CN107103182A - 一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法 - Google Patents
一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107103182A CN107103182A CN201710192271.5A CN201710192271A CN107103182A CN 107103182 A CN107103182 A CN 107103182A CN 201710192271 A CN201710192271 A CN 201710192271A CN 107103182 A CN107103182 A CN 107103182A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- deep learning
- mrow
- heart disease
- information
- server
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法,其前期准备:临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,将信号进行分段,并利用小波分析算法提取信号频率节律信息,并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架进行训练,得到各类训练完的深度学习模型。后期运用:用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置,将采集到的心电信号上传到服务器,服务器提取信号频率节律信息并将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型进行判别,若存在心脏性疾病的征兆,将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病的深度学习模型中进行刷选评价,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单。
Description
技术领域
本发明涉及心脏性疾病风险预警系统及方法,尤其涉及一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法。
背景技术
心脏作为全身血液工作的重要器官,对于我们身体状态的维持有重要的作用。人体心脏的活动过程可以在体表以电流的方式反映出来,采用一定的检测仪器将这种心电信号记录下来即为心电图(electrocardiogram,ECG)。医院普通的心电检查仅能纪录受检者处于静态的且为时甚短的心电信号,这种检查不易发现隐藏着的心脏性疾病,因此,长时心电监护成为发现隐藏着的心脏性疾病的重要手段。
长时心电监护带来巨大的心电数据量,由于医院的资源有限,无法做到对众多可疑的心脏病人或用户同时实行有效的监护,因此,利用相关算法进行心电数据分析,对用户进行心脏性疾病风险性预警,可大大节约社会资源,从而达到保健和预防疾病的目的。
心脏性疾病的风险预警在于对心电信号实时分析识别,传统的识别算法在对特征提取的过程中往往需要人为设计,易发生漏检、误判等常见弊病。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征,而非采用手工设计的特征。深度学习能够非常有效地从大量有标签数据中深度提取数据的特征信息,充分挖掘数据的内在属性和有价值的表征数据,然后组合低层特征为更加抽象的高层特征,而高级特征则是数据更高级、更本质的描述,由此可以在分类问题上得到更优的结果。
中国专利申请201510522644.1提出了“一种实时心脏监控、报警及救援系统及方法”,算法的好坏是该系统实现监控、报警及救援的决定性因素。虽然该系统及方法具有完整系统流程,但在具体实施算法—智能专家算法上存在较大的不足。具体为:一是知识获取困难,人类专家不能明确的将他所用到的规则罗列出来,也很难确切的表达出他们用到的真正有效的知识,从而导致系统预警的不准确;二是专家系统是基于规则的系统,不具备记忆功能,且无法记忆本身的错误,因此注定在今后要犯同样的错误,从而导致系统预警效率的低下、人工维护成本高;三是专家系统不是鲁棒系统,如果专家系统对于一个问题找不到任何匹配的规则,系统无法给出任何结论,从而导致系统预警的不稳定性。
综上所述,如何克服现有技术的不足已成为心脏性疾病风险预警技术领域中亟待解决的重大难题之一。
发明内容
本发明针对现有心脏性疾病预警方法中存在的虚警率高、效率低以及稳定性差的缺陷,提出了一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法。
本发明公开了一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统,包括临床、深度学习框架一至N、深度学习模型一至N、服务器、心电采集装置;
临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,将信号分割成每段10秒的心电信号,并利用小波分析算法提取信号频率节律信息,并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架一至N进行训练,相应的得到各类训练完的深度学习模型一至N,并存储于服务器中,其中N≥4;
用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置,将采集到的心电信号通过移动通讯网络或者Wifi上传到服务器,服务器将采集到的原始心电数据利用小波分析算法提取信号频率节律信息,原始心电信号及频率节律信息均存储于服务器中;
服务器中存有训练完成后的深度学习模型一,并具有信息交互的功能,将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型一进行判别,判断是否存在心脏性疾病的征兆;
服务器中存有训练完成后的深度学习模型二至N,并具有信息交互的功能,若存在心脏性疾病的征兆,将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病的深度学习模型中,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医;
服务器存储的深度学习模型一至N具有再训练的功能,每隔一段时间,对收集到的心电数据送入深度学习模型进行再训练。
本发明公开了一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法,包括以下步骤:
步骤一,临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,将信号分割成每段10秒的心电信号,并利用小波分析算法提取信号频率节律信息,并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架一至N(N≥4)进行训练,相应的得到各类训练完的深度学习模型一至N。并存储于服务器中。
步骤二,用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置,将采集到的心电信号通过移动通讯网络或者Wifi上传到服务器,服务器将采集到的原始心电数据利用小波分析算法提取信号频率节律信息。原始心电信号及频率节律信息均存储于服务器中。
步骤三,服务器中存有训练完成后的深度学习模型一,并具有信息交互的功能。将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型一进行判别,判断是否存在心脏性疾病的征兆。
步骤四,服务器中存有训练完成后的深度学习模型二至N,并具有信息交互的功能。若存在心脏性疾病的征兆,将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病(心律不齐、心动过速、心室纤颤等)的深度学习模型中进行筛选评价,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医。
步骤五,服务器存储的深度学习模型一至N具有再训练的功能,每隔一段时间,对收集到的心电数据送入深度学习模型进行再训练,不断提高心电分类诊断的准确性。
本发明中,步骤一所述将正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,分割成每段10秒的心电信号,具体为采用滑动时间窗的方法将信号数据进行分段,滑动时间窗长度为10秒,滑动步长为2.5秒。(滑动步长小于滑动时间窗长度一方面可以防止数据间不连贯性,另一方面可以增加数据段样本量。)
本发明中,步骤一所述利用小波分析算法提取心电信号频率节律信息,具体为使用Daubechies正交小波基,对采集到的心电信号进行多尺度分解,实现对心电频率节律(0~4Hz、4~8Hz、8~16Hz、16~32Hz、32~64Hz、64~128Hz)的提取。
本发明中,步骤一所述将获取到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信息送入深度学习框架进行训练,深度学习框架采用TensorFlow,得到训练完的深度学习模型一至N,具体为:
1)将采集并进行小波分析得到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信号作为训练数据存储于服务器中;
2)前向传播,将心电数据直接输入网络的第1层即输入层,经过中间各隐层,逐层变换,逐层映射,直到输出层;第l层的第j个特征矩阵Xi,j如式(1)所示:
式中:Mj表示作为输入的前一层特征矩阵Xl-1,j集合,bl.j表示特征矩阵Xl,j的偏置,wl,j表示特征矩阵Xl,j的一个权值。
3)反向传播,用有标签的心电数据(标签指已标明心电数据所属的心脏性疾病的类型),进一步对整个多层网络模型的参数进行有监督调优,即在反向传播学习过程中进行权值wl,j更新。
4)得到训练完成后深度训练模型一至N,作为心电特征信号识别判断的依据存储于服务器中。
本发明中,步骤二所述带有数据传输功能的心电采集装置,使用目前市场上能获得的,满足信号采集质量要求,能使用移动通讯网络或Wifi进行数据传输的装置。传输的数据经小波分析提取其频率节律信息,原始信号及频率节律信息均存储于服务器中。
本发明中,步骤三所述心脏性疾病征兆有无的判别,服务器中已存储有训练完成后的深度学习模型一,利用深度学习模型一具有的信号分类功能,对心电频率节律信息进行判别,分类的结果分为两类。一类是无心脏性疾病患病征兆,另一类是有心脏性疾病患病征兆。
本发明中,步骤四所述当初步判断为有心脏性疾病患病征兆时,服务器将心电频率节律信息从存储单元中读取出来,送入到深度学习模型二至N进行筛选评价,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医。
本发明中,服务器中存储的数据有深度学习模型一至N,上传的原始心电信号,小波分析后心电频率节律信息,用户上传的个人信息及联系方式。
本发明中,服务器具有对深度学习模型一至N再训练的功能。
本发明中,服务器具有信息交互的功能。
本发明中,服务器存储的心电数据可以在线查看,帮助医生对心脏性疾病的进一步确诊。
本发明的有益效果是,深度学习算法能够非常有效地从大量有标签数据中深度提取数据的特征信息,使得数据表达出自身更高级、更本质的描述,用于识别隐性心脏性疾病的特征,实现心脏性疾病风险性预警的高准确性;采集的心电数据上传到服务器,利用服务器强大的运算能力,分类对不同心脏性疾病进行识别判断,实现心脏性疾病具体类别的预警;深度学习模型一至N再训练的功能,能够不断提高心脏性疾病识别预警的准确性。
附图说明
图1为本发明基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法结构框图;
图2-1为正常心电信号ECG;
图2-2为正常心电信号经小波分析算法提取的0~4Hz频率节律信息;
图2-3为正常心电信号经小波分析算法提取的4~8Hz频率节律信息;
图2-4为正常心电信号经小波分析算法提取的8~16Hz频率节律信息;
图2-5为正常心电信号经小波分析算法提取的16~32Hz频率节律信息;
图2-6为正常心电信号经小波分析算法提取的32~64Hz频率节律信息;
图2-7为正常心电信号经小波分析算法提取的64~128Hz频率节律信息;
图3为深度学习模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示,本发明提供了一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统,包括临床、深度学习框架一至N、深度学习模型一至N、服务器、心电采集装置。
具体的实施步骤为:
步骤一,临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,将信号分割成每段10秒的心电信号,并利用小波分析算法提取信号频率节律信息,并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架一至N进行训练,相应的得到各类训练完的深度学习模型一至N,并存储于服务器中,其中N≥4;
步骤二,用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置,将采集到的心电信号通过移动通讯网络或者Wifi上传到服务器,服务器将采集到的原始心电数据利用小波分析算法提取信号频率节律信息,原始心电信号及频率节律信息均存储于服务器中;
步骤三,服务器中存有训练完成后的深度学习模型一,并具有信息交互的功能,将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型一进行判别,分类的结果分为两类。一类是无心脏性疾病患病征兆,另一类是有心脏性疾病患病征兆。当初步判断为有心脏性疾病患病征兆时,服务器将心电频率节律信息从存储单元中读取出来,送入到深度学习模型二至N进行筛选评价,即执行步骤四。
步骤四,服务器中存有训练完成后的深度学习模型二至N,并具有信息交互的功能,若存在心脏性疾病的征兆,将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病的深度学习模型中,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医;
步骤五,服务器存储的深度学习模型一至N具有再训练的功能,每隔一段时间,对收集到的心电数据送入深度学习模型进行再训练。
步骤一所述将正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,分割成每段10秒的心电信号,具体为采用滑动时间窗的方法将信号数据进行分段,滑动时间窗长度为10秒,滑动步长为2.5秒。
进一步的利用小波分析算法提取心电信号频率节律信息,具体为使用Daubechies正交小波基,对采集到的心电信号进行多尺度分解,实现对心电频率节律(0~4Hz、4~8Hz、8~16Hz、16~32Hz、32~64Hz、64~128Hz)的提取。
Daubeehies构造紧支集标准正交小波基的方法依赖于下述方程,如(2)所示:
P(y)=PN(y)+yNR(y) (2)
其中N为自然数, 是y的奇次多项式。在Daubeehies的构造中,选取R≡0,此时P(y)=PN(y)。
进一步的将获取到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信息送入深度学习框架一至N进行训练,深度学习框架一至N采用TensorFlow,相应的得到训练完的深度学习模型一至N,其中N≥4,具体为:
1)将采集并进行预处理得到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信号作为训练数据存储于计算机中;
2)前向传播,将样本数据直接输入网络的第1层即输入层,经过中间各隐层,逐层变换,逐层映射,直到输出层;第l层的第j个特征矩阵Xi,j如式(1)所示:
式中:Mj表示作为输入的前一层特征矩阵Xl-1,j集合,bl,j表示特征矩阵Xl,j的偏置,wl,j表示特征矩阵Xl,j的一个权值。
3)反向传播,用有标签的原始数据,进一步对整个多层网络模型的参数进行有监督调优,即在反向传播学习过程中进行权值wl,j更新。
4)得到训练完成后深度训练模型一至N,作为心电特征信号识别判断的依据存储于服务器中。
患者通过佩戴带有数据传输功能的心电采集装置,使用目前市场上能获得的,满足信号采集质量要求,能使用移动通讯网络或Wifi进行数据传输的装置。
进一步的传输的数据经小波分析提取其频率节律信息,原始信号及频率节律信息均存储于服务器中。通过移动通讯网络或者Wifi上传到服务器,服务器将采集到的原始心电数据利用小波分析算法提取其频率节律信息。
服务器存储的心电数据可以在线查看,帮助医生对心脏性疾病的进一步确诊。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不限制于本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统,其特征在于,包括临床、深度学习框架一至N、深度学习模型一至N、服务器、心电采集装置;
临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,将信号分割成每段10秒的心电信号,并利用小波分析算法提取信号频率节律信息,并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架一至N进行训练,相应的得到各类训练完的深度学习模型一至N,并存储于服务器中,其中N≥4;
用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置,将采集到的心电信号通过移动通讯网络或者Wifi上传到服务器,服务器将采集到的原始心电数据利用小波分析算法提取信号频率节律信息,原始心电信号及频率节律信息均存储于服务器中;
服务器中存有训练完成后的深度学习模型一,并具有信息交互的功能,将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型一进行判别,判断是否存在心脏性疾病的征兆;
服务器中存有训练完成后的深度学习模型二至N,并具有信息交互的功能,若存在心脏性疾病的征兆,将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病的深度学习模型中,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医;
服务器存储的深度学习模型一至N具有再训练的功能,每隔一段时间,对收集到的心电数据送入深度学习模型进行再训练。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统,其特征在于,所述将正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,分割成每段10秒的心电信号,具体为采用滑动时间窗的方法将信号数据进行分段,滑动时间窗长度为10秒,滑动步长为2.5秒。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统,其特征在于,所述利用小波分析算法提取心电信号频率节律信息,具体为使用Daubechies正交小波基,对采集到的心电信号进行多尺度分解,实现对心电频率节律的提取。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统,其特征在于,所述将获取到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信息送入深度学习框架进行训练,深度学习框架采用TensorFlow,得到训练完的深度学习模型一至N,具体为:
1)将采集并进行小波分析得到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信号作为训练数据存储于服务器中;
2)前向传播,将心电数据直接输入网络的第1层即输入层,经过中间各隐层,逐层变换,逐层映射,直到输出层;第l层的第j个特征矩阵Xi,j如式(1)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>X</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>&Element;</mo>
<msub>
<mi>M</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>X</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>w</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中:Mj表示作为输入的前一层特征矩阵Xl-1,j集合,bl,j表示特征矩阵Xl,j的偏置,wl,j表示特征矩阵Xl,j的一个权值;
3)反向传播,用有标签的心电数据,进一步对整个多层网络模型的参数进行有监督调优,即在反向传播学习过程中进行权值wl,j更新;
4)得到训练完成后深度训练模型一至N,作为心电特征信号识别判断的依据存储于服务器中。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统,其特征在于,所述心脏性疾病征兆有无的判别,服务器中已存储有训练完成后的深度学习模型一,利用深度学习模型一具有的信号分类功能,对心电频率节律信息进行判别,分类的结果分为两类。一类是无心脏性疾病患病征兆,另一类是有心脏性疾病患病征兆;
当初步判断为有心脏性疾病患病征兆时,服务器将心电频率节律信息从存储单元中读取出来,送入到深度学习模型二至N进行筛选评价,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医。
6.一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一,临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,将信号分割成每段10秒的心电信号,并利用小波分析算法提取信号频率节律信息,并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架一至N进行训练,相应的得到各类训练完的深度学习模型一至N,并存储于服务器中,其中N≥4;
步骤二,用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置,将采集到的心电信号通过移动通讯网络或者Wifi上传到服务器,服务器将采集到的原始心电数据利用小波分析算法提取信号频率节律信息,原始心电信号及频率节律信息均存储于服务器中;
步骤三,服务器中存有训练完成后的深度学习模型一,并具有信息交互的功能,将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型一进行判别,判断是否存在心脏性疾病的征兆;
步骤四,服务器中存有训练完成后的深度学习模型二至N,并具有信息交互的功能,若存在心脏性疾病的征兆,将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病的深度学习模型中,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医;
步骤五,服务器存储的深度学习模型一至N具有再训练的功能,每隔一段时间,对收集到的心电数据送入深度学习模型进行再训练。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警方法,其特征在于,步骤一所述将正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号,分割成每段10秒的心电信号,具体为采用滑动时间窗的方法将信号数据进行分段,滑动时间窗长度为10秒,滑动步长为2.5秒。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警方法,其特征在于,步骤一所述利用小波分析算法提取心电信号频率节律信息,具体为使用Daubechies正交小波基,对采集到的心电信号进行多尺度分解,实现对心电频率节律的提取。
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警方法,其特征在于,步骤一所述将获取到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信息送入深度学习框架进行训练,深度学习框架采用TensorFlow,得到训练完的深度学习模型一至N,具体为:
1)将采集并进行小波分析得到的正常心电信号及各类心脏性疾病心电信号的频率节律信号作为训练数据存储于服务器中;
2)前向传播,将心电数据直接输入网络的第1层即输入层,经过中间各隐层,逐层变换,逐层映射,直到输出层;第l层的第j个特征矩阵Xi,j如式(1)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>X</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>&Element;</mo>
<msub>
<mi>M</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>X</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>w</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中:Mj表示作为输入的前一层特征矩阵Xl-1,j集合,bl.j表示特征矩阵Xl,j的偏置,wl,j表示特征矩阵Xl,j的一个权值;
3)反向传播,用有标签的心电数据,进一步对整个多层网络模型的参数进行有监督调优,即在反向传播学习过程中进行权值wl,j更新;
4)得到训练完成后深度训练模型一至N,作为心电特征信号识别判断的依据存储于服务器中。
10.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警方法,其特征在于,所述心脏性疾病征兆有无的判别,服务器中已存储有训练完成后的深度学习模型一,利用深度学习模型一具有的信号分类功能,对心电频率节律信息进行判别,分类的结果分为两类。一类是无心脏性疾病患病征兆,另一类是有心脏性疾病患病征兆;
当初步判断为有心脏性疾病患病征兆时,服务器将心电频率节律信息从存储单元中读取出来,送入到深度学习模型二至N进行筛选评价,返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单,指导用户及时就医。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710192271.5A CN107103182A (zh) | 2017-03-28 | 2017-03-28 | 一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710192271.5A CN107103182A (zh) | 2017-03-28 | 2017-03-28 | 一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107103182A true CN107103182A (zh) | 2017-08-29 |
Family
ID=59675851
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710192271.5A Pending CN107103182A (zh) | 2017-03-28 | 2017-03-28 | 一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107103182A (zh) |
Cited By (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107714028A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-02-23 | 深圳市美的连医疗电子股份有限公司 | 心电图分析系统及其数据分析算法的学习更新方法 |
CN107822628A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-03-23 | 山东财经大学 | 一种癫痫脑部病灶区自动定位装置及系统 |
CN108447557A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-08-24 | 国政通科技股份有限公司 | 一种基于深度学习的医疗分析方法及装置 |
CN109009074A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-18 | 上海工程技术大学 | 一种基于深度学习的心脏性猝死辅助预警装置 |
CN109087706A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-12-25 | 浙江清华长三角研究院 | 基于睡眠大数据的人体健康评估方法及评估系统 |
CN109363659A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-22 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于深度学习的心率监控方法、装置及存储介质 |
CN109887595A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-06-14 | 成都蓝景信息技术有限公司 | 基于深度学习技术的心搏异常识别算法 |
CN109893105A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-18 | 林和 | 智能化便携式医疗仪 |
CN110200621A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-06 | 中山大学孙逸仙纪念医院 | 一种心血管事件预警分析方法 |
CN110288049A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-27 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 用于生成图像识别模型的方法和装置 |
CN110491500A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-22 | 王满 | 一种基于心脏功能动态监测与分析的身份识别系统及方法 |
CN110786847A (zh) * | 2018-08-02 | 2020-02-14 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 心电信号的建库方法和分析方法 |
CN110916646A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 电子科技大学 | 一种基于faster-rcnn的qrs波检测方法 |
CN110916645A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 电子科技大学 | 一种结合小波变换和图像分割网络的qrs波识别方法 |
CN111053529A (zh) * | 2018-10-16 | 2020-04-24 | 中国移动通信有限公司研究院 | 睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质 |
CN111261289A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 上海图灵医疗科技有限公司 | 一种基于人工智能模型的心脏疾病的检测方法 |
CN111261277A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 上海图灵医疗科技有限公司 | 一种基于深度学习模型的心脏疾病的检测方法 |
CN111329467A (zh) * | 2018-12-18 | 2020-06-26 | 上海图灵医疗科技有限公司 | 一种基于人工智能的心脏疾病辅助检测方法 |
CN113303805A (zh) * | 2020-02-26 | 2021-08-27 | 美商宇心生医股份有限公司 | 自动心电图诊断方法 |
WO2022037607A1 (zh) * | 2020-08-19 | 2022-02-24 | 苏州大学 | 一种评估心血管疾病风险的系统 |
JP7455295B2 (ja) | 2020-01-15 | 2024-03-26 | 国立大学法人 東京医科歯科大学 | 生体情報処理装置及びその制御方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1111121A (zh) * | 1994-08-30 | 1995-11-08 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 心电和脉搏信号自适应分析法及其装置 |
CN1462884A (zh) * | 2003-06-24 | 2003-12-24 | 南京大学 | 一种高精度、低假阴性率的肺癌细胞图像识别方法 |
CN1477581A (zh) * | 2003-07-01 | 2004-02-25 | �Ϻ���ͨ��ѧ | 一种适用于计算机辅助医疗诊断的预测建模方法 |
CN101137977A (zh) * | 2005-01-20 | 2008-03-05 | 麦德斯科恩索尼科公司 | 冠状动脉异常的声学诊断装置 |
CN106073755A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-11-09 | 成都信汇聚源科技有限公司 | 一种微型动态心电监测设备上房颤自动识别的实现方法 |
CN106073765A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-11-09 | 成都信汇聚源科技有限公司 | 一种微型动态心电监测设备上猝死风险预测的实现方法 |
CN106529511A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-03-22 | 北京旷视科技有限公司 | 图像结构化方法及装置 |
CN106529485A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-03-22 | 北京旷视科技有限公司 | 用于获取训练数据的方法及装置 |
-
2017
- 2017-03-28 CN CN201710192271.5A patent/CN107103182A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1111121A (zh) * | 1994-08-30 | 1995-11-08 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 心电和脉搏信号自适应分析法及其装置 |
CN1462884A (zh) * | 2003-06-24 | 2003-12-24 | 南京大学 | 一种高精度、低假阴性率的肺癌细胞图像识别方法 |
CN1477581A (zh) * | 2003-07-01 | 2004-02-25 | �Ϻ���ͨ��ѧ | 一种适用于计算机辅助医疗诊断的预测建模方法 |
CN101137977A (zh) * | 2005-01-20 | 2008-03-05 | 麦德斯科恩索尼科公司 | 冠状动脉异常的声学诊断装置 |
CN106073755A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-11-09 | 成都信汇聚源科技有限公司 | 一种微型动态心电监测设备上房颤自动识别的实现方法 |
CN106073765A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-11-09 | 成都信汇聚源科技有限公司 | 一种微型动态心电监测设备上猝死风险预测的实现方法 |
CN106529485A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-03-22 | 北京旷视科技有限公司 | 用于获取训练数据的方法及装置 |
CN106529511A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-03-22 | 北京旷视科技有限公司 | 图像结构化方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
罗军 等: "《机器人2.0时代国家机器人产业发展路线图》", 30 June 2016 * |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107714028A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-02-23 | 深圳市美的连医疗电子股份有限公司 | 心电图分析系统及其数据分析算法的学习更新方法 |
CN107822628A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-03-23 | 山东财经大学 | 一种癫痫脑部病灶区自动定位装置及系统 |
CN108447557A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-08-24 | 国政通科技股份有限公司 | 一种基于深度学习的医疗分析方法及装置 |
CN109087706A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-12-25 | 浙江清华长三角研究院 | 基于睡眠大数据的人体健康评估方法及评估系统 |
CN109087706B (zh) * | 2018-07-13 | 2022-12-02 | 浙江清华长三角研究院 | 基于睡眠大数据的人体健康评估方法及评估系统 |
CN109009074A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-18 | 上海工程技术大学 | 一种基于深度学习的心脏性猝死辅助预警装置 |
CN110786847A (zh) * | 2018-08-02 | 2020-02-14 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 心电信号的建库方法和分析方法 |
CN109363659A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-02-22 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于深度学习的心率监控方法、装置及存储介质 |
CN111053529B (zh) * | 2018-10-16 | 2022-07-15 | 中国移动通信有限公司研究院 | 睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质 |
CN111053529A (zh) * | 2018-10-16 | 2020-04-24 | 中国移动通信有限公司研究院 | 睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质 |
CN111261289A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 上海图灵医疗科技有限公司 | 一种基于人工智能模型的心脏疾病的检测方法 |
CN111261277A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 上海图灵医疗科技有限公司 | 一种基于深度学习模型的心脏疾病的检测方法 |
CN111329467A (zh) * | 2018-12-18 | 2020-06-26 | 上海图灵医疗科技有限公司 | 一种基于人工智能的心脏疾病辅助检测方法 |
CN109887595A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-06-14 | 成都蓝景信息技术有限公司 | 基于深度学习技术的心搏异常识别算法 |
CN109893105A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-18 | 林和 | 智能化便携式医疗仪 |
CN110200621A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-06 | 中山大学孙逸仙纪念医院 | 一种心血管事件预警分析方法 |
CN110288049A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-27 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 用于生成图像识别模型的方法和装置 |
CN110491500A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-22 | 王满 | 一种基于心脏功能动态监测与分析的身份识别系统及方法 |
CN110916646A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 电子科技大学 | 一种基于faster-rcnn的qrs波检测方法 |
CN110916645A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-27 | 电子科技大学 | 一种结合小波变换和图像分割网络的qrs波识别方法 |
JP7455295B2 (ja) | 2020-01-15 | 2024-03-26 | 国立大学法人 東京医科歯科大学 | 生体情報処理装置及びその制御方法 |
CN113303805A (zh) * | 2020-02-26 | 2021-08-27 | 美商宇心生医股份有限公司 | 自动心电图诊断方法 |
WO2022037607A1 (zh) * | 2020-08-19 | 2022-02-24 | 苏州大学 | 一种评估心血管疾病风险的系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107103182A (zh) | 一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法 | |
RU2757048C1 (ru) | Способ и система оценки здоровья тела человека на основе данных большого объема о сне | |
CN105162880B (zh) | 一种acs区域化协同救治网络的辅助决策方法 | |
CN108335744B (zh) | 一种心血管急救网络系统及其分类预警方法 | |
Jin et al. | Predicting cardiovascular disease from real-time electrocardiographic monitoring: An adaptive machine learning approach on a cell phone | |
CN204192596U (zh) | 智能健康监护仪 | |
CN107529645A (zh) | 一种基于深度学习的心音智能诊断系统及方法 | |
WO2016168980A1 (zh) | 一种生理体征信息获取方法和系统 | |
WO2019052063A1 (zh) | 基于人工智能的医学影像分类处理系统及方法 | |
CN110916647A (zh) | 面向多场景的可穿戴心电监测与心律失常远程实时诊断装置 | |
CN110731773B (zh) | 一种基于心电波形图全局与局部深度特征融合的异常心电图筛查方法 | |
CN101785670A (zh) | 模糊心电图智能在线分析仪系统 | |
El Attaoui et al. | Wearable wireless sensors network for ECG telemonitoring using neural network for features extraction | |
CN107669262A (zh) | 基于svm与wlt的多导联远程心电诊断与监护系统及方法 | |
CN101947112A (zh) | 心电监护物联网应用层心电信号综合检测算法实现 | |
CN109846474A (zh) | 心电图的处理方法及装置、心电图的远程处理方法及系统 | |
CN103886184A (zh) | 一种心脏病理识别模型的构建方法 | |
CN113012823A (zh) | 一种用于心电图机的云平台系统 | |
CN118044813B (zh) | 基于多任务学习的心理健康状况评估方法及系统 | |
CN114587310A (zh) | 一种基于光电容积脉搏波实现有创血压波形估计的方法 | |
Wu | Human health characteristics of sports management model based on the biometric monitoring system | |
CN105982643A (zh) | 睡眠事件检测方法与系统 | |
CN111643074A (zh) | 一种有损压缩心电信号房颤筛查系统 | |
CN110428893A (zh) | 一种远程医疗生命体征数据采集装置 | |
CN201414795Y (zh) | 模糊心电图智能在线分析仪系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170829 |