公开(公告)号：CN115553786B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202211210994.0

申请日：2022-09-30

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 宋立新 ,  李俊翰 ,  王乾

IPC: A61B5/321 ,  A61B5/346 ,  A61B5/352 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了基于无监督领域自适应的针对12导联心电图的心梗定位系统及方法，首先对12导联ECG信号应用小波去噪、自适应滑窗定位R峰、心拍分割等预处理，将预处理后的ECG信号作为一个整体送入DA‑MBN模型，先用基础的注意力机制(SE)模块对每个导联的信号特征进行加权，之后送入由多分支1D‑CNN搭建而成的特征提取网络提取特征，最后输入线性层和SoftMax层进行分类，其次使用领域自适应的方法利用无标签的ECG数据计算特征距离度量，将其作为正则项并入损失函数，用于微调模型，使模型能够提取更多的域不变特征。本发明通过多个不同尺度的分支进行特征提取，结合自注意力模块以及通道注意力机制对不同尺度不同导联的特征加权处理，最后用无监督领域自适应方法微调模型，为解决患者间情况下的心梗定位提供了一种有效的技术手段。

公开(公告)号：CN115553786A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211210994.0

申请日：2022-09-30

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 宋立新 ,  李俊翰 ,  王乾

IPC: A61B5/321 ,  A61B5/346 ,  A61B5/352 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于无监督领域自适应的针对12导联心电图的心梗定位系统及方法，首先对12导联ECG信号应用小波去噪、自适应滑窗定位R峰、心拍分割等预处理，将预处理后的ECG信号作为一个整体送入DA‑MBN模型，先用基础的注意力机制(SE)模块对每个导联的信号特征进行加权，之后送入由多分支1D‑CNN搭建而成的特征提取网络提取特征，最后输入线性层和SoftMax层进行分类，其次使用领域自适应的方法利用无标签的ECG数据计算特征距离度量，将其作为正则项并入损失函数，用于微调模型，使模型能够提取更多的域不变特征。本发明通过多个不同尺度的分支进行特征提取，结合自注意力模块以及通道注意力机制对不同尺度不同导联的特征加权处理，最后用无监督领域自适应方法微调模型，为解决患者间情况下的心梗定位提供了一种有效的技术手段。