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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种基于多模态深度学习的心房心室肥大多标签检测系统，属于心电图上的心脏肥大检测领域。采用自适应小波阈值去噪、基于形态学特征的心拍分割、深度神经网络、多模态特征融合等方法，当下热门的计算机视觉技术迁移到心电信号分类上，通过将心电信号的时域特征、形态特征和病人个体信息融合，对四种心脏肥大和正常同时进行分类，搭建出一个基于多模态深度学习的多标签检测框架，从而解决了心电信号在心脏肥大检测上的准确率差和泛化能力差的问题，实现了基于心电图的心脏肥大准确监测，可用于临床诊断。

主权项：1.一种基于多模态深度学习的心脏肥大多标签检测系统，其特征在于，包括：病历信息提取模块，用于从待诊断的电子病历中提取预先设置的属性，将其进行拼接后转化为属性矢量；心电信号去噪模块，用于去除与所述电子病历对应的心电信号中的基线噪声、工频干扰和肌肉干扰，得到去噪后的心电信号；心拍图像提取模块，用于对所述去噪后的心电信号中的Ⅱ导联、V1导联和V6导联心电信号分别进行QRS波定位，选择任意相邻的3个QRS波峰点Qi-1，Qi，Qi+1，截取删除Qi-1的后K个心电采样点及Qi+1的前K个心电采样点后、Qi-1及Qi+1之间的心电采样点作为心电节拍图像；并将所述Ⅱ导联、V1导联和V6导联心电信号的心电节拍图像进行通道拼接得到心拍图像；多模态诊断模块，用于分别提取所述属性矢量、去噪后的心电信号及心拍图像的语义特征、时域特征及形态特征并进行特征融合后进行多标签分类，得到检测结果；其中，所述检测结果为左心房肥大、左心室肥大、右心房肥大和右心室肥大中的至少一种，或正常；所述多模态诊断模块包括病历数据特征提取模块、心电信号特征提取模块、心拍图像特征提取模块、多模态特征融合模块及多标签分类器；所述病历数据特征提取模块用于提取所述属性矢量的语义特征；所述心电信号特征提取模块用于提取所述去噪后的心电信号的时域特征；所述心拍图像特征提取模块用于提取所述心拍图像的形态特征；所述多模态特征融合模块用于融合所述语义特征、时域特征及形态特征，得到多模态特征融合向量；所述多标签分类器用于计算所述多模态特征融合向量属于各标签类别的概率，保留并输出概率高于预设阈值的标签类别；所述病历数据特征提取模块包括全连接层和长短期记忆网络；所述语义特征心电信号特征提取模块包括一维卷积神经网络、残差网络、长短期记忆网络及全局平均池化层；所述心拍图像特征提取模块包括二维卷积神经网络、残差网络及全局平均池化层；所述多模态特征融合模块包括Concatenate层；所述多标签分类器包括Dense层及Sigmoid层。

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