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摘要：本发明公开了一种基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法，其将各病种12导联心电图进行滤波、时间分割、数据增强等预处理操作得到心电图片段，提取其中的I导联信号进行复制及零填充输入网络，以对应的12导联心电图为真值标签，训练网络学习两者之间的对应关系，达到生成器与判别器的博弈平衡，实现了从单导联心电图到12导联心电图的恢复。本发明使用的生成对抗网络GAN模型中加入注意力机制，将注意力机制应用于生成器中，可以比较好的实现对显著性区域的关注，突出特定局部区域的显著特征，提高模型的灵敏度和预测的精度。
主权项：1.一种基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法，包括如下步骤：1获取包括正常心率、心肌梗死以及各种心脏疾病在内患者的12导联心电信号，并将这些心电信号进行预处理后划分为训练集和测试集；2构建基于生成对抗网络GAN的12导联心电图重建模型，其包含一个判别器D以及两个生成器GI和GL组成，将单导联心电信号分别输入至GI和GL中，GI用于重建生成相应的12导联心电信号，GL则相当于一个自编码器，其编码得到的潜空间向量zl作为GI的编码器输出潜空间向量zi的标签，使得GI的解码器能够更好地学习到单导联心电信号中的重要特性；判别器D则用于对GI生成的12导联心电信号以及原始12导联心电信号进行真假判别；3利用训练集对上述模型进行训练，即以训练集的12导联心电信号作为标签并从中提取单导联心电信号作为模型输入；4从测试集的12导联心电信号中提取单导联心电信号输入至训练好的模型的生成器GI中，即可重建输出得到相应的12导联心电信号。
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百度查询： 浙江大学 基于注意力机制生成对抗网络的12导联心电图重建方法
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