[发明专利]基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型及其构建方法

权利要求书

1.基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型的构建方法，其特征在于，包括：

采集病人的原始心磁信号和诊断信息；

根据所述诊断信息，对所述原始心磁信号进行标记，得心磁信号标签；

将所述原始心磁信号进行空间重建，得心磁图视频数据；

提取所述心磁图视频数据的视频特征；

将所述心磁图视频数据输入四维时序分类网络，以所述心磁信号标签作为输出，对所述四维时序分类网络进行训练，得训练好的四维时序分类网络；

将所述心磁图视频数据进行降维处理，然后将降维后的心磁视频输入三维空间分类网络，以所述心磁信号标签作为输出，对所述三维空间分类网络进行训练，得训练好的三维空间分类网络；

将所述视频特征、训练好的四维时序分类网络和训练好的三维空间分类网络进行融合，得所述基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型。

2.如权利要求1所述的基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型的构建方法，其特征在于，所述四维时序分类网络为基于TimeSformer的无卷积时序视频分类网络模型。

3.如权利要求1所述的基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型的构建方法，其特征在于，所述三维空间分类网络为基于Resnet3D改良的三维卷积神经网络模型。

4.如权利要求1所述的基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型的构建方法，其特征在于，所述降维处理，具体为，采用公式1对所述心磁图视频数据中图像颜色通道RGB的红色通道和蓝色通道赋值，根据红蓝两色在图像中的正负极含义分别乘以正负相反的常数n，实现对心磁图视频数据的图像含义层面的人为特征增强以及进行了视频的降维处理，得到三维RGB矩阵数据；采用公式2对所述三维RGB矩阵数据进行归一化处理，得到归一化处理后的三维归一化矩阵数据；其中，公式1为output＝R*n+G+B*(-n)，式中，R，G，B分别是红色、绿色和蓝色三个颜色通道上的0-255的数值，n为一常数；公式2为式中，x为公式1中的output值。

5.如权利要求1所述的基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型的构建方法，其特征在于，还包括：对采集到的所述原始心磁信号进行预处理，所述预处理包括去除噪声和片段分割。

6.如权利要求1所述的基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型的构建方法，其特征在于，所述视频特征包括T峰的磁场角度，T峰的电流角度，R峰的磁场角度，R-T峰之间的磁场角度变化，QRS波的磁场角度变化。

7.基于心磁图视频数据的心肌缺血预测模型，其特征在于，其由如权利要求1-6任一所述的构建方法构建得到。

8.存储介质，其中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器加载执行时，实现如权利要求1-6任一所述的构建方法。

9.电子设备，其特征在于，包括：处理器、及存储器；其中，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于加载执行所述计算机程序，以使所述电子设备执行如权利要求1-6任一所述的构建方法。