CN119442124A - 一种基于深度学习的心电数据异常识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于深度学习的心电数据异常识别方法、装置、设备及存储介质。其中，采集患者的原始心电图信号，并通过多级预处理得到目标心电图信号。利用深度融合学习模型识别出目标心电图信号中的异常信号，生成初步识别结果。随后，将初步识别结果与预训练的机器学习模型结合，通过堆叠泛化的融合方法进行混合模型处理，并基于患者详细信息构建贝叶斯网络，获取带有上下文感知的推理结果，最终生成目标识别结果。根据目标识别结果，生成异常报告，按照预定义标准分类存储并展示给用户。这种方法确保了异常检测的高精度和个性化诊断，提高了心电图分析的可靠性和效率。

Description

一种基于深度学习的心电数据异常识别方法、装置、设备及存 储介质

技术领域

本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的心电数据异常识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着医疗健康领域的数字化转型，对于心电图数据的实时监测和分析变得越来越重要。特别是在远程医疗、个性化健康管理等方面，能够快速准确地识别出心电图中的异常情况对于预防心脏疾病的发生和发展具有重要意义。因此，需要一种高效且精准的方法来自动检测心电图中的异常信号的方法。

目前，传统的异常检测方法主要包括基于阈值的方法、模板匹配以及简单的机器学习算法等。

然而这些方法通常依赖于专家知识定义阈值或者模板，而这些阈值或模板往往难以适应所有个体的差异性，造成心电数据处理效率差的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种基于深度学习的心电数据异常识别方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中心电数据处理效率差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于深度学习的心电数据异常识别方法，包括：

采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号，所述多级预处理流程至少包括：使用带通滤波器去除所述原始心电图信号中的高频噪声和工频干扰；应用小波变换或自适应滤波技术抑制所述原始心电图信号中的肌电伪迹和低频噪音；采用差分运算放大器增强所述原始心电图信号；

利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络，其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型能够聚焦所述目标心电图信号中的异常信号；

通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法对所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果；

根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

可选地，所述通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果，包括：

对所述目标心电图信号进行时间窗口分割处理，得到多个固定长度的时间窗口，且每个时间窗口代表一个时间段内的心电图数据片段，所有的时间窗口对应的心电图数据片段能够组成所述目标心电图信号；

将每个时间窗口内的心电图数据片段送入所述深度融合学习模型中的卷积神经网络，以通过所述卷积神经网络提取每个时间窗口内的心电图数据的局部形态特征，得到表征心脏活动局部特性的局部特征表示，所述局部特征表示至少包括QRS波群、P波和T波的形态变化以及心率变异性；

将每个时间窗口内的心电图数据片段送入所述深度融合学习模型中的循环神经网络，以通过所述循环神经网络捕捉多个时间窗口之间的时间序列特征，并基于所述时间序列特征确定心脏节律的变化模式及长期依赖关系，得到时间序列特征表示；

在所述深度融合学习模型中引入注意力机制，以使所述深度融合学习模型在处理每个时间窗口的心电图数据片段时，从所述心电图数据片段中识别并突出显示最有可能指示异常的关键特征，并生成带有权重的关键特征表示，所述权重用于反映各个关键特征对于异常信号检测的重要性；

将所述局部特征表示、所述时间序列特征表示以及所述关键特征表示整合成综合特征表示，并将所述综合特征表示作为输入以训练所述深度融合学习模型，以使所述深度融合学习模型能够预测异常类型及置信度；

在训练后的深度融合学习模型中应用多任务学习框架以预测每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，所述异常类型包括心房颤动、室性早搏、传导阻滞，并基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，识别出所述置信度高于预设阈值的异常信号，并标记所述异常信号的异常类型、位置、严重程度；

基于所有的时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，评估所述患者的心脏健康状态评分；

根据所有时间窗口内对应的异常信号及所述患者的心脏健康状态评分，生成初步识别结果。

可选地，在训练后的深度融合学习模型中应用多任务学习框架以预测每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，并基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，识别出所述置信度高于预设阈值的异常信号，包括：

利用训练后的深度融合学习模型中的多任务学习框架，识别每个时间窗口内的心电图数据片段所包含的异常类型，并获取每个异常类型对应的概率分布，所述每个异常类型对应的概率分布用于表示每个时间窗口内是否存在所述异常类型的可能性；

评估每个异常类型的置信度，生成置信度评分，所述置信度评分是指所述深度融合学习模型对每个异常类型的预测结果的可靠性评分；

筛选出置信度评分高于预设阈值的时间窗口，识别出所述时间窗口内的异常信号，并标记被识别为异常的时间窗口，记录所述异常信号的异常类型、位置和严重程度，所述位置是指所述异常信号所对应的时间窗口。

可选地，所述将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果，包括：

基于综合特征表示以及从所述目标心电图信号中额外提取的增强特征表示训练机器学习模型，以使所述机器学习模型能够预测每个时间窗口是否包含异常信号及所述异常信号对应的异常类型、置信度；所述增强特征表示包括从所述目标心电图信号中额外提取的统计特征、频域特征、时域特征及非线性特征；

利用堆叠泛化技术，将所述深度融合学习模型输出的初步识别结果作为第一层特征输入，将所述机器学习模型的预测结果作为第二层特征输入，以生成中间识别结果；

根据获取的所述患者的详细信息，构建贝叶斯网络，并通过所述贝叶斯网络生成针对所述初步识别的带有上下文感知的推理结果，以通过所述推理结果为异常信号的检测提供额外的上下文信息，所述详细信息包括病历资料、历史心电图记录及临床症状；

基于所述推理结果，结合获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，对所述中间识别结果进行推理处理，以调整所述中间识别结果对应的概率分布，生成目标识别结果。

可选地，所述基于所述推理结果，结合获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，对所述中间识别结果进行推理处理，以调整所述中间识别结果对应的概率分布，生成目标识别结果，包括：

根据获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，调整所述中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布，得到调整后的概率分布；

基于所述推理结果补充所述中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强所述中间识别结果的可靠性，得到优化后的中间识别结果；

整合所述调整后的概念分布及所述优化后的中间识别结果，生成目标识别结果；

所述方法还包括：

根据所述患者的历史心脏数据中的长期趋势和短期波动，优化所述目标识别结果的时间序列一致性。

可选地，所述基于所有的时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，评估所述患者的心脏健康状态评分，包括：

基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及其对应的置信度评分，并结合该时间窗口内的局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示，评估所述患者的心脏健康状态评分；其中，所述心脏健康状态评分通过以下公式计算得到：

；

其中，是心脏健康状态评分，是时间窗口的数量，是时间窗口的索引；是异常类型的数量，是异常类型的索引；是第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分，所述置信度评分是指所述深度融合学习模型对每个异常类型的预测结果的可靠性评分；是置信度评分的指数因子，用于调整置信度评分的影响程度，设定，其中是所有置信度评分中的最大值；是第种异常类型的权重，反映不同异常类型对于心脏健康状态的重要性；是第个时间窗口内的局部特征表示的影响因子，通过局部特征表示的标准化得分计算；是第个时间窗口内的时间序列特征表示的影响因子，通过时间序列特征表示的标准化得分计算；是第个时间窗口内的关键特征表示的影响因子，通过关键特征表示的标准化得分计算；分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的权重系数，用于调整各自特征表示的影响程度，根据各个特征的重要性和贡献度所确定；分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的指数因子，用于调整各特征表示的影响程度，根据各个特征的敏感性和重要性确定；

是高斯核函数，用于平滑置信度评分的影响，其中是所有置信度评分的平均值，是置信度评分的标准差；

是第个时间窗口的综合影响因子，定义为:

；

其中，是额外特征的数量，额外特征至少包括所述患者的年龄、性别、病史；是第个时间窗口与第种额外特征的相关性得分；是第种额外特征的权重，用于调整额外特征的影响程度。

可选地，所述根据获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，调整所述中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布，得到调整后的概率分布，包括：

所述调整后的概率分布通过以下公式计算：

；

其中，是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布，是第个时间窗口内第种异常类型的初始概率分布；是第个时间窗口内患者个体差异的影响因子，根据患者的年龄、性别、病史的信息计算得到；是所有时间窗口内个体差异影响因子的平均值；是所有时间窗口内个体差异影响因子的标准差;是历史特定特征的数量，历史特定特征包括患者的历史心脏数据中的特定指标，包括历史心电图记录、治疗反应，是历史特定的索引；是第个时间窗口与第种历史特定特征的相关性得分；是第种历史特定特征的权重，用于调整历史特定特征的影响程度；

所述基于所述推理结果补充所述中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强所述中间识别结果的可靠性，得到优化后的中间识别结果，包括：

所述优化后的中间识别结果通过以下公式计算:

；

其中，是第个时间窗口优化后的中间识别结果，是异常类型的数量；是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布；是贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果中第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分；

所述整合所述调整后的概率分布及所述优化后的中间识别结果，生成目标识别结果，包括：

所述目标识别结果通过以下公式计算:

；

其中，是第个时间窗口的目标识别结果，是第个时间窗口内最大调整后概率分布所对应的结果；是第个时间窗口的优化后的中间识别结果；是调整后概率分布与优化后的中间识别结果之间的权重系数，用于平衡两者的影响程度。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于深度学习的心电数据异常识别装置，包括：

采集处理模块，用于采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号，所述多级预处理流程至少包括：使用带通滤波器去除所述原始心电图信号中的高频噪声和工频干扰；应用小波变换或自适应滤波技术抑制所述原始心电图信号中的肌电伪迹和低频噪音；采用差分运算放大器增强所述原始心电图信号；

训练模块，用于利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络，其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型聚焦指示异常信号的关键部分，以提高对异常信息识别的敏感性；

识别输出模块，用于通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法对所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果；

生成展示模块，用于根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算设备，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如第一方面任一项所述的一种基于深度学习的心电数据异常识别方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如第一方面任一项所述的一种基于深度学习的心电数据异常识别方法。

本申请实施例中，采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号，所述多级预处理流程至少包括：使用带通滤波器去除所述原始心电图信号中的高频噪声和工频干扰；应用小波变换或自适应滤波技术抑制所述原始心电图信号中的肌电伪迹和低频噪音；采用差分运算放大器增强所述原始心电图信号； 利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络，其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型能够聚焦所述目标心电图信号中的异常信号； 通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果； 根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

本申请实施例具有以下有益效果：

本申请通过带通滤波器去除高频噪声和工频干扰，应用小波变换或自适应滤波技术抑制肌电伪迹和低频噪音，并采用差分运算放大器增强原始心电图信号，确保了输入到后续模型中的信号质量，提高了异常检测的准确性。结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），同时引入注意力机制，使得模型不仅能够提取局部特征，还能捕捉时间序列特征并聚焦于潜在的异常信号，从而显著提升了异常检测的精度。将初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法进行处理，并利用患者的详细信息构建贝叶斯网络生成带有上下文感知的推理结果，使最终的识别结果更加个性化，反映了患者的具体情况和历史数据。根据目标识别结果，利用规则引擎生成包含异常类型、位置、严重程度的异常报告，并按照预定义标准分类存储，确保了诊断结果的全面性和可解释性。通过定制化的可视化界面展示异常报告，方便医生快速理解诊断结果，支持临床决策，提高了工作效率。通过整合多源信息（如患者的病历资料、历史心电图记录及临床症状），增强了模型的鲁棒性和适应性，使其能够在不同条件下保持较高的检测性能。贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果能够补充中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，进一步增强了识别结果的可靠性。通过对心电图信号的实时监测和异常检测，能够及时发现潜在的心脏问题，实现早期预警，有助于提高治疗效果和减少医疗成本。

综上所述，本申请通过上述技术手段，实现了对心电图信号中异常信号的高效、准确识别，提供了个性化的诊断结果，支持高效的临床应用，并具备良好的鲁棒性和适应性，从而显著提升了医疗资源的利用效率和医疗服务的质量。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于深度学习的心电数据异常识别方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种基于深度学习的心电数据异常装置的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例提供一种基于深度学习的心电数据异常识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

101、采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号。

在该步骤中，采集患者的原始心电图（ECG）信号后，执行多级预处理流程以获得高质量的目标心电图信号。多级预处理包括使用带通滤波器去除高频噪声和工频干扰，应用小波变换或自适应滤波技术抑制肌电伪迹和低频噪音，并采用差分运算放大器增强原始心电图信号。这些步骤确保了输入到后续分析模型中的信号具有更高的信噪比，减少了外界因素对信号质量的影响。

本申请实施例中，首先，通过带通滤波器设定适当的频率范围来去除超出心电信号频段的高频噪声和常见的50Hz或60Hz工频干扰。接着，利用小波变换或自适应滤波技术有效抑制由肌肉活动引起的肌电伪迹以及来自呼吸等生理活动的低频噪音。最后，采用差分运算放大器增强信号幅度，使微弱的心电信号得到适当放大，从而提高后续特征提取和异常检测的准确性。

在一个具体实施例中，患者佩戴便携式心电监测设备连续记录24小时的心电图数据。设备内置的预处理模块首先通过带通滤波器将信号限制在0.5-150Hz之间，有效去除了环境中的高频干扰和电源线频率带来的噪声。然后，使用小波变换技术逐段处理数据，消除肌电伪迹和低频漂移。经过预处理的数据被传输到云端服务器进行进一步分析。差分运算放大器的应用确保了即使在信号较弱的情况下也能保持良好的分辨率，为后续的深度学习模型训练提供了高质量的输入。

102、利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络。

其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型能够聚焦所述目标心电图信号中的异常信号。

在该步骤中，利用目标心电图信号训练一个结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度融合学习模型。卷积神经网络用于提取局部形态特征，如QRS波群、P波和T波的变化及心率变异性；循环神经网络则捕捉多个时间窗口之间的时间序列特征，确定心脏节律的变化模式及长期依赖关系。同时引入注意力机制，使模型能够聚焦于最有可能指示异常的关键特征，提升异常信号检测的敏感性和特异性。

本申请实施例中，训练过程中，卷积层自动学习并提取心电图信号的局部形态特征，而循环层则负责捕捉不同时间点之间的动态变化。引入注意力机制后，模型能够在处理每个时间窗口时识别并突出显示关键特征，赋予它们更高的权重，从而更好地定位异常信号。通过大量标注的心电图数据进行监督学习，模型逐渐优化参数，最终具备高精度的异常检测能力。

在上述预处理后的24小时心电图数据基础上，研究人员使用了一个预先设计好的深度融合学习模型架构，该架构集成了多个卷积层和长短期记忆（LSTM）单元组成的循环层。通过与临床专家合作，收集了数千份带有详细标注的心电图样本用于模型训练。训练期间，注意力机制帮助模型专注于那些最能反映潜在异常的波形部分。随着训练的深入，模型学会了识别多种常见的心脏异常类型，如心房颤动、室性早搏和传导阻滞，为后续的混合模型融合处理打下了坚实基础。

103、通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法对所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果。

在该步骤中，通过已训练的深度融合学习模型识别目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果。然后将此初步结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法进行混合模型融合处理，并利用患者的详细信息构建贝叶斯网络，生成带有上下文感知的推理结果，最终生成目标识别结果。这种方法不仅提高了识别的准确性，还增强了结果的个性化和可靠性。

本申请实施例中，深度融合学习模型输出的初步识别结果作为第一层特征输入，而基于增强特征表示优化后的机器学习模型预测结果作为第二层特征输入，通过堆叠泛化技术生成中间识别结果。随后，根据患者的病历资料、历史心电图记录及临床症状构建贝叶斯网络，生成针对初步识别的带有上下文感知的推理结果。最终，结合患者的个体差异和历史心脏数据调整中间识别结果的概率分布，生成更加准确的目标识别结果。

在完成模型训练后，系统开始实时处理新采集的心电图数据。深度融合学习模型快速识别出可能存在的异常信号及其置信度，并将这些初步结果传递给混合模型融合模块。该模块综合考虑了多种特征表示，如统计特征、频域特征、时域特征及非线性特征，以优化预测结果。接下来，系统根据患者的具体情况（如年龄、性别、病史等）构建贝叶斯网络，生成个性化的推理结果。例如，对于一位有既往心脏病史的患者，系统会特别关注那些与历史记录相似的异常模式，从而提高了诊断的准确性和可信度。

104、根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

在该步骤中，根据生成的目标识别结果，利用规则引擎生成包含异常类型、位置、严重程度的异常报告，并按照预定义标准对异常报告进行分类存储。此外，通过定制化的可视化界面展示异常报告，使得医生可以直观地查看和理解诊断结果，支持临床决策。这种做法不仅提高了工作效率，还确保了诊断结果的透明性和可解释性。

本申请实施例中，一旦生成了目标识别结果，规则引擎会根据预设的逻辑规则自动编写详细的异常报告，报告内容涵盖异常信号的具体类型、发生位置以及评估其严重程度的指标。随后，系统根据预定义的标准对报告进行分类和存档，方便后续检索和分析。为了便于医生使用，系统还提供了一个定制化的可视化界面，允许用户交互式浏览心电图数据、异常标记及其相关注释，从而加速诊断流程。

在实际应用场景中，当系统检测到异常信号时，它会立即触发规则引擎生成一份详尽的异常报告。这份报告不仅包含了异常信号的类型、位置和严重程度，还附上了相关的参考文献和建议的后续检查项目。所有生成的报告都按照医院内部的编码体系进行分类存储，确保了数据管理的规范性和一致性。与此同时，医生可以通过定制化的可视化界面实时查看最新的心电图数据，标记出的异常区域一目了然，显著缩短了从数据采集到临床决策的时间周期，提升了医疗服务的质量和效率。

本申请上述步骤101~104，通过多级预处理确保了输入信号的质量，深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络实现了高效且准确的异常检测，混合模型融合处理和贝叶斯网络推理增强了识别结果的个性化和可靠性，最终通过规则引擎生成异常报告并提供定制化的可视化界面，显著提升了医疗资源的利用效率和服务质量。整个方案不仅提高了异常检测的精度和鲁棒性，还通过整合多源信息和提供详细的诊断报告，支持了高效的临床应用，实现了从数据采集到诊断结果呈现的一体化解决方案。

为了解决异常信号检测中的细节特征捕捉不足和时间序列依赖关系处理不充分的问题，一些实施例中，步骤103中的所述通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果，包括：

对所述目标心电图信号进行时间窗口分割处理，得到多个固定长度的时间窗口，且每个时间窗口代表一个时间段内的心电图数据片段，所有的时间窗口对应的心电图数据片段能够组成所述目标心电图信号；将每个时间窗口内的心电图数据片段送入所述深度融合学习模型中的卷积神经网络，以通过所述卷积神经网络提取每个时间窗口内的心电图数据的局部形态特征，得到表征心脏活动局部特性的局部特征表示，所述局部特征表示至少包括QRS波群、P波和T波的形态变化以及心率变异性；将每个时间窗口内的心电图数据片段送入所述深度融合学习模型中的循环神经网络，以通过所述循环神经网络捕捉多个时间窗口之间的时间序列特征，并基于所述时间序列特征确定心脏节律的变化模式及长期依赖关系，得到时间序列特征表示；在所述深度融合学习模型中引入注意力机制，以使所述深度融合学习模型在处理每个时间窗口的心电图数据片段时，从所述心电图数据片段中识别并突出显示最有可能指示异常的关键特征，并生成带有权重的关键特征表示，所述权重用于反映各个关键特征对于异常信号检测的重要性；将所述局部特征表示、所述时间序列特征表示以及所述关键特征表示整合成综合特征表示，并将所述综合特征表示作为输入以训练所述深度融合学习模型，以使所述深度融合学习模型能够预测异常类型及置信度；在训练后的深度融合学习模型中应用多任务学习框架以预测每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，所述异常类型包括心房颤动、室性早搏、传导阻滞，并基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，识别出所述置信度高于预设阈值的异常信号，并标记所述异常信号的异常类型、位置、严重程度；基于所有的时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，评估所述患者的心脏健康状态评分；根据所有时间窗口内对应的异常信号及所述患者的心脏健康状态评分，生成初步识别结果。

在该方案中，时间窗口分割处理是指将连续的心电图数据切分为多个固定长度的时间片段，每个时间窗口代表一个时间段内的心电图数据。这样做不仅有助于减少计算负担，还能确保模型能够聚焦于每个时间段内的局部特征。

心电图数据片段是指从原始心电图信号中提取出的、对应于某个特定时间窗口的数据段。这些片段包含了该时间段内的心脏活动信息，是后续特征提取的基础。

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，主要用于图像和序列数据的特征提取。在心电图分析中，CNN用于提取每个时间窗口内的心电图数据的局部形态特征，如QRS波群、P波和T波的形态变化以及心率变异性。

局部形态特征是指心脏活动中短时间内的特征表现，例如QRS波群、P波和T波的形态变化及心率变异性。这些特征反映了心脏在特定时间段内的活动模式，对于识别异常信号至关重要。

循环神经网络（RNN）是一种适用于处理序列数据的神经网络，特别适合捕捉时间序列特征。在心电图分析中，RNN用于捕捉多个时间窗口之间的心脏节律变化模式及长期依赖关系。

时间序列特征是指心脏活动在一段时间内的动态变化特征，包括心脏节律的变化模式及长期依赖关系。这些特征帮助理解心脏活动的整体趋势，提高了异常检测的准确性。

注意力机制是一种用于增强模型对关键特征识别能力的技术，使模型能够在处理每个时间窗口的数据时，识别并突出显示最有可能指示异常的关键特征，并赋予它们更高的权重。

关键特征表示是指那些被注意力机制识别为最有可能指示异常的心电图特征。这些特征带有权重，反映了它们对于异常信号检测的重要性。

综合特征表示是指由局部特征表示、时间序列特征表示以及关键特征表示整合而成的特征集合。这种综合特征表示作为输入以训练深度融合学习模型，使其能够预测异常类型及其置信度。

多任务学习框架是一种机器学习方法，允许模型同时完成多个相关任务。在心电图异常检测中，多任务学习框架用于预测每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度。

心脏健康状态评分是指基于所有时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，评估患者整体心脏健康的量化指标。该评分综合了异常信号的严重程度和分布情况，提供了全面的心脏健康评估。

本申请实施例中，首先对目标心电图信号进行时间窗口分割处理，然后将每个时间窗口内的心电图数据片段分别送入卷积神经网络和循环神经网络，分别提取局部形态特征和捕捉时间序列特征。同时，引入注意力机制以增强模型对关键特征的识别能力。最后，整合三种特征表示，训练模型以预测异常类型及其置信度，并应用多任务学习框架识别高置信度的异常信号，评估患者的心脏健康状态评分，生成初步识别结果。

以下是一个具体示例：

在一个实际应用场景中，假设我们有一段24小时的心电图记录。系统首先将这段长时间的心电图数据分割成多个固定长度的时间窗口，例如每个窗口长度为5秒。每个时间窗口内的数据片段被单独处理，以确保模型能够专注于每个短时间段内的细节特征。

接下来，每个时间窗口的数据片段被送入卷积神经网络（CNN），CNN自动学习并提取出重要的局部形态特征，如QRS波群、P波和T波的形态变化及心率变异性。这些特征反映了心脏在每个时间段内的活动模式，是识别异常信号的基础。

与此同时，同一时间窗口的数据片段也被送入循环神经网络（RNN），RNN捕捉多个时间窗口之间的动态变化，确定心脏节律的变化模式及长期依赖关系。这一步骤帮助模型理解心脏活动的整体趋势，提高了异常检测的准确性。

为了进一步提升模型的表现，系统引入了注意力机制，使模型能够在处理每个时间窗口的数据时，识别并突出显示那些最有可能指示异常的关键特征。例如，如果某个时间窗口内出现了显著的心率变异或异常的QRS波形态，注意力机制会赋予这些特征更高的权重，从而使模型更加关注这些可能的异常点。

最后，系统将局部特征表示、时间序列特征表示以及关键特征表示整合成综合特征表示，并使用这些综合特征训练深度融合学习模型。训练完成后，模型能够预测每个时间窗口内的异常类型及其置信度。通过应用多任务学习框架，模型识别出置信度高于预设阈值的异常信号，并标记其异常类型、位置和严重程度。此外，系统还基于所有时间窗口内的异常类型及置信度，评估患者的心脏健康状态评分，生成包含异常类型、位置、严重程度在内的初步识别结果。

通过这种方法，医生可以获得一份详细的异常报告，支持他们做出更为准确的诊断决策。这个流程不仅提高了异常检测的精度，还提供了个性化的诊断信息，显著提升了医疗服务的质量和效率。

为了解决异常信号检测中的多任务处理和置信度评估问题，上述可选方案中的“在训练后的深度融合学习模型中应用多任务学习框架以预测每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，并基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，识别出所述置信度高于预设阈值的异常信号”具体包括：

利用训练后的深度融合学习模型中的多任务学习框架，识别每个时间窗口内的心电图数据片段所包含的异常类型，并获取每个异常类型对应的概率分布，所述每个异常类型对应的概率分布用于表示每个时间窗口内是否存在所述异常类型的可能性；评估每个异常类型的置信度，生成置信度评分，所述置信度评分是指所述深度融合学习模型对每个异常类型的预测结果的可靠性评分；筛选出置信度评分高于预设阈值的时间窗口，识别出所述时间窗口内的异常信号，并标记被识别为异常的时间窗口，记录所述异常信号的异常类型、位置和严重程度，所述位置是指所述异常信号所对应的时间窗口。

在该方案中，多任务学习框架：一种机器学习方法，允许模型同时完成多个相关任务。在心电图异常检测中，多任务学习框架用于预测每个时间窗口内的心电图数据片段的多种异常类型及其对应的概率分布。这种方法提高了模型的学习效率和泛化能力。

异常类型是指可能出现在心电图信号中的不同类型的异常情况，如心房颤动、室性早搏、传导阻滞等。每种异常类型对应特定的心脏活动模式，是诊断心脏病的重要依据。

概率分布表示每个时间窗口内是否存在某种异常类型的可能性。通过模型预测得到的概率分布反映了该异常类型出现的可能性大小，是后续置信度评估的基础。

置信度评分是指深度融合学习模型对每个异常类型的预测结果的可靠性评分。置信度评分越高，表示模型对该异常类型的预测越可靠。通常使用诸如交叉熵损失函数等指标来量化置信度。

预设阈值是设定的一个数值标准，用于筛选出置信度评分较高的时间窗口。只有当某个时间窗口内的异常类型的置信度评分超过这个阈值时，才会被认为是可靠的异常信号。

位置是指异常信号所对应的时间窗口。这不仅包括时间窗口在整体心电图记录中的具体位置（如开始时间和结束时间），还涉及该窗口内的详细时间点信息。

本申请实施例中，利用训练后的深度融合学习模型中的多任务学习框架，首先识别每个时间窗口内的心电图数据片段所包含的异常类型，并获取每个异常类型对应的概率分布。然后，评估每个异常类型的置信度，生成置信度评分。接下来，系统筛选出置信度评分高于预设阈值的时间窗口，识别出这些时间窗口内的异常信号，并标记被识别为异常的时间窗口，记录异常信号的异常类型、位置和严重程度。

其中，识别出这些时间窗口内的异常信号的过程包括：对于每个时间窗口，如果其某个异常类型的置信度评分超过了预设阈值，则认为该时间窗口内存在相应的异常信号。

以下是一个具体示例：

在一个实际应用场景中，假设我们有一个已经训练好的深度融合学习模型，该模型能够识别多种心脏异常类型，如心房颤动、室性早搏、传导阻滞等。为了提高检测精度，系统采用了多任务学习框架，使模型能够同时预测多个异常类型的概率分布。

对于每个时间窗口（例如5秒长度的心电图数据片段），模型输出了一个向量，其中每个元素代表一种异常类型存在的概率。例如，如果考虑三种异常类型，则输出可能是[0.2, 0.7, 0.1]，分别表示心房颤动、室性早搏和传导阻滞的概率。

接着，系统根据这些概率分布计算每个异常类型的置信度评分。置信度评分反映了模型对每个异常类型的预测可靠性。例如，对于上述输出向量，系统可能会生成置信度评分为[0.6, 0.9, 0.5]，表明模型对室性早搏的预测最为自信。

为了确保只报告高置信度的结果，系统设定了一个预设阈值（如0.8）。只有当某个异常类型的置信度评分超过这个阈值时，系统才会认为这是一个可靠的异常信号。在这个例子中，只有室性早搏的置信度评分超过了阈值，因此系统将该时间窗口标记为异常，并记录其异常类型（室性早搏）、位置（具体时间段）和严重程度（由置信度评分间接反映）。

最后，所有被标记为异常的时间窗口会被汇总成一份详细的异常报告，医生可以通过定制化的可视化界面查看这些异常信号的具体信息，从而做出更为准确的诊断决策。这种方法不仅提高了异常检测的准确性，还提供了个性化的诊断信息，显著提升了医疗服务的质量和效率。

为了解决初步识别结果可能存在遗漏或不确定性的局限性，进一步提高异常信号检测的准确性和个性化水平，可选地，步骤103中的所述将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果，包括：

基于综合特征表示以及从所述目标心电图信号中额外提取的增强特征表示训练机器学习模型，以使所述机器学习模型能够预测每个时间窗口是否包含异常信号及所述异常信号对应的异常类型、置信度；所述增强特征表示包括从所述目标心电图信号中额外提取的统计特征、频域特征、时域特征及非线性特征；利用堆叠泛化技术，将所述深度融合学习模型输出的初步识别结果作为第一层特征输入，将所述机器学习模型的预测结果作为第二层特征输入，以生成中间识别结果； 根据获取的所述患者的详细信息，构建贝叶斯网络，并通过所述贝叶斯网络生成针对所述初步识别的带有上下文感知的推理结果，以通过所述推理结果为异常信号的检测提供额外的上下文信息，所述详细信息包括病历资料、历史心电图记录及临床症状；基于所述推理结果，结合获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，对所述中间识别结果进行推理处理，以调整所述中间识别结果对应的概率分布，生成目标识别结果。

在该方案中，综合特征表示由局部特征表示、时间序列特征表示以及关键特征表示整合而成的特征集合。这些特征反映了心电图数据中的多方面信息，是训练机器学习模型的基础。

增强特征表示是指从目标心电图信号中额外提取的统计特征、频域特征、时域特征及非线性特征。这些特征能够提供更丰富的信息，帮助机器学习模型更全面地理解心电图数据。

机器学习模型是一种基于统计学原理的算法，用于预测每个时间窗口是否包含异常信号及其对应的异常类型和置信度。在本实施例中，该模型利用综合特征表示和增强特征表示进行训练，增强了其对复杂模式的捕捉能力。

堆叠泛化技术（Stacking Generalization）是一种集成学习方法，通过结合不同模型的输出来提升整体性能。在本实施例中，深度融合学习模型的初步识别结果作为第一层特征输入，机器学习模型的预测结果作为第二层特征输入，从而生成更为可靠的中间识别结果。

贝叶斯网络是一种概率图形模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。在此场景下，贝叶斯网络根据患者的详细信息（如病历资料、历史心电图记录及临床症状）构建，为初步识别结果提供了带有上下文感知的推理结果，增加了诊断的个性化程度。

推理结果是指通过贝叶斯网络生成的针对初步识别的带有上下文感知的信息。这种推理结果不仅考虑了当前的心电图数据，还结合了患者的个体差异和历史心脏数据，提高了异常信号检测的准确性。

目标识别结果是指最终生成的异常信号检测结果，经过多层次的分析和优化，确保了结果的高精度和可靠性。

本申请实施例中，首先基于综合特征表示以及从目标心电图信号中额外提取的增强特征表示训练机器学习模型，使该模型能够预测每个时间窗口是否包含异常信号及其对应的异常类型和置信度。然后，利用堆叠泛化技术，将深度融合学习模型输出的初步识别结果作为第一层特征输入，将机器学习模型的预测结果作为第二层特征输入，生成中间识别结果。接下来，根据患者的详细信息构建贝叶斯网络，并通过该网络生成带有上下文感知的推理结果，为异常信号的检测提供额外的上下文信息。最后，基于推理结果，结合患者的个体差异和历史心脏数据，对中间识别结果进行推理处理，调整其概率分布，生成最终的目标识别结果。

以下是一个具体示例：

在一个实际应用场景中，假设我们有一个已经训练好的深度融合学习模型，该模型能够识别多种心脏异常类型。为了进一步提高检测精度，系统引入了一个额外的机器学习模型，该模型利用综合特征表示（如局部形态特征、时间序列特征和关键特征）以及增强特征表示（如统计特征、频域特征、时域特征及非线性特征）进行训练。这些增强特征提供了更多的信息维度，有助于模型更好地理解和分类复杂的心电图数据。

对于每个时间窗口（例如5秒长度的心电图数据片段），深度融合学习模型首先输出初步识别结果，包括可能存在的异常类型及其置信度评分。接着，这个初步结果被用作堆叠泛化技术的第一层特征输入，而机器学习模型则根据综合特征表示和增强特征表示预测每个时间窗口是否包含异常信号及其对应的异常类型和置信度，这些预测结果作为第二层特征输入。通过这种双层输入结构，系统生成了更加精确的中间识别结果。

随后，系统根据患者的详细信息（如病历资料、历史心电图记录及临床症状）构建了一个贝叶斯网络。该网络不仅考虑了当前的心电图数据，还结合了患者的历史健康记录和个人特征，生成了带有上下文感知的推理结果。例如，如果患者有既往心脏病史，贝叶斯网络会特别关注那些与历史记录相似的异常模式，从而提高了诊断的准确性和个性化程度。

最后，系统基于贝叶斯网络生成的推理结果，结合患者的个体差异和历史心脏数据，对中间识别结果进行了进一步的推理处理。这一步骤调整了中间识别结果的概率分布，使得最终生成的目标识别结果更加可靠。例如，对于某个时间窗口内的异常信号，如果贝叶斯网络推断出该信号与患者的病史高度相关，则系统会相应提高其置信度评分，并标记该时间窗口为异常。

通过这种方法，医生可以获得一份详细的异常报告，支持他们做出更为准确的诊断决策。这个流程不仅提高了异常检测的精度，还提供了个性化的诊断信息，显著提升了医疗服务的质量和效率。此外，系统还可以自动将所有生成的报告按照医院内部的编码体系进行分类存储，确保了数据管理的规范性和一致性。

为了解决初步识别结果可能存在遗漏或不确定性的局限性，进一步提高异常信号检测的准确性和个性化水平，上述可选方案中的“所述基于所述推理结果，结合获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，对所述中间识别结果进行推理处理，以调整所述中间识别结果对应的概率分布，生成目标识别结果”具体包括：

根据获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，调整所述中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布，得到调整后的概率分布；基于所述推理结果补充所述中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强所述中间识别结果的可靠性，得到优化后的中间识别结果；整合所述调整后的概念分布及所述优化后的中间识别结果，生成目标识别结果。

在该方案中，个体差异是指不同患者之间的生理特征差异，如年龄、性别、病史等。这些差异影响心电图信号的表现形式，因此在异常检测时需要特别考虑。

历史心脏数据包括患者既往的心电图记录、治疗反应和其他相关医疗信息。这些数据能够提供额外的上下文信息，帮助更准确地评估当前的心电图信号。

概率分布表示每个时间窗口内是否存在某种异常类型的可能性。通过模型预测得到的概率分布反映了该异常类型出现的可能性大小，是后续置信度评估的基础。

调整后的概率分布是指经过患者个体差异和历史心脏数据调整后的概率分布。这种调整使得异常检测更加个性化，提高了诊断的准确性。

推理结果由贝叶斯网络根据患者的详细信息生成的带有上下文感知的信息。这种推理结果不仅考虑了当前的心电图数据，还结合了患者的个体差异和历史心脏数据，提供了更为全面的诊断依据。

优化后的中间识别结果是指通过推理结果补充了可能遗漏或不确定的部分后，增强了可靠性的中间识别结果。这一步骤确保了最终识别结果的准确性和完整性。

本申请实施例中，首先根据获取的患者的个体差异和历史心脏数据，调整中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布，得到调整后的概率分布。然后，基于推理结果补充中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强其可靠性，得到优化后的中间识别结果。最后，整合调整后的概率分布及优化后的中间识别结果，生成最终的目标识别结果。

以下是一个具体示例：

在一个实际应用场景中，假设我们有一个已经训练好的系统，该系统能够识别多种心脏异常类型，并生成初步的中间识别结果。为了进一步提高检测精度，系统引入了个性化的调整和优化步骤。

系统首先获取患者的个体差异（如年龄、性别、病史）和历史心脏数据（如既往的心电图记录、治疗反应）。这些信息用于调整中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布。

例如，如果患者有既往的心房颤动病史，系统会相应增加该异常类型在所有时间窗口内的概率评分。对于一位年轻且无心脏病史的患者，系统可能会降低某些常见异常类型的概率评分，从而更加专注于那些不太常见的异常模式。

调整后的概率分布更加符合患者的实际情况，提高了异常检测的个性化水平。

接下来，系统利用贝叶斯网络生成的推理结果来补充中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分。贝叶斯网络根据患者的详细信息（如病历资料、历史心电图记录及临床症状）构建，生成带有上下文感知的推理结果。

例如，如果某个时间窗口内的异常信号置信度较低，但贝叶斯网络推断出该信号与患者的病史高度相关，则系统会相应提高其置信度评分，并标记该时间窗口为异常。

这种补充增强了中间识别结果的可靠性和完整性，减少了误诊和漏诊的可能性。

最后，系统整合调整后的概率分布及优化后的中间识别结果，生成最终的目标识别结果。这个结果不仅包含了每个时间窗口内的异常类型、位置和严重程度，还综合了患者的个体差异和历史心脏数据，提供了更为全面和可靠的诊断信息。医生可以通过定制化的可视化界面查看这些详细的异常报告，支持他们做出更为准确的诊断决策。

通过这种方法，医生可以获得一份详细的异常报告，支持他们做出更为准确的诊断决策。这个流程不仅提高了异常检测的精度，还提供了个性化的诊断信息，显著提升了医疗服务的质量和效率。此外，系统还可以自动将所有生成的报告按照医院内部的编码体系进行分类存储，确保了数据管理的规范性和一致性。

为了解决初步识别结果可能存在时间序列一致性不足的问题，进一步提高异常信号检测的准确性和连贯性，上述一个或多个实施例中，步骤103中的所述方法还包括：根据所述患者的历史心脏数据中的长期趋势和短期波动，优化所述目标识别结果的时间序列一致性。

在该方案中，长期趋势是指患者历史心脏数据中长时间内的心脏活动模式变化。这些趋势反映了患者心脏健康状态的演变，对于理解当前心电图信号的背景非常重要。

短期波动是指在较短时间内（如数小时至数天）心脏活动的变化情况。这些波动可能是由特定事件（如运动、情绪变化）引起的，也可能预示着急性心脏问题的发生。

时间序列一致性是指目标识别结果在时间维度上的连贯性和逻辑性。优化时间序列一致性意味着确保检测到的异常信号不仅符合当前的时间窗口特征，还能与历史数据中的长期趋势和短期波动相匹配，从而提供更加可靠的诊断信息。

本申请实施例中，系统不仅基于患者的个体差异和历史心脏数据调整中间识别结果的概率分布，还根据患者的历史心脏数据中的长期趋势和短期波动，优化目标识别结果的时间序列一致性。这一步骤确保了检测到的异常信号不仅符合当前的时间窗口特征，还能与历史数据中的长期趋势和短期波动相匹配，提供了更加可靠和连贯的诊断信息。

以下是一个具体示例：

在一个实际应用场景中，假设我们有一个已经训练好的系统，该系统能够识别多种心脏异常类型，并生成初步的目标识别结果。为了进一步提高检测精度和连贯性，系统引入了基于历史心脏数据的时间序列一致性优化步骤。

系统首先分析患者历史心脏数据中的长期趋势。例如，如果患者有长期的心房颤动病史，系统会检查当前心电图数据是否显示了类似的异常模式。

长期趋势分析帮助系统理解患者心脏健康状态的演变，确保检测到的异常信号不是孤立的事件，而是与历史记录相一致。

接下来，系统评估患者历史心脏数据中的短期波动。例如，如果患者在过去几天内有过急性心脏事件（如急性心肌梗死），系统会特别关注这些时间段内的异常信号。

短期波动评估帮助系统捕捉到潜在的急性问题，并确保这些信号被正确标记和报告。

最后，系统根据长期趋势和短期波动，优化目标识别结果的时间序列一致性。这一步骤确保检测到的异常信号不仅符合当前的时间窗口特征，还能与历史数据中的长期趋势和短期波动相匹配。例如，如果某个时间窗口内的异常信号置信度较低，但贝叶斯网络推断出该信号与患者的病史高度相关，则系统会相应提高其置信度评分，并标记该时间窗口为异常。同时，系统还会检查该异常信号是否与历史数据中的长期趋势和短期波动相符，以确保其时间序列的一致性。

经过优化后，系统生成最终的诊断报告，这份报告不仅包含了每个时间窗口内的异常类型、位置和严重程度，还综合了患者的个体差异、历史心脏数据以及时间序列一致性优化的结果。

医生可以通过定制化的可视化界面查看这些详细的异常报告，支持他们做出更为准确的诊断决策。此外，系统还可以自动将所有生成的报告按照医院内部的编码体系进行分类存储，确保了数据管理的规范性和一致性。

本申请考虑到，为了更全面、准确地评估患者的心脏健康状态，传统方法仅依赖于异常类型的检测结果和置信度评分，忽略了局部特征、时间序列特征以及关键特征的影响。此外，现有方法未能充分考虑患者个体差异和历史心脏数据的长期趋势与短期波动。因此本申请提出了一种新的心脏健康状态评分公式，该公式不仅基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及其对应的置信度评分，还结合了局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示，同时考虑了患者的个体差异和额外特征的影响。通过这种方式，系统能够生成一个更加全面和可靠的心脏健康状态评分，支持医生做出更为准确的诊断决策。

该方案包括：

基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及其对应的置信度评分，并结合该时间窗口内的局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示，评估所述患者的心脏健康状态评分；其中，所述心脏健康状态评分通过以下公式计算得到：

；

其中，是心脏健康状态评分，是时间窗口的数量，是时间窗口的索引；是异常类型的数量，是异常类型的索引；是第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分，所述置信度评分是指所述深度融合学习模型对每个异常类型的预测结果的可靠性评分；是置信度评分的指数因子，用于调整置信度评分的影响程度，设定，其中是所有置信度评分中的最大值；是第种异常类型的权重，反映不同异常类型对于心脏健康状态的重要性；是第个时间窗口内的局部特征表示的影响因子，通过局部特征表示的标准化得分计算；是第个时间窗口内的时间序列特征表示的影响因子，通过时间序列特征表示的标准化得分计算；是第个时间窗口内的关键特征表示的影响因子，通过关键特征表示的标准化得分计算；分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的权重系数，用于调整各自特征表示的影响程度，根据各个特征的重要性和贡献度所确定；分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的指数因子，用于调整各特征表示的影响程度，根据各个特征的敏感性和重要性确定；

是高斯核函数，用于平滑置信度评分的影响，其中是所有置信度评分的平均值，是置信度评分的标准差；

是第个时间窗口的综合影响因子，定义为:

；

其中，是额外特征的数量，额外特征至少包括所述患者的年龄、性别、病史；是第个时间窗口与第种额外特征的相关性得分；是第种额外特征的权重，用于调整额外特征的影响程度。

以下上述公式涉及到的各参数进行详细解释：

:心脏健康状态评分。该评分综合反映了患者心脏健康的总体状况，是所有时间窗口内异常类型及其特征表示的加权求和结果。

：时间窗口的数量。每个时间窗口代表一段固定长度的心电图数据片段，用于逐段分析心电图信号。

:时间窗口的索引。用于标识具体的某个时间窗口。

：异常类型的数量。每种异常类型对应特定的心脏活动模式，如心房颤动、衮性早搏等。

:异常类型的索引。用于标识具体的某种异常类型。

：第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分。通过深度融合学习模型预测得到，反映模型对每个异常类型的预测可靠性。

：置信度评分的指数因子。设定为，用于调整置信度评分的影响程度，增强高置信度评分的重要性。最大置信度评分是所有置信度评分中的最大值。

：第种异常类型的权重。根据不同异常类型对心脏健康状态的重要性确定，通常基于临床经验和统计数据。

：第个时间窗口内的局部特征表示的影响因子。通过卷积神经网络提取并标准化得分计算，反映该时间窗口内的局部形态特征（如QRS波群、P波和下波的变化）对心脏健康状态的影响。

：第个时间窗口内的时间序列特征表示的影响因子。通过循环神经网络捕捉并标准化得分计算，反映多个时间窗口之间的心脏节律变化模式及长期依赖关系对心脏健康状态的影响。

：第个时间窗口内的关键特征表示的影响因子。通过注意力机制识别并标准化得分计算，反映最有可能指示异常的关键特征对心脏健康状态的影响。

:分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的权重系数。根据各个特征的重要性和贡献度确定，用于平衡不同特征表示的影响。

:分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的指数因子。根据各个特征的敏感性和重要性确定，用于进一步调整各特征表示的影响程度。

:高斯核函数，用于平滑置信度评分的影响。其中是所有置信度评分的平均值，是置信度评分的标准差。该函数确保置信度评分在一定范围内波动时不会产生过大的影响差异。

：第个时间窗口的综合影响因子。定义为：

；

其中是额外特征的数量，至少包括患者的年龄、性别、病史；是第个时间窗口与第种额外特征的相关性得分，通过统计分析或机器学习方法计算获取，反映了该时间窗口内的数据与特定额外特征之间的关联强度。例如，可以通过相关系数、互信息或其他适宜的统计度量来量化这种关联；是第种额外特征的权重。该因子综合考虑了患者个体差异和历史心脏数据的影响。

以下对上述公式中的各个公式分项设计缘由进行简要解释：

:该分项结合了异常类型的权重和三种特征表示的影响因子。异常类型权重反映了不同异常类型的重要性，而特征表示的影响因子则从不同角度评估了心脏活动的特性。通过乘以各自的权重系数和指数因子，确保了不同特征表示在评分中的合理分配。

：该分项使用高斯核函数来平滑置信度评分的影响。这有助于减少极端置信度评分带来的过度影响，并确保评分在一定范围内波动时具有稳定性。

：该分项通过指数因子调整置信度评分的影响程度。指数因子的设计使得高置信度评分的重要性得到增强，从而更好地突出那些更可靠的异常检测结果。

：该分项综合考虑了患者个体差异和历史心脏数据的影响。通过引入额外特征（如年龄、性别、病史），使得评分更加个性化和全面。

上述公式将通过将置信度评分、特征表示的影响因子、高斯核函数和平滑因子相乘，可以确保每个时间窗口内的异常信号被综合评估。相乘操作能够集中体现每个因素对心脏健康状态评分的具体影响，同时避免某一因素单独主导评分结果。通过将所有时间窗口内的评分相加，可以汇总整个心电图记录的综合信息。相加操作确保了评分的整体连贯性和逻辑性，反映了心脏健康状态的全貌。

该公式的整体设计旨在提供一个全面、准确且个性化的评估方法，用于评价患者的心脏健康状态。它不仅考虑了异常类型的检测结果和置信度评分，还结合了多种特征表示和患者个体差异的影响。通过这种方式，系统能够生成一个更加可靠的心脏健康状态评分，支持医生做出更为准确的诊断决策。此外，公式的设计还考虑了时间序列的一致性和连贯性，减少了误诊和漏诊的可能性，显著提升了医疗服务的质量和效率。

以下是一个具体示例：

假设我们有一个具体应用场景，涉及一位50岁男性患者，有既往高血压病史。系统采集了24小时的心电图数据，并将其分割成多个固定长度的时间窗口（例如每个窗口长度为5秒）。我们将使用上述公式计算该患者的心脏健康状态评分。

首先进行参数设定：

时间窗口数量(每分钟12个窗口，共24小时)。

异常类型数量(心房颤动、室性早搏、传导阻滞)。

置信度评分：假设模型输出的置信度评分为对应于三种异常类型。

权重系数:分别为，反映不同异常类型的重要性。

局部特征表示的影响因子、时间序列特征表示的影响因子和关键特征表示的影响因子：假设标准化得分为。

权重系数分别设为。

指数因子分别设为。

高斯核函数参数：假设。

综合影响因子的额外特征相关性得分和权重：假设分别为分别为，0.2。

其次，计算置信度评分的指数因子:

；

假设最大置信度评分为0.8，则。

进一步计算局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的影响因子:

；

进一步应用高斯核函数:

；

进一步计算综合影响因子:

；

最终，将上述数值带入，进行评分计算:

；

假设经过所有窗口和异常类型的组合计算后，最终心脏健康状态评分为85分（满分为100分）。这个评分表明患者的心脏健康状态相对良好，但存在一定的异常风险。

具体来说：评分较高说明大多数时间窗口内的异常信号被可靠地检测到，并且这些异常信号的严重程度较低。综合影响因子考虑到患者的年龄、性别和病史等额外特征，评分进一步反映了患者个体差异对心脏健康状态的影响。评分还考虑了历史心脏数据中的长期趋势和短期波动，确保了诊断结果的时间序列一致性。医生可以根据这份详细的评分报告，结合其他临床信息，制定更为个性化的治疗方案或预防措施。这不仅提高了诊断的准确性，还提供了全面的心脏健康评估。

本申请考虑到在心电图异常检测中，初步识别结果可能存在遗漏或不确定性，特别是当面对不同个体差异和复杂的历史心脏数据时。传统的单一模型往往难以充分捕捉这些因素的影响，导致诊断结果不够准确和个性化。为了克服这些问题，需要一种能够综合考虑患者个体差异、历史心脏数据以及上下文感知推理的方法，以提高异常信号检测的精度和可靠性。

因此，本申请提出了一套新的公式方案，旨在通过调整每个时间窗口内异常信号的概率分布，并结合贝叶斯网络提供的推理结果，优化中间识别结果，最终生成更为准确的目标识别结果。这套方案不仅提高了检测的准确性，还提供了个性化的诊断信息，显著提升了医疗服务的质量和效率。该方案包括：

所述根据获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，调整所述中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布，得到调整后的概率分布，包括：

所述调整后的概率分布通过以下公式计算：

；

其中，是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布，是第个时间窗口内第种异常类型的初始概率分布；是第个时间窗口内患者个体差异的影响因子，根据患者的年龄、性别、病史的信息计算得到；是所有时间窗口内个体差异影响因子的平均值；是所有时间窗口内个体差异影响因子的标准差;是历史特定特征的数量，历史特定特征包括患者的历史心脏数据中的特定指标，包括历史心电图记录、治疗反应，是历史特定的索引；是第个时间窗口与第种历史特定特征的相关性得分；是第种历史特定特征的权重，用于调整历史特定特征的影响程度。

下面对上述公式的各参数进行详细解释：

是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布。该值反映了在考虑患者个体差异和历史心脏数据的影响后，模型对特定异常类型存在的最新评估。它通过初始概率分布和一系列调整因子计算得出，确保了检测结果更加个性化和准确。

是第个时间窗口内第种异常类型的初始概率分布。这个值由深度融合学习模型直接预测得到，表示模型在未考虑患者个体差异和历史心脏数据时对异常信号的初步评估。获取途径是通过训练好的深度学习模型处理每个时间窗口的心电图数据片段，并输出相应的异常类型及其置信度评分。

是第个时间窗口内患者个体差异的影响因子。这个因子综合考虑了患者的年龄、性别和病史等信息，用以量化这些因素对当前时间窗口心电图数据的影响。获取途径是通过患者的基本医疗记录（如电子病历）提取相关信息，并使用预定义的公式或算法计算得到每个时间窗口的个体差异影响因子。

是所有时间窗口内个体差异影响因子的平均值。这个值用于标准化各个时间窗口内的个体差异影响因子，使得不同时间窗口之间的比较更加合理。获取途径是在所有时间窗口内计算的均值，从而得到一个代表整体个体差异水平的基准值。

是所有时间窗口内个体差异影响因子的标准差。标准差反映了个体差异影响因子在所有时间窗口内的离散程度，用于衡量数据的波动性。获取途径是在所有时间窗口内计算的标准差，以便于后续的高斯核函数平滑处理，确保调整后的概率分布更加稳定。

是历史特定特征的数量，这些特征包括患者的历史心脏数据中的特定指标，如历史心电图记录、治疗反应等。每个历史特定特征提供了额外的上下文信息，有助于更准确地评估当前的心电图数据。获取途径是从患者的电子病历中提取相关的历史心脏数据，并确定哪些指标对当前分析最为重要。

是第个时间窗口与第种历史特定特征的相关性得分。这个得分反映了当前时间窗口的心电图数据与某一特定历史特征之间的关联强度。获取途径是通过统计分析或机器学习方法，计算每个时间窗口的数据与历史特定特征之间的相似度或相关性，从而为调整概率分布提供依据。

是第种历史特定特征的权重，用于调整历史特定特征的影响程度。这个权重反映了不同历史特定特征对于当前异常检测的重要性，通常根据临床经验和统计数据确定。获取途径是通过专家评估或数据分析，为每个历史特定特征分配适当的权重，确保其在调整概率分布时的作用恰到好处。

通过上述参数共同作用，通过调整每个时间窗口内异常信号的概率分布，使得最终的识别结果不仅基于当前的心电图数据，还充分考虑了患者的个体差异和历史心脏数据，从而提高了诊断的准确性和个性化水平。这种方法确保了异常信号检测更加可靠，支持医生做出更为精准的临床决策。

所述基于所述推理结果补充所述中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强所述中间识别结果的可靠性，得到优化后的中间识别结果，包括：

所述优化后的中间识别结果通过以下公式计算:

；

其中，是第个时间窗口优化后的中间识别结果，是异常类型的数量；是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布；是贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果中第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分。

下面对上述公式的各参数进行详细解释：

是第个时间窗口优化后的中间识别结果。该值综合考虑了调整后的概率分布和贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果，旨在增强中间识别结果的可靠性和准确性。通过这一公式计算得到的结果，能够更全面地反映每个时间窗口内异常信号的存在及其严重程度，为最终的目标识别结果提供坚实的基础。

是异常类型的数量，指系统能够识别的不同心脏异常类型总数。例如，常见的异常类型可能包括心房颤动、室性早搏、传导阻滞等。获取途径是根据临床需求和模型训练时所涵盖的异常类型确定。这个参数确保了公式能够处理所有可能的异常情况，从而提高了检测的全面性。

是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布。这个值反映了在考虑患者个体差异和历史心脏数据的影响后，模型对特定异常类型存在的最新评估。获取途径是通过前一步骤中介绍的公式计算得出，即利用患者的个体差异影响因子和历史特定特征调整初始概率分布，确保检测结果更加个性化和准确。

是贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果中第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分。这个评分由贝叶斯网络基于患者的详细信息（如病历资料、历史心电图记录及临床症状）生成，提供了带有上下文感知的信息，补充了初步识别结果中可能遗漏或不确定的部分。获取途径是通过构建并训练贝叶斯网络，输入患者的详细信息，输出每个时间窗口内的异常类型置信度评分，从而增强识别结果的可靠性。

表示第个时间窗口内所有异常类型的调整后概率分布中的最大值。这个值用于选择最有可能的异常类型，并作为基础来增强中间识别结果的可靠性。获取途径是在每个时间窗口内，比较所有异常类型的调整后概率分布，选取其中的最大值。这一步骤确保了即使某些异常类型的概率较低，也能优先考虑最具可能性的情况。

上述公式的目的是为了优化第个时间窗口的中间识别结果，使其更加可靠和准确。具体来说:

最大概率选择：通过选择最有可能的异常类型，确保不会遗漏重要的异常信号。

贝叶斯网络补充：通过添加贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果，补充了初步识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强了识别结果的可靠性。

这种方法不仅提高了异常检测的精度，还提供了个性化的诊断信息，显著提升了医疗服务的质量和效率。通过结合调整后的概率分布和贝叶斯网络的推理结果，医生可以获得更为全面和可靠的异常报告，支持他们做出更为准确的诊断决策。

所述整合所述调整后的概率分布及所述优化后的中间识别结果，生成目标识别结果，包括：

所述目标识别结果通过以下公式计算:

；

其中，是第个时间窗口的目标识别结果，是第个时间窗口内最大调整后概率分布所对应的结果；是第个时间窗口的优化后的中间识别结果；是调整后概率分布与优化后的中间识别结果之间的权重系数，用于平衡两者的影响程度。

下面对上述公式的各参数进行详细解释：

是第个时间窗口的目标识别结果。该值综合考虑了调整后的概率分布和优化后的中间识别结果，旨在生成最终的异常信号检测结果。通过这个公式计算得到的结果，能够更全面地反映每个时间窗口内异常信号的存在及其严重程度，为医生提供最为准确和可靠的诊断信息。

是第个时间窗口内最大调整后概率分布所对应的结果。这个值反映了在考虑患者个体差异和历史心脏数据的影响后，模型对特定异常类型存在的最新评估中最具可能性的情况。获取途径是通过比较第个时间窗口内所有异常类型的调整后概率分布，选取其中的最大值。这一步摖确保了即使某些异常类型的概率较低，也能优先考虑最具可能性的情况。

是第个时间窗口的优化后的中间识别结果。该值综合考虑了调整后的概率分布和贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果，增强了中间识别结果的可靠性和准确性。获取途径是通过前一步骤中的公式计算得出，确保了识别结果不仅基于当前的心电图数据，还充分考虑了患者的个体差异和历史心脏数据，从而提高了诊断的准确性和个性化水平。

是调整后概率分布与优化后的中间识别结果之间的权重系数，用于平衡两者的影响程度。这个系数决定了调整后概率分布和优化后的中间识别结果在最终目标识别结果中的相对重要性。获取途径是通过专家评估或实验验证确定适当的权重值。通常情况下，的取值范围在之间，具体数值可以根据不同应用场影的需求进行调整。例如，如果希望更重视模型的初步预测，则可以选择较大的值；反之，如果更重视贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果，则可以选择较小的值。

上述公式的目的是为了整合第个时间窗口的调整后概率分布及优化后的中间识别结果，生成最终的目标识别结果。具体来说:

调整后概率分布：通过引入调整后的概率分布，确保了模型对异常信号的初步评估仍然占据一定比例。

优化后的中间识别结果：通过引入优化后的中间识别结果，补充了贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果，增强了识别结果的可靠性。

权重系数：通过调整的值，可以灵活控制调整后概率分布和优化后的中间识别结果之间的平衡，确保最终结果既准确又个性化。

这种方法不仅提高了异常检测的精度，还提供了个性化的诊断信息，显著提升了医疗服务的质量和效率。通过结合调整后的概率分布和优化后的中间识别结果，医生可以获得更为全面和可靠的异常报告，支持他们做出更为准确的诊断决策。最终的目标识别结果为临床应用提供了坚实的基础，确保了诊断的科学性和可靠性。

针对上述完整方案举一个具体示例：

假设我们有一个具体应用场景，涉及一位50岁男性患者，有既往高血压病史。系统采集了24小时的心电图数据，并将其分割成多个固定长度的时间窗口（例如每个窗口长度为5秒）。我们将使用上述公式计算该患者的心脏健康状态评分，并对计算结果进行解释说明。

首先进行参数设定：

时间窗口数量(每分钟12个窗口，共24小时)；

异常类型数量(心房颤动、室性早搏、传导阻滞)；

初始概率分布：假设模型输出的初始概率分布为对应于三种异常类型。；

个体差异影响因子：假设根据患者的年龄、性别、病史计算得到分别为。

个体差异影响因子的平均值；

个体差异影响因子的标准差；

历史特定特征数量(历史心电图记录、治疗反应、药物使用)；

相关性得分：假设分别为；

历史特定特征的权重:分别为；

贝叶斯网络提供的置信度评分:假设分别为；

权重系数；

其次，计算调整后的概率分布：

a.高斯核函数:

；

例如，对于，计算结果为:

；

b.历史特定特征的影响:

；

c.调整后的概率分布:

；

假设，则:

；

进一步计算优化后的中间识别结果：

a.最大调整后概率分布:

；

b.贝叶斯网络补充:

；

c.优化后的中间识别结果：

；

进一步计算目标识别结果：

a.最大调整后概率分布对应的值:

；

b.目标识别结果:

；

最终计算得到的目标识别结果为1.12。这个评分表明，在考虑了患者个体差异和历史心脏数据的影响后，系统对该时间窗口内异常信号的存在及其严重程度有了更为准确的评估。具体来说:在心电图异常检测中，目标识别结果的数值本身是一个综合评分，它反映了第个时间窗口内异常信号的存在及其严重程度。为了从这个数值得出具体的结论，我们需要结合临床阈值、历史数据以及医生的专业判断来解读。

以下是详细的解释步骤和结论:

首先，根据设定的临床阈值，假设正常范围为，警戒范围为，异常范围为。由于落在警戒范围内，表明该时间窗口内可能存在潜在的心脏问题，但尚未达到严重的程度。

其次，如果该患者有既往的心房颤动病史，且最近一段时间内多次出现类似的高评分，则需要特别关注。如果这是首次出现较高评分，建议进一步监测其他时间段的数据，以确认是否存在持续性问题。

最后，医生可以根据值以及其他临床信息（如血压、心率等）进行综合评估。结论可以是：该时间窗口内存在轻微至中度的心脏异常风险，建议进一步观察和必要的检查（如动态心电图监测、超声心动图等）。

基于上述分析，目标识别结果表明该时间窗口内可能存在潜在的心脏问题，但尚未达到严重的程度。具体来说:

轻微至中度异常:该评分落在警戒范围内，提示存在一定的异常风险。

进一步观察：建议继续监测其他时间段的数据，以确认是否存在持续性问题。

个性化诊断：结合患者的个体差异和历史心脏数据，医生可以制定更为个性化的诊断和治疗方案。

通过引入调整后的概率分布、优化后的中间识别结果和最终的目标识别结果，这套方案有效地增强了心电图异常检测的准确性和个性化水平。这种方法确保了异常信号检测更加可靠，支持医生做出更为精准的临床决策。最终的目标识别结果为临床应用提供了坚实的基础，确保了诊断的科学性和可靠性。

图2为本申请实施例提供一种基于深度学习的心电数据异常装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：

采集处理模块21，用于采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号，所述多级预处理流程至少包括：使用带通滤波器去除所述原始心电图信号中的高频噪声和工频干扰；应用小波变换或自适应滤波技术抑制所述原始心电图信号中的肌电伪迹和低频噪音；采用差分运算放大器增强所述原始心电图信号；

训练模块22，用于利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络，其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型聚焦指示异常信号的关键部分，以提高对异常信息识别的敏感性；

识别输出模块23，用于通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法对所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果；

生成展示模块24，用于根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

图2所述的一种基于深度学习的心电数据异常识别装置可以执行图1所示实施例所述的一种基于深度学习的心电数据异常识别方法，其实现原理和技术效果不再赘述。对于上述实施例中的一种基于深度学习的心电数据异常识别装置其中各个模块、单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在一个可能的设计中，图2所示实施例的一种基于深度学习的心电数据异常识别装置可以实现为计算设备，如图3所示，该计算设备可以包括存储组件31以及处理组件32；

所述存储组件31存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理组件32调用执行。

所述处理组件32用于：采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号，所述多级预处理流程至少包括：使用带通滤波器去除所述原始心电图信号中的高频噪声和工频干扰；应用小波变换或自适应滤波技术抑制所述原始心电图信号中的肌电伪迹和低频噪音；采用差分运算放大器增强所述原始心电图信号； 利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络，其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型能够聚焦所述目标心电图信号中的异常信号； 通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果； 根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

其中，处理组件32可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）、数字信号处理设备（DSPD）、可编程逻辑器件（PLD）、现场可编程门阵列（FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

存储组件31被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

当然，计算设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、显示组件、通信组件等。

输入/输出接口为处理组件和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是输出设备、输入设备等。

通信组件被配置为便于计算设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

其中，该计算设备可以为物理设备或者云计算平台提供的弹性计算主机等，此时计算设备即可以是指云服务器，上述处理组件、存储组件等可以是从云计算平台租用或购买的基础服务器资源。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时可以实现上述图1所示实施例的一种基于深度学习的心电数据异常方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于深度学习的心电数据异常识别方法，其特征在于，包括：

采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号，所述多级预处理流程至少包括：使用带通滤波器去除所述原始心电图信号中的高频噪声和工频干扰；应用小波变换或自适应滤波技术抑制所述原始心电图信号中的肌电伪迹和低频噪音；采用差分运算放大器增强所述原始心电图信号；

利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络，其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型能够聚焦所述目标心电图信号中的异常信号；

通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法对所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果；

根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果，包括：

对所述目标心电图信号进行时间窗口分割处理，得到多个固定长度的时间窗口，且每个时间窗口代表一个时间段内的心电图数据片段，所有的时间窗口对应的心电图数据片段能够组成所述目标心电图信号；

将每个时间窗口内的心电图数据片段送入所述深度融合学习模型中的卷积神经网络，以通过所述卷积神经网络提取每个时间窗口内的心电图数据的局部形态特征，得到表征心脏活动局部特性的局部特征表示，所述局部特征表示至少包括QRS波群、P波和T波的形态变化以及心率变异性；

将每个时间窗口内的心电图数据片段送入所述深度融合学习模型中的循环神经网络，以通过所述循环神经网络捕捉多个时间窗口之间的时间序列特征，并基于所述时间序列特征确定心脏节律的变化模式及长期依赖关系，得到时间序列特征表示；

在所述深度融合学习模型中引入注意力机制，以使所述深度融合学习模型在处理每个时间窗口的心电图数据片段时，从所述心电图数据片段中识别并突出显示最有可能指示异常的关键特征，并生成带有权重的关键特征表示，所述权重用于反映各个关键特征对于异常信号检测的重要性；

将所述局部特征表示、所述时间序列特征表示以及所述关键特征表示整合成综合特征表示，并将所述综合特征表示作为输入以训练所述深度融合学习模型，以使所述深度融合学习模型能够预测异常类型及置信度；

在训练后的深度融合学习模型中应用多任务学习框架以预测每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，所述异常类型包括心房颤动、室性早搏、传导阻滞，并基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，识别出所述置信度高于预设阈值的异常信号，并标记所述异常信号的异常类型、位置、严重程度；

基于所有的时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，评估所述患者的心脏健康状态评分；

根据所有时间窗口内对应的异常信号及所述患者的心脏健康状态评分，生成初步识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在训练后的深度融合学习模型中应用多任务学习框架以预测每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，并基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，识别出所述置信度高于预设阈值的异常信号，包括：

利用训练后的深度融合学习模型中的多任务学习框架，识别每个时间窗口内的心电图数据片段所包含的异常类型，并获取每个异常类型对应的概率分布，所述每个异常类型对应的概率分布用于表示每个时间窗口内是否存在所述异常类型的可能性；

评估每个异常类型的置信度，生成置信度评分，所述置信度评分是指所述深度融合学习模型对每个异常类型的预测结果的可靠性评分；

筛选出置信度评分高于预设阈值的时间窗口，识别出所述时间窗口内的异常信号，并标记被识别为异常的时间窗口，记录所述异常信号的异常类型、位置和严重程度，所述位置是指所述异常信号所对应的时间窗口。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果，包括：

基于综合特征表示以及从所述目标心电图信号中额外提取的增强特征表示训练机器学习模型，以使所述机器学习模型能够预测每个时间窗口是否包含异常信号及所述异常信号对应的异常类型、置信度；所述增强特征表示包括从所述目标心电图信号中额外提取的统计特征、频域特征、时域特征及非线性特征；

利用堆叠泛化技术，将所述深度融合学习模型输出的初步识别结果作为第一层特征输入，将所述机器学习模型的预测结果作为第二层特征输入，以生成中间识别结果；

根据获取的所述患者的详细信息，构建贝叶斯网络，并通过所述贝叶斯网络生成针对所述初步识别的带有上下文感知的推理结果，以通过所述推理结果为异常信号的检测提供额外的上下文信息，所述详细信息包括病历资料、历史心电图记录及临床症状；

基于所述推理结果，结合获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，对所述中间识别结果进行推理处理，以调整所述中间识别结果对应的概率分布，生成目标识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述推理结果，结合获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，对所述中间识别结果进行推理处理，以调整所述中间识别结果对应的概率分布，生成目标识别结果，包括：

根据获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，调整所述中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布，得到调整后的概率分布；

基于所述推理结果补充所述中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强所述中间识别结果的可靠性，得到优化后的中间识别结果；

整合所述调整后的概念分布及所述优化后的中间识别结果，生成目标识别结果；

所述方法还包括：

根据所述患者的历史心脏数据中的长期趋势和短期波动，优化所述目标识别结果的时间序列一致性。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所有的时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及置信度，评估所述患者的心脏健康状态评分，包括：

基于每个时间窗口内的心电图数据片段的异常类型及其对应的置信度评分，并结合该时间窗口内的局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示，评估所述患者的心脏健康状态评分；其中，所述心脏健康状态评分通过以下公式计算得到：

；

其中，是心脏健康状态评分，是时间窗口的数量，是时间窗口的索引；是异常类型的数量，是异常类型的索引；是第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分，所述置信度评分是指所述深度融合学习模型对每个异常类型的预测结果的可靠性评分；是置信度评分的指数因子，用于调整置信度评分的影响程度，设定，其中是所有置信度评分中的最大值；是第种异常类型的权重，反映不同异常类型对于心脏健康状态的重要性；是第个时间窗口内的局部特征表示的影响因子，通过局部特征表示的标准化得分计算；是第个时间窗口内的时间序列特征表示的影响因子，通过时间序列特征表示的标准化得分计算；是第个时间窗口内的关键特征表示的影响因子，通过关键特征表示的标准化得分计算；分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的权重系数，用于调整各自特征表示的影响程度，根据各个特征的重要性和贡献度所确定；分别是局部特征表示、时间序列特征表示和关键特征表示的指数因子，用于调整各特征表示的影响程度，根据各个特征的敏感性和重要性确定；

是高斯核函数，用于平滑置信度评分的影响，其中是所有置信度评分的平均值，是置信度评分的标准差；

是第个时间窗口的综合影响因子，定义为:

；

其中，是额外特征的数量，额外特征至少包括所述患者的年龄、性别、病史；是第个时间窗口与第种额外特征的相关性得分；是第种额外特征的权重，用于调整额外特征的影响程度。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据获取的所述患者的个体差异和历史心脏数据，调整所述中间识别结果中每个时间窗口内异常信号的概率分布，得到调整后的概率分布，包括：

所述调整后的概率分布通过以下公式计算：

；

其中，是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布，是第个时间窗口内第种异常类型的初始概率分布；是第个时间窗口内患者个体差异的影响因子，根据患者的年龄、性别、病史的信息计算得到；是所有时间窗口内个体差异影响因子的平均值；是所有时间窗口内个体差异影响因子的标准差;是历史特定特征的数量，历史特定特征包括患者的历史心脏数据中的特定指标，包括历史心电图记录、治疗反应，是历史特定的索引；是第个时间窗口与第种历史特定特征的相关性得分；是第种历史特定特征的权重，用于调整历史特定特征的影响程度；

所述基于所述推理结果补充所述中间识别结果中可能遗漏或不确定的部分，增强所述中间识别结果的可靠性，得到优化后的中间识别结果，包括：

所述优化后的中间识别结果通过以下公式计算:

；

其中，是第个时间窗口优化后的中间识别结果，是异常类型的数量；是第个时间窗口内第种异常类型的调整后概率分布；是贝叶斯网络提供的上下文感知推理结果中第个时间窗口内第种异常类型的置信度评分；

所述整合所述调整后的概率分布及所述优化后的中间识别结果，生成目标识别结果，包括：

所述目标识别结果通过以下公式计算:

；

其中，是第个时间窗口的目标识别结果，是第个时间窗口内最大调整后概率分布所对应的结果；是第个时间窗口的优化后的中间识别结果；是调整后概率分布与优化后的中间识别结果之间的权重系数，用于平衡两者的影响程度。

8.一种基于深度学习的心电数据异常识别装置，其特征在于，包括：

采集处理模块，用于采集患者的原始心电图信号，并执行多级预处理流程，得到目标心电图信号，所述多级预处理流程至少包括：使用带通滤波器去除所述原始心电图信号中的高频噪声和工频干扰；应用小波变换或自适应滤波技术抑制所述原始心电图信号中的肌电伪迹和低频噪音；采用差分运算放大器增强所述原始心电图信号；

训练模块，用于利用目标心电图信号训练深度融合学习模型，所述深度融合学习模型结合卷积神经网络和循环神经网络，其中，所述卷积神经网络用于提取所述目标心电图信号的局部特征，所述循环神经网络用于捕捉所述目标心电图信号的时间序列特征，同时通过引入注意力机制以使所述深度融合学习模型聚焦指示异常信号的关键部分，以提高对异常信息识别的敏感性；

识别输出模块，用于通过所述深度融合学习模型识别所述目标心电图信号中的异常信号，得到初步识别结果；将所述初步识别结果与预训练的机器学习模型相结合，通过堆叠泛化的融合方法对所述初步识别结果进行混合模型融合处理，并通过所述患者的详细信息所构建的贝叶斯网络，获取所述初步识别结果的推理结果，以生成目标识别结果；

生成展示模块，用于根据所述目标识别结果，利用规则引擎生成异常报告，所述异常报告包含目标心电图信号的异常类型、位置、严重程度，按照预定义标准对所述异常报告进行分类存储，并通过定制化的可视化界面展示所述异常报告。

9.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1~7任一项所述的一种基于深度学习的心电数据异常识别方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如权利要求1~7任一项所述的一种基于深度学习的心电数据异常识别方法。