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申请/专利权人：济南汇医融工科技有限公司

摘要：本发明公开一种心电信号特征点检测方法及系统，包括：获取连续时间内的心电信号；对连续时间内的心电信号进行分割处理后得到标准心电信号片段；对标准心电信号片段基于构建的一维编码解码深度学习模型提取心电特征，根据心电特征进行波形分类，根据得到的波形分类结果得到每类波形边界特征点的检测结果。利用深度学习方法自动提取心电信号特征，可以同时实现P波、QRS波、T波和无波段的波形分类，以及P波、QRS波群和T波边界点的检测。

主权项：1.一种心电信号特征点检测方法，其特征在于，包括：获取连续时间内的心电信号；对连续时间内的心电信号进行分割处理后得到标准心电信号片段；对标准心电信号片段基于构建的一维编码解码深度学习模型提取心电特征，根据心电特征进行波形分类，根据得到的波形分类结果得到每类波形边界特征点的检测结果；所述一维编码解码深度学习模型包括解码器，所述解码器采用多次解码的解码器架构，通过将编码器每次卷积池化后的几次输出分别进行上采样及卷积操作，并将这些解码信息融合作为最终输出，来恢复在编码过程中丢失的部分信息；编码器的第一层采用两层卷积及池化结构，以提取心电初级特征；第二层到第四层的每层分成两条支路，第一条支路为两个普通的卷积操作，第二条支路为两个空洞卷积操作，且每层的最后将两路卷积所提取的特征进行通道合并后输入到池化层，第五层为两个双向长短时记忆网络以提取时间特征；长短时记忆网络在循环神经网络的隐藏层神经元中增加了记忆单元，当信息在隐藏层各单元间传递时，通过输入门、遗忘门、输出门控制之前信息和当前信息的记忆和遗忘程度，具体计算过程如下：第一步是决定从细胞状态中丢弃什么信息，这个工作由遗忘门f执行，公式如下：ft＝σωxfxt+ωhfht-1+ωcfct-1+bf，该门会读取当前时刻t的输入xt及t-1时刻输出ht-1，并通过sigmoid激活函数σ.生成一个概率值传递给细胞状态ct-1，所述概率值为0时全部丢弃，为1时全部保留，来决定t-1时刻的细胞状态ct-1有多少保存到当前时刻t的细胞状态ct中；第二步是决定给当前细胞状态添加哪些信息，这个工作由输入门i执行，公式如下：it＝σωxixt+ωhiht-1+ωcict-1+bi 该门选择性接收经过tanh函数激活t-1时刻输出ht-1和当前时刻t的输入xt所产生一个新细胞状态并传递到当前时刻t的细胞状态ct中；最后一步就是决定输出什么信息，这个工作由输出门o执行，公式如下：ot＝σωxoxt+ωhoht-1+ωcoct-1+boht＝ot*tanhct输出门选择性输出经过tanh函数激活当前时刻t的细胞状态ct。

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