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一種基于門控循環(huán)擴(kuò)散模型的心電信號增強(qiáng)與分類方法

文檔序號:40463122發(fā)布日期:2024-12-27 09:28閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種基于門控循環(huán)擴(kuò)散模型的心電信號增強(qiáng)與分類方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,步驟3中,所述擴(kuò)散模型為門控循環(huán)擴(kuò)散模型,包括初始層、時間嵌入層、四個下采樣層、中間層、四個上采樣層和輸出層;

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,步驟3中,所述時間嵌入層接受單個整型數(shù)字代表時間戳作為輸入,所述時間嵌入層包括正弦位置編碼、第一全連接層、高斯誤差線性單元激活函數(shù)與第二全連接層;

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,步驟3中,所述下采樣層包括兩個殘差塊、注意力部分與下采樣部分,下采樣層中的數(shù)據(jù)將作為輸入進(jìn)入上采樣層,設(shè)定一個棧數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在每個下采樣層的第一個殘差塊和注意力部分之后,保存當(dāng)前數(shù)據(jù)并存入棧中;

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,步驟3中,所述中間層包括初始?xì)埐顗K、門控循環(huán)單元陣列、多頭注意力機(jī)制與末尾殘差塊;

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,步驟3中,所述上采樣層包括兩個殘差塊、注意力部分與上采樣部分;

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,步驟3中,所述輸出層包括一個殘差塊和卷積層;所述殘差塊的結(jié)構(gòu)與下采樣層中的殘差塊相同。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,步驟4包括:

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,步驟6包括:所述分類模型包括四層,第一層包括4個卷積塊與最大池化層;第二層包括全連接層、隨機(jī)失活層、批正則化層與線性整流單元激活函數(shù);第三層為門控循環(huán)單元層;第四層包括全連接層與歸一化指數(shù)函數(shù)層;

10.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括處理器和存儲器,所述存儲器存儲有程序代碼,當(dāng)所述程序代碼被所述處理器執(zhí)行時,使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至9中任一項所述的方法的步驟。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于門控循環(huán)擴(kuò)散模型的心電信號增強(qiáng)與分類方法,包括:步驟1,獲取心電信號數(shù)據(jù)集;步驟2,設(shè)定擴(kuò)散模型的參數(shù)與超參數(shù);步驟3,建立擴(kuò)散模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);步驟4,訓(xùn)練擴(kuò)散模型,通過訓(xùn)練好的擴(kuò)散模型補(bǔ)充心電信號數(shù)據(jù)集;步驟5,設(shè)定分類模型的超參數(shù);步驟6,建立分類模型;步驟7,采用步驟4得到的心電信號數(shù)據(jù)集訓(xùn)練分類模型,將訓(xùn)練好的分類模型用于心電信號分類。本發(fā)明方法引入門控循環(huán)擴(kuò)散模型補(bǔ)充數(shù)據(jù),相較于傳統(tǒng)的生成式模型,更能捕捉心電信號的時序信息,從而模擬出心率的特征。

技術(shù)研發(fā)人員:周依娜,徐樂懷,張英弛,刁嘉琳,蘇旭陽
受保護(hù)的技術(shù)使用者:南京大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/26
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