[发明专利]一种基于频域信号与时域信号的模态融合胎心率分类方法

说明书

本申请实施例属于生物医学信号处理领域，涉及一种基于频域信号与时域信号的模态融合胎心率分类方法，包括获取胎心率信号，提取胎心率信号在时域模态的时域特征；将胎心率信号从时域模态转换到频域模态，提取胎心率信号在频域模态的频域特征；计算时域特征在时域向量表征对应位置点的注意力值以及频域特征在频域向量表征对应位置点的注意力值；将时域特征在时域向量表征以及频域特征在频域向量表征同一顺序的位置点的注意力值进行融合，并获得融合后的胎心率融合表征结果；获得胎心率融合表征结果的预测分类标签，完成胎心率的诊疗结果。本申请还提供一种基于频域信号与时域信号的模态融合胎心率分类系统。本申请完成对胎心率信号的提纯。

技术领域

本申请涉及生物医学信号处理领域，尤其涉及一种基于频域信号与时域信号的模态融合胎心率分类方法及系统。

背景技术

胎儿心率监护是判断胎儿在母体内是否健康的一项重要技术指标。获得胎心率信号的方法有多种，其中，超声多普勒法因高灵敏性、无损伤性、方向性强、适用周期长和操作简单等优点得到了广泛应用，然而在超声多普勒回波信号的采集过程中，由于是通过母体进行胎心率信号采集，而非直接对胎儿本体进行心率信号采集，因此在所采集到的心率信号中不仅会存在电磁噪声，还会存在由于胎儿在母体内运动造成的心率信号丢失等问题。所以针对胎心率信号噪声种类较多，如何提取较为纯净的胎心率信号以提高计算胎心率的准确性成为该领域研究的一个难点问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于频域信号与时域信号的模态融合胎心率分类方法及系统，以解决胎心率信号噪声种类较多，无法得到纯净的胎心率信号的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于频域信号与时域信号的模态融合胎心率分类方法，采用了如下所述的技术方案：所述方法包括下述步骤：

获取胎心率信号，提取胎心率信号在时域模态的时域特征；

将胎心率信号从时域模态转换到频域模态，提取胎心率信号在频域模态的频域特征；

计算时域特征在时域向量表征对应位置点的注意力值以及频域特征在频域向量表征对应位置点的注意力值；

查找时域特征在时域向量表征以及频域特征在频域向量表征同一顺序的位置点，将时域特征在时域向量表征以及频域特征在频域向量表征同一顺序的位置点的注意力值进行融合，并获得融合后的胎心率融合表征结果；

输入由单层全连接神经网络构成的分类结构至胎心率融合表征结果中，获得胎心率融合表征结果的预测分类标签，完成胎心率的诊疗结果。

进一步的，所述获取胎心率信号，提取胎心率信号在时域模态的时域特征的步骤包括：

获取胎心率信号，通过一维卷积神经网络对胎心率信号在输入维度上进行扩充；

将扩充后的胎心率信号输入至transformer网络结构中，获得胎心率信号在时域模态的时域特征。

进一步的，所述在输入维度上进行扩充方式为将胎心率信号从一维空间扩充到多维空间。

进一步的，所述将扩充后的胎心率信号输入至transformer网络结构中，获得胎心率信号在时域模态的时域特征的步骤包括：

通过transformer网络结构对输入的扩充后的胎心率信号的每一层进行单独矩阵转置；

对矩阵转置后的扩充后的胎心率信号进行整合，并获取每一层胎心率信号的时域特征。

进一步的，所述将胎心率信号从时域模态转换到频域模态，提取胎心率信号在频域模态的频域特征的步骤包括：

将胎心率信号经过快速傅里叶从时域模态变换到频域模态，使得胎心率信号从时域特征信号变换成频域特征信号；