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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本公开公开了基于双视角CNN‑Transformer和外部注意力机制的心电信号分类方法，涉及数据处理技术领域，对心电信号数据分割，得到预设数量的心电信号段；基于心跳视角的算法计算心电信号段的池化后第一注意力特征图并提取心电信号段的第一空间特征进行融合，得到第一融入外部注意力的空间特征并提取到心电信号段时空特征；将预设数量的心电信号段时空特征合并，得到第一时空特征；基于记录视角的算法提取心电信号数据的第二空间特征，并计算心电信号的连续相邻心跳波形间隔变化的第四注意力特征图进行融合；得到第二融入外部注意力的空间特征并提取到第二时空特征；将第一时空特征和第二时空特征进行融合，并根据融合结果进行分类，得到心电信号数据的分类结果。

主权项：1.一种基于双视角CNN-Transformer和外部注意力机制的心电信号分类方法，其特征在于，包括：获取心电信号数据，基于心跳视角的模糊分割模块对所述心电信号数据进行分割，得到预设数量的心电信号段；将所述心电信号段分别输入所述心跳视角的第一外部注意力机制和第一空间特征提取模块；基于所述第一外部注意力机制计算所述心电信号段的池化后第一注意力特征图，并基于所述第一空间特征提取模块提取所述心电信号段的第一空间特征；将所述池化后第一注意力特征图和所述第一空间特征进行融合，得到第一融入外部注意力的空间特征；基于所述心跳视角的第一时序特征提取模块对所述第一融入外部注意力的空间特征进行特征提取，得到心电信号段时空特征；将所述预设数量的心电信号段各自对应的心电信号段时空特征进行合并，得到所述心电信号数据对应的第一时空特征；在获取所述心电信号数据之后，将所述心电信号数据分别输入记录视角的第二空间特征提取模块和第二外部注意力机制；基于所述第二空间特征提取模块提取所述心电信号数据的第二空间特征，并基于所述第二外部注意力机制计算所述心电信号数据的连续相邻心跳波形间隔变化的第四注意力特征图；对所述第四注意力特征图和所述第二空间特征进行融合，得到第二融入外部注意力的空间特征；基于所述记录视角的第二时序特征提取模块对所述第二融入外部注意力的空间特征进行特征提取，得到第二时空特征；将所述第一时空特征和所述第二时空特征进行融合，得到融合特征数据；基于分类器对所述融合特征数据进行分类，得到所述心电信号数据的分类结果。

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百度查询： 西北工业大学 一种基于双视角CNN-Transformer和外部注意力机制的心电信号分类方法