公开(公告)号：CN114732415A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210334113.X

申请日：2022-03-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 潘沛生 ,  谭庆康

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/00 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于SNN网络的心电信号异常预测方法及装置，所述方法包括：步骤1：对心电信号数据进行采集；步骤2：对采集到的心电信号数据进行预处理；步骤3：将预处理之后的心电信号数据输入基于SNN网络的心电信号异常预测模型中；步骤4：将SNN网络预测模型中输出的数据输入注意力机制中；步骤5：对心电信号的异常类型进行预测；所述基于注意力机制的SNN网络的心电信号异常预测模型，包括依次设置的小波变换模块、一个SNN网络层、一个注意力机制模块、一个全连接层、一个Softmax层；本发明通过SNN网络和注意力机制提高了心电信号异常预测的准确率，并具有良好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN113995417A

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202111224262.2

申请日：2021-10-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 潘沛生 ,  陈兆雄 ,  谭庆康

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/363 ,  A61B5/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM自编码器的心电信号异常预测方法，包括：将预处理后的心电信号数据输入编码器LSTM层中，编码器LSTM层通过LSTM单元提取预处理后的心电信号信号特征，对输入的时间序列信息编码成为一个固定维度的特征向量；对编码器LSTM层输出的特征向量进行解码并对后一段时间进行预测；将解码器LSTM层的输出输入到全连接层，提取预测的心电信号的异常特征并加权求和得到每种异常的分数；将全连接层的输出输入到Softmax层，将全连接层得到的分数映射为概率，得到心电信号异常预测结果。本发明有效实现了对心电信号异常的预测。