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申请/专利权人：山东大学齐鲁医院;山东大学

摘要：本发明涉及心电监测技术领域，尤其是涉及一种急性心肌梗死快速检测和预警的方法及系统。方法，包括获取心电信号数据；对获取的心电信号数据进行数据预处理，包括对心电信号进行去噪、滤波和归一化操作；将预处理后的心电信号数据作为分类模型的输入，得到当前时刻心梗分类；将预处理后的心电信号数据作为预测模型的输入，得到未来时刻心梗分类，其中，通过深度学习网络和最小化损失函数衡量修正预测模型的预测结果。本发明通过以当前时刻的心电数据为输入，预测下一刻的心电数据走向并且对未来数据进行分类，以此实现心梗疾病的准确分类和预测预警。

主权项：1.一种急性心肌梗死快速检测和预警的方法，其特征在于，包括：获取心电信号数据；对获取的心电信号数据进行数据预处理，包括对心电信号进行去噪、滤波和归一化操作；将预处理后的心电信号数据作为分类模型的输入，得到当前时刻心梗分类；包括以预处理后的当前心电信号数据为输入，基于分类模型的transformer架构进行监督学习，得到当前时刻的心梗分类；将预处理后的心电信号数据作为预测模型的输入，得到未来时刻心梗分类；包括基于时间-空间注意力机制对输入的心电信号数据进行预测，并将预测结果输入分类模型后，得到预测的心梗分类；其中，通过深度学习网络和最小化损失函数衡量修正预测模型的预测结果；所述基于时间-空间注意力机制对输入的心电信号数据进行预测，包括以transformer中的自注意力机制及其变体为基础架构，将输入的心电信号数据进行转置后输入到Liner层进行数值矩阵Q、K、V计算，分别得到时间注意力机制和空间注意力机制，再将时间注意力机制和空间注意力机制进行点积，生成时空注意力机制，首先通过将数据X输入到Linear层进行数值矩阵Q、K、V的计算，通过Q和K的点积运算后计算注意力分数，再通过softmax函数对每个分数进行归一化处理，最后将归一化后的权重与数值矩阵V相乘，得到最终的时间注意力表示；再通过对输入数据X进行转置生成XT，将转置后的数据XT输入到Linear层进行数值矩阵Q、K、V的计算，通过Q和K的点积运算后计算注意力分数，再通过softmax函数对每个分数进行归一化处理，将归一化后的权重与时间注意力表示进行点积，形成最终的时间-空间注意力机制；其中，计算公式为： ； ； ； ；其中，AS代表输入信号序列的转置，Qsj、Ksj、Vsj是空间数值矩阵，由输入数据经过Linear层计算出，soft是softmax函数，dk代表是第j个头的特征向量的维度。

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