CN110327034A - 一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，包括以下步骤：步骤一，数据处理，对原始心电图图像进行预处理，除去心电图中基线漂移和电力线干扰；步骤二，数据重构，将预处理过后的心电图图像中的十二导联分别进行框选分离，重新组织构建数据集；步骤三，模型构建，构建深度神经网络；步骤四，模型训练，输入处理以及重构后的数据到网络中进行参数调整，训练模型；步骤五，模型输出，利用训练过后的模型筛查心动过速心电图。本发明可以根据心电图筛查是否为心动过速。

Description

一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法
技术领域
本发明涉及医学图像分析领域及机器学习领域，特别涉及一种应用于十二导联心电图中心动过速的筛查，属于基于深度学习的医学图像分析领域。
背景技术
心动过速指的是每分钟心率超过100次，这是一种在临床上比较常见的疾病。在医学上可以分为生理性和病理性两种。生理性心动过速一般和体力活动、饮酒等有关，这往往不需要进行治疗。病理性心动过速一般由贫血、心机病等引起，一旦超过140次每分钟，就会产生危害甚至猝死，这就需要尽早进行治疗，所以如何根据心电图准确地筛查出心动过速非常重要。
常规心电图检查时，通常会安放4个肢体导联电极和V1-V6 6个胸前导联电极，记录常规12导联心电图，医生则可依据这12导联来进行诊断，此时医生需要花费大量时间和精力来对每个导联进行诊断，最后才能给出一个结果，而且由于影像中干扰噪声存在，容易造成一定几率的误诊，所以计算机辅助诊断是近年来应用于心电图识别心动过速中的一个重要手段，而传统的模型效率低，代价高，且往往会遗漏信息而造成准确率不高。而近年来深度学习进入人们视线，渐渐代替了很多传统的模型，成为了医学人工智能领域的一个最为重要的方法。所以如何利用深度学习，构建一个适用于判别心电图中心动过速的模型，意义重大。
发明内容
为了克服现有心电图识别心动过速方法的效率低。代价高、准确性较低的不足，为了准确筛查心动过速心电图，本发明提出了一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，实现了对心动过速的自动筛查。
本发明所采用的技术方案：
一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，包含以下步骤：
步骤一，数据处理，对原始心电图图像进行预处理，除去心电图中基线漂移和电力线干扰；
步骤二，数据重构，将预处理过后的心电图图像中的十二导联分别进行框选分离，重新组织构建数据集；
步骤三，模型构建，构建深度神经网络，过程如下：
步骤3.1将网络分为12个分支，即branch1—branch12，分别可接收128*128*3的图像输入；
步骤3.2构建12个分支的网络：每个分支单独通过一个Dense block以及Transition layer后，再将图像通过一个Dense block和Transition layer；
步骤3.3将12个分支网络中提取出来的特征(32*32*32)进行深度上的合并，构成一个32*32*384的特征图；
步骤3.4将合并后的特征图先经过3*3的卷积操作，随后进行Relu激活函数，再经过一个2*2的最大池化层；
步骤3.5重复3.4操作，获得8*8*64的特征图；
步骤3.6将上述操作得到的结果经过一个全连接层后再经过batchnormalization操作；
步骤3.7重复3.6操作两次后，经过一个Softmax激活函数，最后得到二分类的结果，所述二分类是心动过速心电图或非心动过速心电图；
步骤四，模型训练，输入重构后的数据到网络中进行参数调整，训练模型。
步骤五，模型输出，利用训练后的模型判别未知心电图是否属于心动过速，进行辅助筛查。
进一步，所述步骤一中，对心电图去除基线漂移的预处理过程为：将原始心电图通过像素长度为5的一维中值滤波去除QRS波，再将处理后的心电图通过像素长度为15的一维中值滤波去除T波和P波，将此心电图和原始心电图进行叠加，得到没有基线漂移的心电图。
所述步骤一中，对心电图去除电力线干扰的预处理过程为：将去除基线漂移的心电图通过一个12阶低通滤波器，截止频率为35HZ，得到去除电力线干扰的心电图。
所述步骤二中，对心电图数据重构的过程为：利用标注工具，从原始十二导联心电图图像中分别标注出心电图中十二个导联的位置，得到对应xml文件后制作tfrecord数据格式，用于网络数据输入，并在tfrecord中，将每个导联resize为128*128*3。
所述步骤四中，神经网络训练测试过程为：先从tfrecord数据格式中读取13个信息(I,II,III,avR,avL,avF,v1,v2,v3,v4,v5,v6这12个导联标注框以及一个标签信息)，再将读取到的12个导联标注框输入到先前构建好的神经网络中(将12个导联分别输入到12个分支中)；且验证方式采用7折交叉验证，保证模型准确率的可靠性。
本发明的核心在于将心电图拆分为12个导联信号输入至分支网络分别提取特征后再进行融合，可提取到更多有用特征。并采用了DenseNet网络中的Dense block以及Transition层，利用了该网络强化特征传播以及在弱化深层网络中梯度小时的优点，加深了网络层数并使得提取的特征更能表达出原始心电图的信息，从而取得高准确率的分类结果。
本发明利用了十二导联来构建分支神经网络并进行合并后再通过一个总神经网络，以此网络来进行心电图心动过速的筛查。与现有方法相比，其有益效果在于：此方法更高效且准确率更高，同时与现有利用单信号心电图进行诊断的神经网络相比，此方法提取利用了更多有用信息，将十二导联中的所有信息进行合并，能取得更高的准确率。
附图说明
图1是筛查心动过速心电图的流程图。
图2是基于深度特征融合的神经网络结构图。
图3是分支网络中Denseblock结构图。
图4是分支网络中transition layer结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1-图4，一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，包括以下五个步骤：
步骤一，数据处理，对原始心电图图像进行预处理，除去心电图中基线漂移和电力线干扰。
步骤二，数据重构，将预处理过后的心电图图像中的十二导联分别进行框选分离，重新组织构建数据集。
步骤三，模型构建，构建深度神经网络。
步骤四，模型训练，输入处理以及重构后的数据到网络中进行参数调整，训练模型。
步骤五，模型输出，利用训练过后的模型筛查心动过速心电图。
进一步，所述步骤一中，对心电图的预处理分为了两个步骤：
步骤1.1，移除基线漂移：将ECG信号经过两个一维中值滤波器，去除QRS波，P波和T波，此时将得到的信号与原始信号进行叠加，最终就可以得到去除基线漂移后的心电图数据。
步骤1.2，去除电力线干扰：将ECG信号经过一个低通滤波来去除电力线干扰。
所述步骤二中，利用标注工具对十二导联心电图进行框选标注，制作包含I,II,III,avR,avL,avF,v1,v2,v3,v4,v5,v6标注框的xml文件，根据xml文件制作tfrecord格式用于网络读取数据。
所述步骤三中，构建深度神经网络的过程为：
步骤3.1将网络分为12个分支，即branch1—branch12，分别可接收128*128*3的图像输入；
步骤3.2构建12个分支的网络：每个分支单独通过一个Dense block(12层)以及Transition layer后，再将图像通过一个Dense block(32层)和Transition layer；
其中，所述步骤3.2中的Dense block的网络架构充分利用了残差连接，即每一层都能够结合它前面所有层的输出，实现了特征重用，对于一个L层的Dense block，有L(L-1)/2个连接。子块组成结构为batch normalization+Relu+Conv(1*1)+batchnormalization+Conv(3*3)，3.2步骤中所提的12层以及32层，即有12个此子结构以及32个此子结构。同时所述步骤3.2中的transition layer主要由batch normalization和1*1卷积核以及2*2的最大池化层组成；
步骤3.3将12个分支网络中提取出来的特征(32*32*32)进行深度上的合并，构成一个32*32*384的特征图；
步骤3.4将合并后的特征图先经过3*3的卷积操作，随后进行Relu激活函数。再经过一个2*2的最大池化层；
步骤3.5重复3.4操作，获得8*8*64的特征图；
步骤3.6将上述操作得到的结果经过一个全连接层后再经过batchnormalization操作；
步骤3.7重复3.6操作两次后，经过一个Softmax激活函数，最后得到二分类的结果。
所述步骤四中，神经网络训练测试过程为：先从tfrecord数据格式中读取13个信息(I,II,III,avR,avL,avF,v1,v2,v3,v4,v5,v6这12个导联标注框以及一个标签信息)，再将读取到的12个导联标注框输入到先前构建好的神经网络中(将12个导联分别输入到12个分支中)；且验证方式采用7折交叉验证，保证模型准确率的可靠性。
实例：本案例中，使用的心电图包含两类，包含心动过速和非心动过速。总数据集中共有849例样本，其中心动过速有438份样例，非心动过速有411份样例，且这849例均为十二导联心电图图像。训练过程采用7折交叉验证的方式，每折选取727例心电图作为训练集，122例心电图作为测试集，其中训练集和测试集中心电图的样本数量接近于1:1。下面具体描述心电图预处理及重构，网络构建以及网络训练测试过程。
步骤1心电图预处理及重构过程：
步骤1.1将原始心电图通过像素长度为5的一维中值滤波去除QRS波，再将处理后的心电图通过像素长度为15的一维中值滤波去除T波和P波，将此心电图和原始心电图进行叠加，得到没有基线漂移的心电图。
步骤1.2将去除基线漂移的心电图通过一个12阶低通滤波器，截止频率为35HZ，得到去除电力线干扰的心电图。
步骤1.3利用LabelImg标注工具，从原始十二导联心电图图像中分别标注出心电图中十二个导联的位置，得到对应xml文件后制作tfrecord数据格式，用于网络数据输入。并在tfrecord中，将每个导联resize为128*128*3。
步骤2网络构建过程：
整个网络由Tensorflow框架进行搭建，模型采用batch训练的方式，且定义batchsize为16。模型共训练400个epoch，且每10个训练轮次会返回训练集以及验证集的损失函数值，准确率，敏感性，特异性以及f1score。模型优化器采用SGD，Ir为0.05，且学习率随着优化次数增加而降低。网络中所有使用的卷积层和全连接层中所有参数设置为Xavier初始化方法，偏置值初始化为0。模型读取数据方式选择利用tfrecord数据格式从文件中读取数据。
进一步，网络架构主要由一个十二分支网络以及合并主网络组成。
步骤2.1十二分支网络构建过程：
步骤2.1.1十二分支网络中的每个分支由两个Dense block和Transition layer结构组成，即Dense block->Transition layer->Dense block->Transition layer。接受的输入大小为128*128*3。
步骤2.2.2每个Dense block增长率k为24，第一个Dense block有12个子结构块(Batch Normalization+Relu+Conv(1*1)+Batch Normalization+Conv(3*3))第二个Denseblock有32个子结构块。
步骤2.2.3每个Transition layer由Batch Normalization+Relu+Conv(1*1)+Dropout+Average Pooling组成。其中dropout rate设置为0.2。
步骤2.2合并主网络构建过程：
步骤2.2.1将分支网络的12个输出特征图进行concat(深度上进行合并)。将合并后的特征图通过2个卷积池化组合(Conv->pool->Conv->Pool)。其中第一个卷积层中卷积核为128个,大小为3*3，步长为1，padding设置为SAME。第二个卷积层卷积核为64，其余参数与第一个卷积层相同。两个池化层均采用最大池化层，大小为2*2，步长为2，padding设置为SAME。
步骤2.2.2将卷积池化后的特征图通过三个全连接层。第一个全连接层节点数为1024，第二个全连接层节点数为512，且均采用Relu为激活函数，提高网络的非线性表达。第三个全连接层的节点数为分类数(即节点数为2)，采用Softmax作为激活函数。
步骤3网络训练测试过程：
模型训练就是向构建好的网络输入数据，即从tfrecord中读取十二导联的图像输入到已构建完成的网络中，将参数进行调整，采用交叉验证的方式，保证了模型准确率的可靠性。
经过上述步骤的操作，即可利用深层神经网络实现对心电图心动过速的精准判别。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例，用于解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤一，数据处理，对原始心电图图像进行预处理，除去心电图中基线漂移和电力线干扰；
步骤二，数据重构，将预处理过后的心电图图像中的十二导联分别进行框选分离，重新组织构建数据集；
步骤三，模型构建，构建深度神经网络，过程为：
步骤3.1将网络分为12个分支，即branch1—branch12，分别可接收128*128*3的图像输入；
步骤3.2构建12个分支的网络：每个分支单独通过一个Dense block以及Transitionlayer后，再将图像通过一个Dense block和Transition layer；
步骤3.3将12个分支网络中提取出来的特征(32*32*32)进行深度上的合并，构成一个32*32*384的特征图；
步骤3.4将合并后的特征图先经过3*3的卷积操作，随后进行Relu激活函数，再经过一个2*2的最大池化层；
步骤3.5重复3.4操作，获得8*8*64的特征图；
步骤3.6将上述操作得到的结果经过一个全连接层后再经过batch normalization操作；
步骤3.7重复3.6操作两次后，经过一个Softmax激活函数，最后得到二分类的结果，所述二分类是心动过速心电图或非心动过速心电图；
步骤四，模型训练，输入重构后的数据到网络中进行参数调整，训练模型；
步骤五，模型输出，利用训练过后的模型判别未知心电图是否属于心动过速。
2.如权利要求1所述的一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，其特征在于：所述步骤一中，对心电图去除基线漂移的预处理过程为：将原始心电图通过像素长度为5的一维中值滤波去除QRS波，再将处理后的心电图通过像素长度为15的一维中值滤波去除T波和P波，将此心电图和原始心电图进行叠加，得到没有基线漂移的心电图。
3.如权利要求1所述的一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，其特征在于：所述步骤一中，对心电图去除电力线干扰的预处理过程为：将去除基线漂移的心电图通过一个12阶低通滤波器，截止频率为35HZ，得到去除电力线干扰的心电图。
4.如权利要求1～3之一所述的一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，其特征在于：所述步骤二中，对心电图数据重构的过程为：利用标注工具，从原始十二导联心电图图像中分别标注出心电图中十二个导联的位置，得到对应xml文件后制作tfrecord数据格式，用于网络数据输入，并在tfrecord中，将每个导联resize为128*128*3。
5.如权利要求1～3之一所述的一种基于深度特征融合网络的心动过速心电图的筛查方法，其特征在于：所述步骤四中，神经网络训练测试过程为：利用tfrecord数据格式输入网络进行训练，且验证方式采用7折交叉验证，保证模型准确率的可靠性。
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