上性或室性心动过速，除频率快、节律不齐外，前者心电图形态多正常，后者QRS波宽大畸形，多见于器质性心脏病，非器质性心脏病也可出现。

⑨扑动与颤动：分为心房和心室两大类。心房扑动与颤动为频率在每分钟250～600次的异位节律，P波消失，代之以异常的F波，多见于老年心脏退行性改变、高血压病、冠心病、肺心病、甲亢等。心室扑动与颤动属恶性心律失常，患者有生命危险，必须争分夺秒地抢救。

目前心电图异常识别是通过医生肉眼观察并判断，容易出现漏看、错看或者识别失误的问题。