[发明专利]心电信号分类模型训练方法、装置和终端设备

说明书

本申请公开了一种心电信号分类模型训练方法、装置和终端设备，该方法包括获取心电信号训练集；根据所述心电信号训练集中的每一个心电信号样本的特征确定对应的二进制向量标注，并对每一个心电信号样本进行归一化处理以确定每一个标准心电信号样本以获得带有二进制向量标注的标准心电信号样本；利用所述带有二进制向量标注的标准心电信号样本训练预先构建的心电信号分类模型直至所述心电信号分类模型对应的损失函数收敛。本申请公开的心电信号分类模型训练方法，用于训练心电信号分类模型，以使训练达标的心电信号分类模型可以自动确定所述待分类的心电信号的类别。

技术领域

本发明涉及心电检测领域，尤其涉及一种心电信号分类模型训练方法、装置和终端设备。

背景技术

心电信号作为反应患者生命体征的一种重要信息，已广泛用于诊断各种心脏异常中，其还可用于预测心血管疾病的发病率和死亡率等。心脏异常的早期，正确诊断可以增加成功治疗的机会。然而，人工解读心电信号费时费力，对医务人员的要求也较高。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出一种心电信号分类模型训练方法、装置和终端设备。

本申请提出一种心电信号分类模型训练方法，所述方法包括：

获取心电信号训练集；

根据所述心电信号训练集中的每一个心电信号样本的特征确定对应的二进制向量标注，并对每一个心电信号样本进行归一化处理以确定每一个标准心电信号样本以获得带有二进制向量标注的标准心电信号样本；

利用所述带有二进制向量标注的标准心电信号样本训练预先构建的心电信号分类模型直至所述心电信号分类模型对应的损失函数收敛。

本申请所述的心电信号分类模型训练方法，所述根据所述心电信号训练集中的每一个心电信号样本的特征确定对应的二进制向量标注，包括：

确定每一个心电信号样本中各个QRS波对应的心拍类型；

利用每一个心电信号样本中各个QRS波对应的心拍类型对应标记每一个心电信号样本中各个QRS波并将每一个心电信号样本中除QRS波以外的信号标记为心拍过渡类型以获得每一个心电信号样本的初始标记；

将每一个心电信号样本的初始标记转换为二进制向量标注。

本申请所述的心电信号分类模型训练方法，所述心拍类型包括窦性心拍、室性心拍、室上性心拍、左束支传导阻滞心拍和右束支传导阻滞心拍。

本申请所述的心电信号分类模型训练方法，所述心电信号分类模型包括多个编码模块、多个解码模块、传递模块和分类模块，所述编码模块和所述解码模块的数目相同；

所述多个编码模块用于对所述标准心电信号样本进行下采样以获得第一特征向量，所述传递模块用于对所述第一特征向量进行多尺度融合处理以获得第二特征向量，所述多个解码模块用于对所述第二特征向量进行上采样以获得第三特征向量，所述分类模块用于根据所述第三特征向量输出心电信号的类型。

本申请所述的心电信号分类模型训练方法，每一个编码模块和每一个解码模块包括稠密块单元，所述稠密块单元包括批量标准化层、激活层、一维卷积层、丢弃层和连接层；

所述稠密块单元用于利用批量标准化层、激活层、一维卷积层、丢弃层依次对输入的心电信号样本的特征向量进行标准化处理、激活处理、一维卷积处理和丢弃处理以获得标准特征向量；

所述连接层用于将输入至所述稠密块单元的特征向量和标准特征向量进行连接以获得加强特征向量。

本申请所述的心电信号分类模型训练方法，所述传递模块包括多个池化核不同的最大池化层、多个第一卷积层、多个上采样层、一个连接层和一个第二卷积层；