基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法与流程

本申请涉及机器学习和深度学习，特别是涉及基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法。

背景技术：

1、随着医疗技术的不断进步和人们健康意识的提高，心律失常的早期诊断和精准治疗成为了医学领域的重要研究方向。心律失常是一种常见的心血管疾病，其症状多样且复杂，不同的心律失常类型可能需要不同的治疗方案。因此，多标签心律失常判别方法在临床诊断和治疗中具有重要意义。然而，传统的多标签心律失常判别方法往往存在着误诊率高、分类精度低等问题。这主要是由于心律失常信号的非线性和复杂性，以及不同类型心律失常之间的重叠和相似性。

2、在此背景下，基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法应运而生，旨在利用多尺度神经网络模型对心律失常信号进行多尺度的分析和处理，解决由心律失常信号的非线性和复杂性所导致的分类困难，以及分类精度和预测的准确性低的技术问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供了基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法，旨在利用多尺度神经网络模型对心律失常信号进行多尺度的分析和处理，解决由心律失常信号的非线性和复杂性所导致的分类困难，以及分类精度和预测的准确性低的技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请提供了基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法。

3、本申请公开的第一个方面，提供了用于可再生能源装备的腐蚀数据分析方法，所述方法包括：通过对原始心电图数据进行预处理，生成心电图数据预处理结果；根据所述心电图数据预处理结果提取心律失常特征，其中，所述心律失常特征包括时域特征、频域特征和时频特征；构建心律失常判别模型，通过所述心律失常特征进行学习，其中，所述心律失常判别模型由多个分支网络组成，所述多个分支网络分别对应所述时域特征、频域特征和时频特征的多个频率范围；采集心律失常数据进行标注，根据多标签心律失常数据对所述心律失常判别模型进行训练，获得多标签心律失常判别模型；采集实时心电图数据，输入所述多标签心律失常判别模型进行分类和预测，获得心律失常预测结果；对所述心律失常预测结果进行加权焦点损失，根据所述心律失常预测加权结果和实际心律进行一致性判定，生成反馈调控结果。

4、本申请公开的另一个方面，提供了基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别系统，所述系统用于上述方法，所述系统包括：预处理模块1，所述预处理模块1用于通过对原始心电图数据进行预处理，生成心电图数据预处理结果；心律失常特征提取模块2，所述心律失常特征提取模块2用于根据所述心电图数据预处理结果提取心律失常特征，其中，所述心律失常特征包括时域特征、频域特征和时频特征；心律失常判别模型构建模块3，所述心律失常判别模型构建模块3用于构建心律失常判别模型，通过所述心律失常特征进行学习，其中，所述心律失常判别模型由多个分支网络组成，所述多个分支网络分别对应所述时域特征、频域特征和时频特征的多个频率范围；模型训练模块4，所述模型训练模块4用于采集心律失常数据进行标注，根据多标签心律失常数据对所述心律失常判别模型进行训练，获得多标签心律失常判别模型；分类和预测模块5，所述分类和预测模块5用于采集实时心电图数据，输入所述多标签心律失常判别模型进行分类和预测，获得心律失常预测结果；一致性判定模块6，所述一致性判定模块6用于对所述心律失常预测结果进行加权焦点损失，根据所述心律失常预测加权结果和实际心律进行一致性判定，生成反馈调控结果。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

6、上述基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法，该方法对心电图数据进行预处理，提取心律失常的关键特征，如时域、频域和时频特征。其次，构建一个多分支网络模型，每个分支对应不同频率范围的特征进行学习。之后，使用标注的心律失常数据训练模型，形成多标签心律失常判别模型。实时采集心电图数据，通过已训练的模型进行分类和预测，并生成反馈调控结果，以优化模型或提供给医生参考。这种方法利用多尺度神经网络模型对心律失常信号进行多尺度的分析和处理，确保能够更好地处理心律失常信号的非线性和复杂性，提高分类精度和预测的准确性。

7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

技术特征：

1.基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多标签心律失常数据对所述心律失常判别模型进行训练，获得多标签心律失常判别模型，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述比对函数，包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述心律失常预测结果进行加权焦点损失，包括：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结
本申请涉及机器学习和深度学习技术领域，提供基于多尺度神经网络模型的多标签心律失常判别方法。所述方法包括：对原始心电图数据进行预处理，提取心律失常的关键特征，包括时域、频域和时频特征。再构建一个多分支网络模型，每个分支对应不同频率范围的心律失常特征进行学习。其次，使用标注的心律失常数据对模型进行训练，形成多标签心律失常判别模型。最后，使用实时采集的心电图数据，通过已训练的模型进行分类和预测，并生成反馈调控结果，以优化模型或提供给医生参考。从而达到利用多尺度神经网络模型对心律失常信号进行多尺度的分析和处理，确保能够更好地处理心律失常信号的非线性和复杂性，提高分类精度和预测的准确性。

技术研发人员：陈韵岱,石亚君,彭丽华,郜玲,但晴,韩宝石,方震,王鹏,夏攀,陈一冰
受保护的技术使用者：中国人民解放军总医院第一医学中心
技术研发日：
技术公布日：2024/7/15