JP7487965B2 - グラフ畳み込みに基づく心電図心拍数マルチタイプの予測方法 - Google Patents
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Description
に替える。その中、
は無向グラフの点集合であり、集合で各ノードが各種の不整脈の病型に対応し、Eは無向グラフの辺の集合であり、ノード間の類似程度を記録していて、Wは重みマトリックスであり、辺に応じる重みに属し、Xはノード特徴マトリックス、Aはノード隣接マトリックスである。
に替える。その中、
はグラフGの頂点セットであり、即ちすべての心臓ノードの集合である。EはグラフGの辺の集合であり、各ノード間の相似程度を記録する。Wは重みマトリックスであり、辺に応じる重みである。
はノード特徴マトリックスである。
が生じるようにし、そしてアップサンプリングされるグラフの特徴マトリックスと同一の層のダウンサンプリングされるグラフの特徴マトリックスとの加算を行ってアップサンプリングされたグラフの特徴マトリックスを取得する。
Claims (8)
- 下記のステップを含むグラフ畳み込みに基づく心電図心拍数マルチタイプの予測方法。
(1)体表12誘導心電図信号を採集、取得し、各リードの心電図信号を同じ信号長さまでにサンプリングする。
(2)ノード相互情報プーリングU形グラフ畳み込みネットワークを構築し、グラフ畳み込みネットワークにおける特徴によりモジュールを抽出して心電図信号の深さ上の特徴を抽出するようにする。
(3)前記の深さ上の特徴に対する1層1次元畳み込みにより構築するグラフの特徴マトリックスを取得し、マトリックスの行に対応するのが予測する各種の不整脈の病型、マトリックスの列が各病型に対応する特徴ベクトルである。そして、グラフの特徴マトリックスを無向グラフ構造
に転換する。その中、
無向グラフの点集合であり、集合で各ノードが各種の不整脈の病型に対応し、Eは無向グラフの辺の集合であり、ノード間の類似程度を記録していて、Wは重みマトリックスであり、辺に応じる重みに属し、Xはノード特徴マトリックス、Aはノード隣接マトリックスである。
(4)転換による無向グラフをグラフ畳み込みネットワークにおけるグラフ・エンコーディングモジュールに入力する。このモジュールは無向グラフ進行ノード相互情報の定量計算のためのものであり、最大の相互情報のノードのサブセットを探し、選定して無向グラフにおけるノード数量を少なくし、ダウンサンプリングを達成するようにする。
(5)ノード数量が少なくされた無向グラフをグラフ畳み込みネットワークにおける画像復号化モジュールに入力する。このモジュールは既存のノード・インデックスにより無向グラフに対するアップサンプリングを行って元のノード数量に恢復し、新規グラフの特徴マトリックスを生成し、ダウンサンプリング前のグラフの特徴マトリックスと加算させてから出力する。
(6)出力されたグラフの特徴マトリックスに対する合計、最大、最小及び平均の操作を行い、4種の操作後の結果を特徴ベクトルにスプライシングし、全結合層に入力し、最終にマッピングにより種別の不整脈疾患の確率値を取得する。
(7)大量の心電図信号データ及び不整脈の病型ラベルを利用し、交差エントロピー損失関数によりグラフ畳み込みネットワークを訓練し、訓練を完成してから心電図心拍数のマルチタイプを取得できる。 - 前記の特徴抽出モジュールが1次元畳み込み層、残差ネットワークResNet34及び平均プーリング層から相次ぎに結合して構成し、ResNet34における畳み込み層の全部が1次元畳み込みに替えられることを特徴とする請求項1に記載の心電図心拍数マルチタイプの予測方法。
- 無向グラフに対するアップサンプリングまたはダウンサンプリングを行ってから対応するグラフの特徴マトリックスに対する1層のグラフ畳み込みを行ってグラフにおけるすべてのノードの特徴を更新するようにしなければいけないことを特徴とする請求項1に記載の心電図心拍数マルチタイプの予測方法。
- 前記のステップ(7)で交差エントロピー損失関数が収束するまでネットワークにおけるパラメータに対する反復更新を行うことを特徴とする請求項1に記載の心電図心拍数マルチタイプの予測方法。
- 前記のステップ(4)でノード相互情報プーリングがグラフ・エンコーディングモジュールの中心であることを特徴とする請求項1に記載の心電図心拍数マルチタイプの予測方法。その中、グラフプーリング部がノード選択及び新規グラフ構成の生成に関わり、この部がノードと隣接ノードとの間の相互情報得点を計算し、前のK個で得点が最も高いノード・インデックスに戻る。
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