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申请/专利权人：济南大学

摘要：本发明提供一种基于双导联ECG信号的多特征辅助诊断方法、终端机及可读存储介质，属于互联网医疗领域，构建双导联心率失常辅助诊断系统的功能架构，并提取双导联心率失常辅助诊断系统中的心电信号；利用硬件设备采集心电信号；对心电信号进行预处理；按照预设窗口大小、步长对心电信号进行分割；对分割后的心电信号进行数据归一化处理；取心电信号数据的时间特征、时频特征和空间特征；采用权重加法融合的方式将步骤四中的时间特征、时频特征和空间特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入到SVM分类模型，得出诊断参数。本发明融合了多特征的心电信号，可以得到比单一数据模型信息量更大、应用性更高、鲁棒性更强的诊断参数。

主权项：1.一种基于双导联ECG信号的多特征辅助诊断方法，其特征在于，方法包括：步骤一、构建双导联心率失常辅助诊断系统的功能架构，并提取双导联心率失常辅助诊断系统中的心电信号；步骤二、利用硬件设备采集心电信号；步骤三、对心电信号进行预处理；其中，预处理方式包括：按照预设窗口大小、步长对心电信号进行分割；对分割后的心电信号进行数据归一化处理；步骤四、提取心电信号数据的时间特征、时频特征和空间特征；S401：基于Informer模型提取时间特征：基于Informer模型的概率稀疏自注意力机制，并利用查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V来计算注意力AQ,K,V，其中dL为输入维度； 输入心电信号序列长度L，进行随机采样选取TopU，U＝LQlnLK个重要位置；式中：TopU为随机采样从心电信号序列中选取的U个位置；LQ为查询向量的长度；LK为键向量的长度；计算查询矩阵的第i行向量qi的稀疏度公式如下： 式中：M·为稀疏性度量；qi为查询向量；kj为键向量，为kj的转置；为向量维度的平方根；为qi和kj的内积的最大LSELog-Sum-Exp；为算术平均数，Lk为query查询向量的长度；使用蒸馏的操作不断抽取心电数据的时间特征，得到重点关注的特征；其中，蒸馏操作运算公式如下： 式中：代表AttentionBlock；Conv1d·是1D-CNN；ELU·激活函数在时间维度上执行一维卷积过滤器；MaxPool·为步长2的池化；S402：基于SimCLR-ResNet模型提取空间特征；其中，SimCLR-ResNet模型的特征表示通过1×1卷积与ResNet编码器相连，ResNet编码器在SimCLR算法编码器基础上提取心电数据的空间特征，实现对特征进行降维；S403：基于2DRCNN提取时频特征；将小波变换后ECG的2D时频图作为2DRCNN模型的输入，将时频特征通过卷积层和池化层的主干网络提取，利用池化操作将每个心拍映射到特征向量上；其中，小波变换公式如下： 其中，ψa,b为母小波函数，a为尺度因子，b为平移因子，t为时间变量，ft为待分析信号，为缩放和平移后的母小波函数；步骤五、采用权重加法融合的方式将步骤四中的时间特征、时频特征和空间特征进行融合，得到融合特征；步骤六、将融合特征输入到SVM分类模型，得出诊断参数。

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