CN117257322B - 一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，涉及心电信号分类技术领域，构建了一个能够对复杂多标签心电信号进行分类的模型，通过挖掘心电信号中的粗粒度和细粒度特征，并充分利用多导联心电图的多样性，以此有效的提高模型分类的准确率以及在不同数据库之间的泛化能力。
Description
技术领域
本发明涉及心电信号分类技术领域，具体涉及一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法。
背景技术
随着计算机科学的快速发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术应用到了社会中的各行各业。利用深度学习技术对心电信号进行分类，已经成为研究的热点之一。但是现有的心电信号检测分类工作，没有充分利用心电信号特征的完整性，常规的深度学习模型在提取特征的过程中回丢失大量的信息，并且心电信号通常为12导联，导联与导联之间的关系也并未考虑。同时，心电信号中通常包含多种类别，不同类别之间仅存在细微的差异，现有的方法在如何更有效的利用心电信号局部特征和全局特征，以提高信号的分类精度方面还有待进一步研究。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种分类精度高的基于双分支网络的多标签心电信号分类方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，包括如下步骤：
a)获取多标签心电信号数据；
b)对多标签心电信号数据进行预处理，得到预处理后的心电信号X；
c)建立卷积模块，将预处理后的心电信号X输入到卷积模块中，输出得到特征Xc；
d)将特征Xc分为5组特征，得到第一组特征Xc1、第二组特征Xc2、第三组特征Xc3、第四组特征Xc4、第五组特征Xc5；
e)建立局部特征增强模块，将第一组特征Xc1、第二组特征Xc2、第三组特征Xc3、第四组特征Xc4、第五组特征Xc5输入到局部特征增强模块中，分别得到增强特征X′c1、增强特征X′c2、增强特征X′c3、增强特征X′c4、增强特征X′c5；
f)建立自适应特征选择模块，将增强特征X′c1、增强特征X′c2、增强特征X′c3、增强特征X′c4、增强特征X′c5输入到自适应特征选择模块中，得到局部分支特征Xl；
g)建立全局网络，将特征Xc输入到全局网络中，输出得到全局特征Xg；
h)建立分类模块，将局部分支特征Xl与全局特征Xg输入到分类模块中，得到分类结果。
进一步的，步骤a)中从MIT-BIH数据库中获取多标签心电信号数据。
进一步的，步骤b)中将多标签心电信号数据的长度调整为L个样本点，得到预处理后的心电信号X，X∈RC×L，R为实数空间，C为通道数，通道数与心电信号导联数相同。
优选的，C取值为12，L取值为1000。
进一步的，步骤c)包括如下步骤：
c-1)卷积模块由卷积核大小为25×25的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为15×15的第二卷积层构成；
c-2)将预处理后的心电信号X依次输入到卷积模块的第一卷积层中、BN层、ReLU激活函数层中，输出得到特征图X′，X′∈R12×1000；
c-3)将特征图X′输入到卷积模块的第二卷积层中，输出得到特征Xc，Xc∈R12×500。
进一步的，步骤d)包括如下步骤：
d-1)预处理后的心电信号X中的12个导联分别为：导联Ⅰ、导联Ⅱ、导联Ⅲ、导联aVF、导联aVL、导联aVR、导联V1、导联V2、导联V3、导联V4、导联V5、导联V6，导联Ⅰ对应的通道为1，导联Ⅱ对应的通道为2，导联Ⅲ对应的通道为3，导联aVF对应的通道为4，导联aVL对应的通道为5，导联aVR对应的通道为6，导联V1对应的通道为7，导联V2对应的通道为8，导联V3对应的通道为9，导联V4对应的通道为10，导联V5对应的通道为11，导联V6对应的通道为12；
d-2)将导联Ⅰ和导联aVL作为第一组特征Xc1，Xc1∈R2×500，将导联Ⅱ、导联Ⅲ、导联aVF作为第二组特征Xc2，Xc2∈R3×500，将导联aVR作为第三组特征Xc3，Xc3∈R1×500，将导联V1、导联V2、导联V3作为第四组特征Xc4，Xc4∈R3×500，将导联V4、导联V5、导联V6作为第五组特征Xc5，Xc5∈R3×500。
进一步的，步骤e)包括如下步骤：
e-1)局部特征增强模块由第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块构成，第一卷积块依次由卷积核大小为11×11的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成，第二卷积块依次由卷积核大小为9×9的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成，第三卷积块依次由卷积核大小为7×7的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成；
e-2)将第一组特征Xc1输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第一组特征Xc1相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第一组特征Xc1相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第一组特征Xc1经过局部特征网络获得的增强特征Xc′1；
e-3)将第二组特征Xc2输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第二组特征Xc2相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第二组特征Xc2相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征特征/>特征/>相加操作，得到第二组特征Xc2经过局部特征网络获得的增强特征X′c2；
e-4)将第三组特征Xc3输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第三组特征Xc3相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第三组特征Xc3相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第三组特征Xc3经过局部特征网络获得的增强特征X′c3；
e-5)第四组特征Xc4输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第四组特征Xc4相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第四组特征Xc4相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第四组特征Xc4经过局部特征网络获得的增强特征X′c4；
e-6)第五组特征Xc5输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第五组特征Xc5相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第五组特征Xc5相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第五组特征Xc5经过局部特征网络获得的增强特征X′c5。
进一步的，步骤f)包括如下步骤：
f-1)自适应特征选择模块由平均池化层、最大池化层、sigmoid函数构成；
f-2)将增强特征X′c1输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c1，将增强特征X′c2输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c2，将增强特征X′c3输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c3，将增强特征X′c4输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c4，将增强特征X′c5输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c5，将新特征X″c1、新特征X″c2、新特征X″c3、新特征X″c4、新特征X″c5拼接操作，得到新特征
f-3)将增强特征X′c1输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c1，将增强特征X′c2输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c2，将增强特征X′c3输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c3，将增强特征X′c4输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c4，将增强特征X′c5输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c5，将新特征X″′c1、新特征X″′c2、新特征X″′c3、新特征X″′c4、新特征X″′c5拼接操作，得到新特征
f-4)将新特征与新特征/>相加操作，得到局部分支特征Xl。
进一步的，步骤g)中全局网络为ResNet-18网络。
进一步的，步骤h)包括如下步骤：
h-1)将局部分支特征Xl与全局特征Xg进行相加操作，得到新特征XN；
h-2)分类模块由全连接层构成，将新特征XN输入到全连接层中，输出得到多标签心电信号的分类结果。
本发明的有益效果是：构建了一个能够对复杂多标签心电信号进行分类的模型，通过挖掘心电信号中的粗粒度和细粒度特征，并充分利用多导联心电图的多样性，以此有效的提高模型分类的准确率以及在不同数据库之间的泛化能力。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明做进一步说明。
一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，包括如下步骤：
a)获取多标签心电信号数据。
b)对多标签心电信号数据进行预处理，得到预处理后的心电信号X。
c)建立卷积模块，将预处理后的心电信号X输入到卷积模块中，输出得到特征Xc。
d)将特征Xc分为5组特征，得到第一组特征Xc1、第二组特征Xc2、第三组特征Xc3、第四组特征Xc4、第五组特征Xc5。
e)建立局部特征增强模块，将第一组特征Xc1、第二组特征Xc2、第三组特征Xc3、第四组特征Xc4、第五组特征Xc5输入到局部特征增强模块中，分别得到增强特征X′c1、增强特征X′c2、增强特征X′c3、增强特征X′c4、增强特征X′c5。
f)建立自适应特征选择模块，将增强特征X′c1、增强特征X′c2、增强特征X′c3、增强特征X′c4、增强特征X′c5输入到自适应特征选择模块中，得到局部分支特征Xl。
g)建立全局网络，将特征Xc输入到全局网络中，输出得到全局特征Xg。
h)建立分类模块，将局部分支特征Xl与全局特征Xg输入到分类模块中，得到分类结果。
构建了由卷积模块、局部特征增强模块、自适应特征选择模块、全局网络、分类模块组成的模型结构，该模型结果用于对多标签心电信号进行分类，充分利用多导联心电图的多样性，以此有效的提高模型分类的准确率以及在不同数据库之间的泛化能力。
在本发明的一个实施例中，步骤a)中从MIT-BIH数据库中获取多标签心电信号数据。
在本发明的一个实施例中，步骤b)中将多标签心电信号数据的长度调整为L个样本点，得到预处理后的心电信号X，X∈RC×L，R为实数空间，C为通道数，通道数与心电信号导联数相同。
在本发明的一个实施例中，优选的，C取值为12，L取值为1000。
在本发明的一个实施例中，步骤c)包括如下步骤：
c-1)卷积模块由卷积核大小为25×25的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为15×15的第二卷积层构成。
c-2)将预处理后的心电信号X依次输入到卷积模块的第一卷积层中、BN层、ReLU激活函数层中，输出得到特征图X′，X′∈R12×1000。
c-3)将特征图X′输入到卷积模块的第二卷积层中，输出得到特征Xc，Xc∈R12×500。
在本发明的一个实施例中，步骤d)包括如下步骤：
d-1)预处理后的心电信号X中的12个导联分别为：导联Ⅰ、导联Ⅱ、导联Ⅲ、导联aVF、导联aVL、导联aVR、导联V1、导联V2、导联V3、导联V4、导联V5、导联V6，导联Ⅰ对应的通道为1，导联Ⅱ对应的通道为2，导联Ⅲ对应的通道为3，导联aVF对应的通道为4，导联aVL对应的通道为5，导联aVR对应的通道为6，导联V1对应的通道为7，导联V2对应的通道为8，导联V3对应的通道为9，导联V4对应的通道为10，导联V5对应的通道为11，导联V6对应的通道为12。
d-2)将导联Ⅰ和导联aVL作为第一组特征Xc1，Xc1∈R2×500，将导联Ⅱ、导联Ⅲ、导联aVF作为第二组特征Xc2，Xc2∈R3×500，将导联aVR作为第三组特征Xc3，Xc3∈R1×500，将导联V1、导联V2、导联V3作为第四组特征Xc4，Xc4∈R3×500，将导联V4、导联V5、导联V6作为第五组特征Xc5，Xc5∈R3×500。
在本发明的一个实施例中，步骤e)包括如下步骤：
e-1)局部特征增强模块由第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块构成，第一卷积块依次由卷积核大小为11×11的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成，第二卷积块依次由卷积核大小为9×9的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成，第三卷积块依次由卷积核大小为7×7的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成。
e-2)将第一组特征Xc1输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第一组特征Xc1相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第一组特征Xc1相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第一组特征Xc1经过局部特征网络获得的增强特征X′c1。
e-3)将第二组特征Xc2输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第二组特征Xc2相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第二组特征Xc2相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征特征/>特征/>相加操作，得到第二组特征Xc2经过局部特征网络获得的增强特征X′c2。
e-4)将第三组特征Xc3输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第三组特征Xc3相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第三组特征Xc3相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第三组特征Xc3经过局部特征网络获得的增强特征X′c3。
e-5)第四组特征Xc4输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第四组特征Xc4相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第四组特征Xc4相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第四组特征Xc4经过局部特征网络获得的增强特征Xc′4。
e-6)第五组特征Xc5输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第五组特征Xc5相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第五组特征Xc5相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第五组特征Xc5经过局部特征网络获得的增强特征X′c5。
在本发明的一个实施例中，步骤f)包括如下步骤：
f-1)自适应特征选择模块由平均池化层、最大池化层、sigmoid函数构成。
f-2)将增强特征X′c1输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c1，将增强特征X′c2输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c2，将增强特征X′c3输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c3，将增强特征X′c4输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c4，将增强特征X′c5输入到平均池化层中，输出得到新特征X″c5，将新特征X″c1、新特征X″c2、新特征X″c3、新特征X″c4、新特征X″c5拼接操作，得到新特征
f-3)将增强特征X′c1输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c1，将增强特征X′c2输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c2，将增强特征X′c3输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c3，将增强特征X′c4输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c4，将增强特征X′c5输入到最大池化层中，输出得到新特征X″′c5，将新特征X″′c1、新特征X″′c2、新特征X″′c3、新特征X″′c4、新特征X″′c5拼接操作，得到新特征
f-4)将新特征与新特征/>相加操作，得到局部分支特征Xl。
在本发明的一个实施例中，优选的，步骤g)中全局网络为ResNet-18网络。
在本发明的一个实施例中，步骤h)包括如下步骤：
h-1)将局部分支特征Xl与全局特征Xg进行相加操作，得到新特征XN。
h-2)分类模块由全连接层构成，将新特征XN输入到全连接层中，输出得到多标签心电信号的分类结果。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)获取多标签心电信号数据；
b)对多标签心电信号数据进行预处理，得到预处理后的心电信号X；
c)建立卷积模块，将预处理后的心电信号X输入到卷积模块中，输出得到特征Xc；
d)将特征Xc分为5组特征，得到第一组特征Xc1、第二组特征Xc2、第三组特征Xc3、第四组特征Xc4、第五组特征Xc5；
e)建立局部特征增强模块，将第一组特征Xc1、第二组特征Xc2、第三组特征Xc3、第四组特征Xc4、第五组特征Xc5输入到局部特征增强模块中，分别得到增强特征X′c1、增强特征X′c2、增强特征X′c3、增强特征X′c4、增强特征X′c5；
f)建立自适应特征选择模块，将增强特征X′c1、增强特征X′c2、增强特征X′c3、增强特征X′c4、增强特征X′c5输入到自适应特征选择模块中，得到局部分支特征Xl；
g)建立全局网络，将特征Xc输入到全局网络中，输出得到全局特征Xg；
h)建立分类模块，将局部分支特征Xl与全局特征Xg输入到分类模块中，得到分类结果；
步骤b)中将多标签心电信号数据的长度调整为L个样本点，得到预处理后的心电信号X，X∈RC×L，R为实数空间，C为通道数，通道数与心电信号导联数相同，C取值为12，L取值为1000；
步骤d)包括如下步骤：
d-1)预处理后的心电信号X中的12个导联分别为：导联Ⅰ、导联Ⅱ、导联Ⅲ、导联aVF、导联aVL、导联aVR、导联V1、导联V2、导联V3、导联V4、导联V5、导联V6，导联Ⅰ对应的通道为1，导联Ⅱ对应的通道为2，导联Ⅲ对应的通道为3，导联aVF对应的通道为4，导联aVL对应的通道为5，导联aVR对应的通道为6，导联V1对应的通道为7，导联V2对应的通道为8，导联V3对应的通道为9，导联V4对应的通道为10，导联V5对应的通道为11，导联V6对应的通道为12；
d-2)将导联Ⅰ和导联aVL作为第一组特征Xc1，Xc1∈R2×500，将导联Ⅱ、导联Ⅲ、导联aVF作为第二组特征Xc2，Xc2∈R3×500，将导联aVR作为第三组特征Xc3，Xc3∈R1×500，将导联V1、导联V2、导联V3作为第四组特征Xc4，Xc4∈R3×500，将导联V4、导联V5、导联V6作为第五组特征Xc5，Xc5∈R3×500；
步骤e)包括如下步骤：
e-1)局部特征增强模块由第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块构成，第一卷积块依次由卷积核大小为11×11的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成，第二卷积块依次由卷积核大小为9×9的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成，第三卷积块依次由卷积核大小为7×7的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为5×5的第二卷积层构成；
e-2)将第一组特征Xc1输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第一组特征Xc1相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第一组特征Xc1相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第一组特征Xc1经过局部特征网络获得的增强特征Xc′1；
e-3)将第二组特征Xc2输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第二组特征Xc2相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第二组特征Xc2相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第二组特征Xc2经过局部特征网络获得的增强特征Xc′2；
e-4)将第三组特征Xc3输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第三组特征Xc3相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第三组特征Xc3相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第三组特征Xc3经过局部特征网络获得的增强特征Xc′3；
e-5)第四组特征Xc4输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第四组特征Xc4相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第四组特征Xc4相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第四组特征Xc4经过局部特征网络获得的增强特征Xc′4；
e-6)第五组特征Xc5输入到第一卷积块中，输出得到特征将特征/>与第五组特征Xc5相加操作，得到融合生成新特征/>将融合生成新特征/>输入到第二卷积块中，输出得到特征/>将特征/>与第五组特征Xc5相加操作，得到融合生成新特征将融合生成新特征/>输入到第三卷积块中，输出得到特征/>将特征/>特征/>特征/>相加操作，得到第五组特征Xc5经过局部特征网络获得的增强特征Xc′5；
步骤f)包括如下步骤：
f-1)自适应特征选择模块由平均池化层、最大池化层、sigmoid函数构成；
f-2)将增强特征Xc′1输入到平均池化层中，输出得到新特征Xc″1，将增强特征Xc′2输入到平均池化层中，输出得到新特征Xc″2，将增强特征Xc′3输入到平均池化层中，输出得到新特征Xc″3，将增强特征Xc′4输入到平均池化层中，输出得到新特征Xc″4，将增强特征Xc′5输入到平均池化层中，输出得到新特征Xc″5，将新特征Xc″1、新特征Xc″2、新特征Xc″3、新特征Xc″4、新特征Xc″5拼接操作，得到新特征
f-3)将增强特征Xc′1输入到最大池化层中，输出得到新特征Xc″1′，将增强特征Xc′2输入到最大池化层中，输出得到新特征Xc″′2，将增强特征Xc′3输入到最大池化层中，输出得到新特征Xc″3′，将增强特征Xc′4输入到最大池化层中，输出得到新特征Xc″′4，将增强特征Xc′5输入到最大池化层中，输出得到新特征Xc″′5，将新特征Xc″1′、新特征Xc″′2、新特征Xc″3′、新特征Xc″′4、新特征Xc″′5拼接操作，得到新特征
f-4)将新特征与新特征/>相加操作，得到局部分支特征Xl。
2.根据权利要求1所述的基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，其特征在于：步骤a)中从MIT-BIH数据库中获取多标签心电信号数据。
3.根据权利要求1所述的基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，其特征在于，步骤c)包括如下步骤：
c-1)卷积模块由卷积核大小为25×25的第一卷积层、BN层、ReLU激活函数层、卷积核大小为15×15的第二卷积层构成；
c-2)将预处理后的心电信号X依次输入到卷积模块的第一卷积层中、BN层、ReLU激活函数层中，输出得到特征图X′，X′∈R12×1000；
c-3)将特征图X′输入到卷积模块的第二卷积层中，输出得到特征Xc，Xc∈R12×500。
4.根据权利要求1所述的基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，其特征在于：步骤g)中全局网络为ResNet-18网络。
5.根据权利要求1所述的基于双分支网络的多标签心电信号分类方法，其特征在于，步骤h)包括如下步骤：
h-1)将局部分支特征Xl与全局特征Xg进行相加操作，得到新特征XN；
h-2)分类模块由全连接层构成，将新特征XN输入到全连接层中，输出得到多标签心电信号的分类结果。
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