CN112957052A - 一种基于nlf-cnn导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法 - Google Patents

一种基于nlf-cnn导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于NLF‑CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法，具体采用运用NLF‑CNN非局部性导联融合的深度卷积神经网络，首先通过深层CNN在单一导联下提取心电信号的深度特征，然后通过浅层CNN将得到的多个导联特征进行交叉组合，设计不同的卷积核的大小组合不同导联的特征，同时，引入Non‑local非局部注意力机制，弥补卷积核感受野受限问题；本发明在心电图检测场景中的多导联心电信号分类方面提供了完整的解决方案，针对在不同心电图导联之间表现不同的关系，构建NLF‑CNN网络实现导联信息的提取和融合，同时在导联融合之前引入Non‑local自注意力机制，关注不同导联特征的差别和联系，大大提高了多导联心电信号检测和分类的准确率。

Description

一种基于NLF-CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类 方法
技术领域
本发明属于在多导联心电图信号检测领域。具体是运用NLF-CNN(CNN-based Non-local Lead Fusion Network)非局部性导联融合的深度卷积神经网络，首先通过深层CNN在单一导联下提取心电信号的深度特征，然后通过浅层CNN将得到的多个导联特征进行交叉组合，设计不同的卷积核的大小组合不同导联的特征，同时，引入Non-local非局部注意力机制，弥补卷积核感受野受限问题，提高分分类准确度。
背景技术
在心电图检测场景中，需要根据心电信号来分析和判断心脏的健康状况和疾病类型。标准的心电图是12导联，即由人体不同部位电极采集同时得到的12个平行心电信号。不同类型的心脏疾病在不同导联上表现为不同的特征，例如一些心率失常疾病在12个到导联上的表现如表1所示。
目前心电图检测和分类方法中，由于开源的临床医学数据较少且为单导联或双导联，相应数据集上的心电分类方法大多只针对单一导联的心电信号进行分类，且可分的疾病类别较少。而公开的多导联心电数据集更少，通常基于深度学习针对多导联心电信号的分类方法和单一导联的处理方法类似，使用卷积神经网络或者循环神经网络同时对多个导联的信号序列进行处理，多导联只不过在输入重多了一个维度，即通道，在卷积计算中，多个通道的数值是直接相加的，并没有关注导联之间的关系，这会导致有限的分类准确率。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题，本发明提出在一种心电图检测场景中基于NLF-CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法。对于如何关注导联之间的关系，本发明提出的方法整体思路是，先利用基于小波变换算法提取心电信号的片段，再利用深层网络模块对片段分别提取多个单一导联心电信号的时域特征，得到12个导联的特征向量，然后利用多尺度卷积核的浅层网络模块，融合不同数量导联之间的组合信息，最终进行进一步的分类预测。其中为了增大卷积核感受野，并且提高分类精度，在深层网络和浅层网络两个阶段之间引入Non-local自注意力机制，从而设计并搭建出一个基于NLF-CNN导联融合深度网络模型，然后用12导联的标准心电信号数据集训练该网络模型，直到模型收敛。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为一种基于NLF-CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法，包括以下步骤：
为方便叙述，做以下定义：
首先对于一个完整的12导联心电信号时间序列S＝{s1,s2,…,sn},其中si＝{l1,l2,…,l12}，n为时间，si为第i个时间点的心电信号值(由于是12个导联，所以有12个值)，lj为该时间点第j个导联的心电信号数值。
步骤一，利用基于平稳小波变换检测算法，检测S中所有片段。得到分割后的序列S*＝{q1,q2,…,qm},其中包括m个片段，每个片段qi和原序列S的构成是一样的。
步骤二，构建NLF-CNN多导联融合模型，利用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)或者深层残差网络(ResNet)分别提取多个单一导联的时域信号特征，得到12个导联的特征向量H∈R12×d,d为向量的维度。然后利用一维Text-CNN卷积网络，分别进行导联特征融合，卷积感受野分别未2、3、4得到多种不同数量和种类导联之间的组合信息。为了增大卷积感受野，并且提高分类精度，在两个阶段之间引入Non-local自注意力机制。最终的输出经过全连接网络层he softmax映射到每个类别上的概率分布，得到最终的预测类别。具体的模型如图1所示。
步骤三，针对每个片段qi，和其对应的真实疾病类别标签，训练NLF-CNN网络直到模型收敛。
步骤四，使用训练好的模型进行心电信号分类预测。首先将一个完整的12导联心电信号时间序列S通过步骤二分割为多个片段，使用训练好的模型对每个片段进行心电信号分类预测，得到一组预测值，然后对其预测结果进行多数投票，得到最终预测的疾病类型结果。
与现有技术相比，本发明具有以下优势：
本发明在心电图检测场景中的多导联心电信号分类方面提供了完整的解决方案，针对心脏疾病在不同心电图导联之间表现不同的关系，构建NLF-CNN网络实现导联信息的提取和融合，同时在导联融合之前引入Non-local自注意力机制，关注不同导联特征的差别和联系，大大提高了多导联心电信号检测和分类的准确率。
附图说明
图1为NLF-CNN模型结构。
具体实施方式
本发明提出在一种心电图检测场景中基于NLF-CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法。对于如何关注导联之间的关系，本发明提出的方法整体思路是，先利用基于小波变换算法提取心电信号的片段，再利用深层网络模块对片段分别提取多个单一导联心电信号的时域特征，得到12个导联的特征向量，然后利用多尺度卷积核的浅层网络模块，融合不同数量导联之间的组合信息，最终进行进一步的分类预测。其中为了增大卷积核感受野，并且提高分类精度，在深层网络和浅层网络两个阶段之间引入Non-local自注意力机制，从而设计并搭建出一个基于NLF-CNN导联融合深度网络模型，然后用12导联的标准心电信号数据集训练该网络模型，直到模型收敛。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为一种基于NLF-CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法，包括以下步骤：
为方便叙述，做以下定义：
首先对于一个完整的12导联心电信号时间序列S＝{s1,s2,…,sn},其中si＝{l1,l2,…,l12}，n为时间，si为第i个时间点的心电信号值(由于是12个导联，所以有12个值)，lj为该时间点第j个导联的心电信号数值。
步骤一，利用基于平稳小波变换检测算法，检测S中所有片段。得到分割后的序列S*＝{q1,q2,…,qm},其中包括m个片段，每个片段qi和原序列S的构成是一样的。
步骤二，构建NLF-CNN多导联融合模型，利用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)或者深层残差网络(ResNet)分别提取多个单一导联的时域信号特征，得到12个导联的特征向量H∈R12×d,d为向量的维度。然后利用一维Text-CNN卷积网络，分别进行导联特征融合，卷积感受野分别未2、3、4得到多种不同数量和种类导联之间的组合信息。为了增大卷积感受野，并且提高分类精度，在两个阶段之间引入Non-local自注意力机制。最终的输出经过全连接网络层he softmax映射到每个类别上的概率分布，得到最终的预测类别。具体的模型如图1所示。
步骤三，针对每个片段qi，和其对应的真实疾病类别标签，训练NLF-CNN网络直到模型收敛。
步骤四，使用训练好的模型进行心电信号分类预测。首先将一个完整的12导联心电信号时间序列S通过步骤二分割为多个片段，使用训练好的模型对每个片段进行心电信号分类预测，得到一组预测值，然后对其预测结果进行多数投票，得到最终预测的疾病类型结果。
与现有技术相比，本发明具有以下优势：
本发明在心电图检测场景中的多导联心电信号分类方面提供了完整的解决方案，针对心脏疾病在不同心电图导联之间表现不同的关系，构建NLF-CNN网络实现导联信息的提取和融合，同时在导联融合之前引入Non-local自注意力机制，关注不同导联特征的差别和联系，大大提高了多导联心电信号检测和分类的准确率。
表1为特殊情况的四面体与节点之间的相对位置。
Figure BDA0002913358340000061

Claims (1)

1.一种基于NLF-CNN导联融合深度网络的多导联心电信号分类方法，其特征在于：
首先对于一个完整的12导联心电信号时间序列S＝{s1,s2,…,sn},其中si＝{l1,l2,…,l12}，n为时间，si为第i个时间点的心电信号值，lj为该时间点第j个导联的心电信号数值；
步骤一，利用基于平稳小波变换检测算法，得到分割后的序列S*＝{q1,q2,…,qm},每个片段qi和原序列S的构成是一样的；
步骤二，构建NLF-CNN多导联融合模型，利用双向长短期记忆神经网络BiLSTM或者深层残差网络ResNet分别提取多个单一导联的时域信号特征，得到12个导联的特征向量H∈R12 ×d,d为向量的维度；然后利用一维Text-CNN卷积网络，分别进行导联特征融合，卷积感受野分别未2、3、4得到多种不同数量和种类导联之间的组合信息；为了增大卷积感受野，并且提高分类精度，在两个阶段之间引入Non-local自注意力机制；最终的输出经过全连接网络层he softmax映射到每个类别上的概率分布，得到最终的预测类别；
步骤三，针对每个片段qi，和其对应的真实疾病类别标签，训练NLF-CNN网络直到模型收敛；
步骤四，使用训练好的模型进行心电信号分类预测；首先将一个完整的12导联心电信号时间序列S通过步骤二分割为多个片段，使用训练好的模型对每个片段进行心电信号分类预测，得到一组预测值，然后对其预测结果进行多数投票，得到最终预测的类型结果。
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