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申请/专利权人：南昌大学第一附属医院

摘要：本发明公开了一种膈肌肌电信号的处理方法及系统，涉及生物医学信号处理领域。一种膈肌肌电信号的处理系统，包括有：数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、肌电信号特征识别模块、综合建议模块和可视化交互模块。本发明通过获取膈肌肌电信号的多类型特征，使用基于多层感知机的预训练模型获取多类型特征的动作特征权重，并融入基于长短时记忆网络的膈肌肌电信号分析模型进行动作识别，有效结合了两种模型的特征权重，提高了肌电信号的识别准确率。通过改进独立成分分析方法，对多组独立心电成分进行心电信号评估，获取最高得分的独立心电成分对应的独立肌电成分，去除了肌电信号中混杂的心电信号，解决了肌电信号的噪声问题。

主权项：1.一种膈肌肌电信号的处理方法，其特征在于，包括：S1.获取膈肌表面肌电信号，每份膈肌表面肌电信号包括一份胸骨末端表面肌电信号和一份肋骨下缘表面肌电信号；S2.对膈肌表面肌电信号进行预处理操作得到待分析膈肌肌电信号，预处理操作包括信号过滤、肌电独立成分分析、突变点处理和数据分割；S3.获取待分析膈肌肌电信号的待分析膈肌肌电信号特征，待分析膈肌肌电信号特征包括时域特征、频域特征、时频域特征和非线性特征；S4.将胸骨末端表面肌电信号和肋骨下缘表面肌电信号的待分析膈肌肌电信号特征组成待分析膈肌肌电特征数据；将待分析膈肌肌电特征数据送入膈肌肌电信号分析模型进行膈肌动作识别及呼吸行为预测，输出膈肌动作标签和呼吸行为标签；步骤S4中建立膈肌肌电信号分析模型，具体步骤为：A1.获取若干份膈肌表面肌电信号，每份膈肌表面肌电信号包括一份胸骨末端表面肌电信号和一份肋骨下缘表面肌电信号，对每份膈肌表面肌电信号进行预处理并标注膈肌动作标签和呼吸行为标签得到分析肌电特征样本；将所有分析肌电特征样本组成肌电信号识别数据集，将肌电信号识别数据集分割为肌电信号识别训练集和肌电信号识别测试集；A2.预训练一个基于多层感知机的肌电信号识别模型，提取肌电信号识别模型的每个层的权重矩阵和偏置；基于长短时记忆网络建立初始膈肌肌电特征识别模型，设置额外的全连接层，保证肌电信号识别模型的输出维度与初始膈肌肌电特征识别模型的输入维度一致；将肌电信号识别模型的每个层的权重矩阵和偏置赋值给初始膈肌肌电特征识别模型的对应层的权重参数；A3.将肌电信号识别训练集送入初始膈肌肌电特征识别模型中进行训练，以膈肌动作标签和呼吸行为标签为目标，训练得到训练膈肌肌电特征识别模型；A4.将肌电信号识别测试集送入训练膈肌肌电特征识别模型中进行准确率评估，以膈肌动作标签和呼吸行为标签为目标，得到测试准确率；若测试准确率在误差标准范围内，则将训练膈肌肌电特征识别模型作为膈肌肌电信号分析模型，若测试准确率超过误差标准范围，则调整训练膈肌肌电特征识别模型的超参数后，重复步骤A3-步骤A4；步骤A2中预训练一个基于多层感知机的肌电信号识别模型，具体步骤为：B1.以多层感知机为基础建立一个具有2层隐藏层的初始肌电信号识别模型；B2.抽取部分肌电信号识别数据集中的分析肌电特征样本，并添加新的分析肌电特征样本组成预训练肌电特征数据集，将预训练肌电特征数据集分割为预训练肌电特征训练集和预训练肌电特征测试集；B3.将预训练肌电特征训练集送入初始肌电信号识别模型中进行训练，以膈肌动作标签为目标，训练得到训练肌电信号识别模型；B4.将预训练肌电特征测试集送入训练肌电信号识别模型中进行准确率评估，以膈肌动作标签为目标，调整训练肌电信号识别模型的超参数，得到肌电信号识别模型；S5.对输出的膈肌动作标签和呼吸行为标签进行处理，输出风险警报；S6.将膈肌动作标签、呼吸行为标签和风险警报进行可视化处理，输出可视化结果。

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