[发明专利]一种半监督的心电异常检测方法

权利要求书

1.一种半监督的心电异常检测方法，其特征在于，包括：

步骤1：使用小波阈值变换对心电信号进行降噪处理，然后随机选取若干正常心电数据作为训练集，再随机选取若干正常心电数据和异常心电数据用于阈值寻优数据集；

步骤2：构建AD-ECGGAN网络模型，所述AD-ECGGAN网络模型包括生成器和判别器；

步骤3：固定生成器，从所述训练集中抽取n个真实心电样本，在所述生成器中利用定义的噪声分布生成n个虚假心电样本，通过所述真实心电样本和虚假心电样本来训练判别器；设置每循环更新k次判别器，更新1次生成器为一轮；在每一轮打印所述生成器和判别器的损失以及判别器的准确率；

步骤4：通过所述生成器和判别器的损失以及判别器的准确率判断网络是否收敛，若收敛则转到步骤5；若没有收敛则继续步骤3的对抗训练；

步骤5：停止训练所述生成器，使用生成器生成的异常心电数据和训练集中真实的心电数据继续训练判别器直到准确率不再提升为止，保存此时的判别器模型；

步骤6：调用保存的所述判别器模型，用所述阈值寻优数据集在[0.4-0.6]的阈值区间内找到最优阈值θ；

步骤7：利用所述判别器模型和的最佳阈值θ进行心电异常检测。

2.根据权利要求1所述一种半监督的心电异常检测方法，其特征在于，使用小波阈值变换对心电信号进行降噪处理，具体如下：

将心电信号输入到小波函数中，进行多尺度分解；得到各尺度小波系数后再进行阈值分解，然后通过逆变换重构心电信号。

3.根据权利要求2所述一种半监督的心电异常检测方法，其特征在于，所述阈值分解规则为固定阈值法：

所述小波函数选择软阈值估计法，公式如下：

其中，N为每层小波高频系数的长度值；λ是阈值；w为高频小波系数。

4.根据权利要求1所述一种半监督的心电异常检测方法，其特征在于，所述AD-ECGGAN网络模型的目标函数表达式为：

其中，G表示生成器，D表示判别器，z表示随机噪声。

5.根据权利要求1所述一种半监督的心电异常检测方法，其特征在于，在所述生成器中增加改进的BILSTM层，在所述判别器增加小批量判别器层。

6.根据权利要求5所述一种半监督的心电异常检测方法，其特征在于，所述改进的BILSTM层具体实现方法如下：

k_t＝f(w₁x_t+w₂k_t-1)

k′_t＝f(w₃x_t+w₅k′_t+1)

o_t＝g(w₄k_t+w₆k′_t)

其中，x_t表示当前的输入，k_t表示前向传播时当前的输出，k_t-1表示前向传播时前一次的输出，k′_t表示后向传播时当前的输出，k′_t+1表示后向传播时后一次的输出，o_t表示最终的输出，w₁-w₆为门限单元的权重；前向传播时从时刻1到时刻t计算，获取每个时刻前向的输出；后向传播时从时刻t到时刻1反向计算，获取每个时刻后向的输出；将前向和后向层在对应时刻的计算结果相结合得到最终输出。