(57)【要約】本発明において、心房細動信号の識別方法、装置及び機器を提供する。前記方法は、識別待ち心電信号を取得することと、識別待ち心電信号を予め確立された心房細動信号識別モデルに入力しかつ心房細動信号の識別結果を出力することとを含む。前記心房細動信号識別モデルを確定することは、設定された数量の心電サンプル信号と、正常信号及び心房細動信号の識別情報を含む識別情報を取得することと、正常信号の数量に基づきかつＳＭＯＴＥ方法により心房細動信号の均等化をすることと、複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造を確立し、各畳み込みニューラルネットワークに所定粒度の心房細動信号を識別するための所定の受容野を設定することと、正常信号と均等化がされた心房細動信号をネットワーク構造に入力してトレーニングをし、心房細動信号識別モデルを生成することにより実施される。本発明により心房細動信号識別の信頼性及び正確度を向上させることができる。
2021506421.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心房細動信号の識別方法であって、
識別待ち心電信号を取得するステップと、
前記識別待ち心電信号を予め確立された心房細動信号識別モデルに入力し、心房細動信号の識別結果を出力するステップと、を含み、
前記心房細動信号識別モデルを確立する過程は、
設定された数量の心電サンプル信号と、正常信号及び心房細動信号の識別情報を含む所定の識別情報とを取得することと、
前記正常信号の数量に基づきかつＳＭＯＴＥ方法を用いることにより前記心房細動信号の均等化をすることと、
複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造を確立し、かつ各畳み込みニューラルネットワークに所定の粒度の心房細動信号を識別するための所定の受容野を設定することと、
前記正常信号と均等化がされた心房細動信号を前記ネットワーク構造に入力してトレーニングをし、前記心房細動信号識別モデルを生成することとにより実施されることを特徴とする心房細動信号の識別方法。
【請求項２】
前記複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造は第一のネットワークと第二のネットワークを含み、
前記第一のネットワークと前記第二のネットワークはいずれも、ＶＧＧ−１６畳み込みニューラルネットワークであり、前記第一のネットワークと前記第二のネットワークはいずれも、多層の畳み込み層と多層の最大プーリング層を含み、前記第一のネットワークの畳み込みカーネルの受容野は前記第二のネットワークの畳み込みカーネルの受容野より小さいか或いは等しく、
前記第一のネットワークと前記第二のネットワークの最後の層の最大プーリング層は相互に接続され、相互に接続された前記最大プーリング層には複数の完全接続層とソフトマックス層が順次に接続されることを特徴とする請求項１に記載の心房細動信号の識別方法。
【請求項３】
識別待ち心電信号を取得する前記ステップは、
最初の心電信号を取得することと、
前記最初の心電信号に対してフィルタリング処理と正則化処理が含まれる前処理を行い、識別待ち心電信号を生成することとを含むことを特徴とする請求項１に記載の心房細動信号の識別方法。
【請求項４】
前記正常信号と均等化がされた心房細動信号を前記ネットワーク構造に入力してトレーニングをし、前記心房細動信号識別モデルを生成する前記ステップは、
前記正常信号と均等化がされた心房細動信号を前記ネットワーク構造に入力してトレーニングをし、初期モデルを生成することと、
2021506421.tif 000013
前記感度、前記特異性、前記精密度及び前記正確度がそれぞれ所定の閾値を満たしているか否かを判断し、満たしていない場合、前記感度、前記特異性、前記精密度及び前記正確度が所定の閾値を満たすまで前記ネットワーク構造の構成パラメータを調整することと、
前記初期モデルを前記心房細動信号識別モデルに確定することと、を含み、
前記計算式において、ＴＰは正確に識別された心房細動信号であり、ＦＰは不正確に識別された心房細動信号であり、ＴＮは正確に識別された正常信号であり、ＦＮは不正確に識別された正常信号であることを特徴とする請求項１に記載の心房細動信号の識別方法。
【請求項５】
心房細動信号の識別装置であって、
識別待ち心電信号を取得するように構成される信号取得モジュールと、
前記識別待ち心電信号を予め確立された心房細動信号識別モデルに入力し、心房細動信号の識別結果を出力するように構成される結果出力モジュールと、を備え、
ここで、前記心房細動信号識別モデルを確立する過程は、
設定された数量の心電サンプル信号と、正常信号及び心房細動信号の識別情報を含む所定の識別情報とを取得することと、
前記正常信号の数量に基づきかつＳＭＯＴＥ方法を用いることにより前記心房細動信号の均等化をすることと、
複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造を確立し、各畳み込みニューラルネットワークに所定の粒度の心房細動信号を識別する所定の受容野を設定することと、
前記正常信号と均等化がされた心房細動信号を前記ネットワーク構造に入力してトレーニングをし、前記心房細動信号識別モデルを生成することとにより実施されることを特徴とする心房細動信号の識別装置。
【請求項６】
前記複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造は第一のネットワークと第二のネットワークを含み、
前記第一のネットワークと前記第二のネットワークはいずれも、ＶＧＧ−１６畳み込みニューラルネットワークであり、前記第一のネットワークと前記第二のネットワークはいずれも、多層の畳み込み層と多層の最大プーリング層を含み、前記第一のネットワークの畳み込みカーネルの受容野は前記第二のネットワークの畳み込みカーネルの受容野より小さいか或いは等しく、
前記第一のネットワークと前記第二のネットワークの最後の層の最大プーリング層は相互に接続され、相互に接続された最大プーリング層には複数の完全接続層とソフトマックス層が順次に接続されることを特徴とする請求項５に記載の心房細動信号の識別装置。
【請求項７】
前記信号取得モジュールは、元の心電信号を取得し、前記元の心電信号に対してフィルタリング処理と正則化処理が含まれる前処理を行い、識別待ち心電信号を生成することにも用いられることを特徴とする請求項５に記載の心房細動信号の識別装置。
【請求項８】
前記結果出力モジュールは
前記正常信号と均等化がされた心房細動信号を前記ネットワーク構造に入力してトレーニングをし、初期モデルを生成し、
2021506421.tif 000014
前記感度、前記特異性、前記精密度及び前記正確度がそれぞれ所定の閾値を満たしているか否かを判断し、満たしていない場合、前記感度、前記特異性、前記精密度及び前記正確度が所定の閾値を満たすまで前記ネットワーク構造の構成パラメータを調整し、
前記初期モデルを前記心房細動信号識別モデルに確定することにも用いられ、
前記式において、ＴＰは正確に識別された心房細動信号であり、ＦＰは不正確に識別された心房細動信号であり、ＴＮは正確に識別された正常信号であり、ＦＮは不正確に識別された正常信号であることを特徴とする請求項５に記載の心房細動信号の識別装置。
【請求項９】
心房細動信号の識別機器であって、プロセッサと機器の読み取り可能な記憶媒体を備え、前記機器読み取り可能な記憶媒体には前記プロセッサにより実行できる機器実行可能な命令が記憶され、前記プロセッサが前記機器実行可能な命令を実行することにより請求項１〜４のいずれか一項に記載の心房細動信号の識別方法を実施することを特徴とする心房細動信号の識別機器。
【請求項１０】
機器読み取り可能な記憶媒体であって、機器実行可能な命令を記憶し、前記機器実行可能な命令がプロセッサにより読み出されるとともに実行される時、前記機器実行可能な命令により前記プロセッサが請求項１〜４のいずれか一項に記載の心房細動信号の識別方法を実施することを特徴とする機器読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願への相互参照）
本出願は、２０１７年１２月１９日に中国特許庁に提出され、発明の名称が「心房細動信号識別方法、装置及び機器」であり、出願番号が第２０１７１１３８０４６６．９号である中国特許出願の優先権を主張し、その全文の内容は引用により本出願に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、心電のモニタリングの技術分野に関し、特に、心房細動信号の識別方法、装置及び機器に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
心房細動は、よく見かける持続性・慢性の不整脈病気であり、無秩序な心房の活動と不規則の心房の圧迫が発病の原因になる場合が多い。Ｐ波又はＲＲ間隔の変異性を検出することにより心電信号中の心房細動信号を識別することができるが、その方法の識別の信頼性と正確度が臨床診断のニーズを満たすことができないので、医療診断又はウェアラブルモニタリング機器に広く応用されていない。
【０００４】
人工知能の迅速な発展に伴い、装置により心房細動信号を検出して識別する方法が出現したが、この識別方法は、長い心電信号を用いる必要があり、データに対する処理の要求が高く、信号の特性を人工的に検出しかつノイズの低減を実行する必要がある。ウェアラブルシングルリードデバイスにより検出された動的心電図信号の場合、前記方法の識別の信頼性と正確度は依然として、臨床診断ニーズを満たすことができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、心房細動信号識別の信頼性及び正確度を向上させることができる、心房細動信号の識別方法、装置及び機器を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するため、本発明において次の技術的事項を採用する。
【０００７】
本発明の実施例において心房細動信号の識別方法を提供する。前記心房細動信号の識別方法は、識別待ち心電信号を取得することと、識別待ち心電信号を予め確立された心房細動信号識別モデルに入力し、心房細動信号の識別結果を出力することとを含む。心房細動信号識別モデルを確立する過程は、設定された数量の心電サンプル信号と、正常信号及び心房細動信号の識別情報が含まれる所定の識別情報を取得することと、正常信号の数量に基づきかつＳＭＯＴＥ方法を用いることにより心房細動信号の均等化をすることと、複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造を確立し、各畳み込みニューラルネットワークに所定の粒度の心房細動信号を識別するための所定の受容野を設定することと、正常信号と均等化がされた心房細動信号をネットワーク構造に入力してトレーニングをし、心房細動信号識別モデルを生成することと、により実施される。
【０００８】
本発明の実施例において心房細動信号識別装置を提供する。前記心房細動信号識別装置は識別待ち心電信号を取得するように構成される信号取得モジュールと、識別待ち心電信号を予め確立された心房細動信号識別モデルに入力し、心房細動信号の識別結果を出力するように構成される結果出力モデルとを備える。前記心房細動信号識別モデルを確立する過程は、設定された数量の心電サンプル信号と、正常信号及び心房細動信号の識別情報が含まれる所定の識別情報とを取得することと、前記正常信号の数量に基づきかつＳＭＯＴＥ方法を用いることにより前記心房細動信号の均等化をすることと、複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造を確立し、各畳み込みニューラルネットワークに所定の粒度の心房細動信号を識別するための所定の受容野を設定することと、前記正常信号と均等化がされた心房細動信号を前記ネットワーク構造に入力してトレーニングをし、前記心房細動信号識別モデルを生成することとにより実施される。
【０００９】
本発明の実施例において心房細動信号識別装置を提供する。前記心房細動信号識別装置はプロセッサと機器読み取り可能な記憶媒体とを備え、機器読み取り可能な記憶媒体にはプロセッサにより実行できる機器実行可能な命令が記憶され、プロセッサにより機器実行可能な命令を実行することにより前記心房細動信号の識別方法を実施する。
【００１０】
本発明の実施例において機器読み取り可能な記憶媒体を提供する。前記機器読み取り可能な記憶媒体は機器実行可能な命令を記憶し、機器実行可能な命令がプロセッサにより読み出されるとともに実行される時、機器実行可能な命令によりプロセッサは前記心房細動信号の識別方法を実施する。
【００１１】
前記心房細動信号の識別方法、装置、機器と機器読み取り可能な記憶媒体において、その心房細動信号識別モデルは複数の畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにより確立され、且つ各畳み込みニューラルネットワークには所定の粒度の心房細動信号を識別するための所定の受容野が設定されている。識別待ち心電信号を前記心房細動信号識別モデルに入力することにより心房細動信号の識別結果を取得することができる。前記方式において、受容野のサイズが異なっている複数の畳み込みニューラルネットワークを使用することにより心房細動信号を識別する場合、異なる粒度の心房細動信号を識別し、心房細動信号を充分に識別することができ、心房細動信号識別の信頼性と正確度を向上させることができる。
【００１２】
また、前記方式に用いられる心電信号のデュレーションが短く、且つ識別過程に人工的に調節する必要がないので、心房細動信号を自動的に且つ効率的に識別することができる。
【００１３】
本発明の他の特徴と発明の効果について以下の明細書において詳細に説明する。本発明の一部分の特徴と発明の効果は下記明細書の事項により推測するか或いは明確に確定することができ、前記発明の概要により本発明を把握することもできる。
【００１４】
本発明の前記目的、特徴および発明の効果をより明確化し且つ理解しやすくするために、以下に好適な実施形態と添付される図面により本発明を詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
本発明の具体的な実施形態又は従来技術における技術的解決策をより明確に説明するために、以下、具体的な実施形態又は従来技術の記述で使用される図面を簡単に説明し、明らかに、以下に説明される図面は、本発明のいくつかの実施形態に過ぎず、当業者にとって、創造的な労力を要することなく、これらの図面に基づいて他の図面を得ることができる。
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る心房細動信号の識別方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態に係る心房細動信号識別モデルを確立することを具体的に示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る心房細動信号識別モデルを示す構造図である。
【図４】本発明の実施形態に係る他の心房細動信号の識別方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る心房細動信号の識別結果を示すヒートマップである。
【図６】本発明の実施形態に係る心房細動信号の識別装置を示す構造図である。
【図７】本発明の実施形態に係る心房細動信号の識別装置を示す構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施形態の目的、技術的解決策と利点をより明確にするために、以下に図面を組み合わせながら本発明の実施形態を明確且つ完全に説明し、明らかに、説明される実施形態は本発明の実施形態の一部だけであり、全ての実施形態ではない。本発明の実施形態に基づき、当業者が創造的な労力を要せずに得る全ての他の実施形態は、本発明の保護範囲に属する。
【００１８】
心房細動はよく見かける持続性・慢性の不整脈病気であり、無秩序の心房の活動と不規則の心房の圧迫が発病の原因になる場合が多い。心房細動は、脳卒中、心不全、冠状動脈性心疾患及び血栓症などの複数種の病気と密接に関連している。心房細動を早期に検出することにより、患者は心臓の異常を迅速に発見し、心臓病気による身体障害率と死亡率を下げることができる。
【００１９】
Ｐ波又はＲＲ間隔の変異性を検出することにより心電信号中の心房細動信号を識別することができる。例えば、Ｐ波トリガ信号の均等化方法により心房細動信号を識別したり、Ｐ波消失原理により高血圧人群の心房細動信号を識別したり、ランダム性、変異性と複雑性があるＰＲ間隔により心房細動信号を識別することができるがが、それらの方法の識別の信頼性と正確度は臨床診断のニーズを満たすことができないので、医療診断又はウェアラブルモニタリング機器に広く応用されていない。
【００２０】
人工知能の迅速な発展に伴い、装置により心房細動信号を検出して識別する方式、例えば、拡張非線形ベイジアンネットワークを使用してシングルチャネル・シングルリードの心房細動信号を識別する方式が出現した。しかしながら、従来の識別方法は長い（一般的に３０秒以上）心電信号を用いる必要であり、且つデータに対する処理の要求が高く、信号の特性を人工的に検出しかつノイズの低減を実行する必要がある。ウェアラブルシングルリードデバイスにより検出された動的心電図信号の場合、前記方法の信頼性と正確度は依然として、臨床診断のニーズを満たすことができない。
【００２１】
前記心房細動信号識別の精度が低い問題を解決するため、本発明の実施形態において、心房細動信号の識別方法、装置及び機器を提供する。本発明の技術をサーバに応用するか或いはウェアラブル心臓モニタリング機器、携帯電話、タブレットコンピュータなどの端末機器に応用することにより、心房細動信号を識別し、持続性・慢性の不整脈病気などの心臓病を診断することができる。本発明の技術は所定のソフトウェア又はハードウェアにより実施されることができ、以下、本発明の実施形態によりそれらを詳細に説明される。
【００２２】
図１に示される心房細動信号の識別方法のフローチャートを参照すると、前記方法は以下のステップを含む。
【００２３】
ステップＳ１０２において、識別待ち心電信号を取得する。
【００２４】
Ｓ１０４において、識別待ち心電信号を予め確立された心房細動信号識別モデルに入力し、心房細動信号の識別結果を出力する。
【００２５】
前記識別待ち心電信号は一般的に、正常信号と心房細動信号を含む。前記識別待ち心電信号は機器により収集される最初の心電信号であることができる。識別結果の正確度を向上させるため、識別する前に最初の心電信号に対してフィルタリング、ノイズ低減、ＲＥＬＵ（Rectified  Linear  Units：正規化線形ユニット）によるアクティベーション関数処理、正則化処理などの前処理を行うことができる。前処理が実施された心電信号は、心房細動信号識別モデルによく適応し、識別効果を向上させることができる。
【００２６】
図２に示される心房細動信号識別モデルを確立する具体的なフローチャートを参照すると、前記心房細動信号識別モデルは以下の方式により確立される。
【００２７】
ステップＳ２０２において、所定の数量の心電サンプル信号とそれに対応する識別情報を取得する。ここで、前記識別情報は正常信号及び心房細動信号の識別情報を含む
【００２８】
ステップＳ２０４において、前記正常信号の数量に基づきかつＳＭＯＴＥ（Synthetic  Minority  Oversampling  Technique：合成マイノリティオーバーサンプリング技術）方式を採用することにより前記心房細動信号の均等化をする。
【００２９】
ステップＳ２０６において、複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造を確立し、各畳み込みニューラルネットワークには所定の粒度の心房細動信号を識別する特定の受容野が設定されている。
【００３０】
一部の心電信号には通常、数個の心房細動信号のみが存在し、正常信号の数量は心房細動信号の数量よりはるかに多く、両者の数量は均等ではない。そのようなデータを使用することによりニューラルネットワーク構造のトレーニングをするとき、モデルの識別効果に影響を与えるおそれがある。そのため前記ステップＳ２０４においてＳＭＯＴＥにより心房細動信号の均等化をする。前記ＳＭＯＴＥを使用することによりマイノリティーサンプルを分析し、マイノリティーサンプルにより新しいサンプルを人工的に合成しかつそれをデータセットに追加することができる。ＳＭＯＴＥを使用することにより心房細動信号の数量を増加させることにより、心房細動信号の数量と正常信号の数量をほぼ等しくし、ネットワーク構造のトレーニングを容易にすることができる。
【００３１】
ステップＳ２０８において、前記正常信号と均等化がされた心房細動信号を前記ネットワーク構造に入力してトレーニングし、前記心房細動信号識別モデルを生成する。
【００３２】
以上のとおり、心房細動信号は無秩序の心房活動と不規則の心房圧迫により形成されるものであるので、心房細動信号の形態はいろいろがある。例えば、一部分の心房細動信号は、粒度が大きく、波形が明らかであるか或いは波の高さが高いものであり、一部分の心房細動信号は粒度が小さく、波形が弱いか或いは波の高さが低いものであることができる。単一の畳み込みニューラルネットワークは、受容野が単一であることにより、一般的に狭い粒度の範囲内の心房細動信号しか受容することができず、いろいろな形態の心房細動信号を学習して識別しにくいので、識別が不充分でありかつ識別の正確度が低いという欠点を有している。
【００３３】
そのため、本実施形態において、複数の畳み込みニューラルネットワークを使用することにより前記心房細動信号識別モデルを確立する。各畳み込みニューラルネットワークには所定の粒度の心房細動信号を識別するための所定の受容野が設定されている。受容野が小さい畳み込みニューラルネットワークは粒度の小さい心房細動信号を識別することができ、受容野が大きい畳み込みニューラルネットワークは粒度の大きい信号を識別することができる。
【００３４】
各ニューラルネットワークは複数の畳み込み層で構築され、且つ各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野をそれぞれ設定することができるので、各ニューラルネットワークの各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野は一致するか或いは異なることができる。各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野が異なる場合、各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野は層ごとに増加するか或いは層ごとに減少することができるが、他の設定方式を使用してもよい。また、前記畳み込みニューラルネットワークはＭＳ−ＣＮＮ（Multi-scale Convolutional  Neural  Network：マルチスケール畳み込みニューラルネットワーク）であるか或いは他のタイプのニューラルネットワークであることができる。
【００３５】
本発明の実施形態に係る心房細動信号の識別方法において、その心房細動信号識別モデルは複数の畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにより確立され、且つ各畳み込みニューラルネットワークには所定の粒度の心房細動信号を識別するための特定の受容野が設定されている。識別待ち心電信号を前記心房細動信号識別モデルに入力することにより心房細動信号の識別結果を取得することができる。前記方式において、受容野のパラメータが異なっている複数の畳み込みニューラルネットワークを使用することにより心房細動信号を識別するとき、異なる粒度の心房細動信号を識別し、心房細動信号を充分に識別することができ、心房細動信号識別の信頼性と正確度を向上させることができる。
【００３６】
また、前記方式に用いられる心電信号のデュレーションが短く、且つ識別過程に人工的に調節する必要がないので、心房細動信号を自動的にかつ効率的に識別することができる。
【００３７】
図３に示される心房細動信号識別モデルの構造図を参照すると、図３において複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造が２つのニューラルネットワーク例えば第一のネットワークと第二のネットワークとを含むことを例として説明する。本実施形態において、第一のネットワークと第二のネットワークはいずれも、ＶＧＧ−１６畳み込みニューラルネットワークであるが、ＣａｆｆｅＮｅｔ、ＲｅｓＮｅｔなどの他のタイプの畳み込みニューラルネットワークであることもできる。
【００３８】
前記第一のネットワークと第二のネットワークはいずれも、多層の畳み込み層と多層の最大プーリング層を含む。図３に示すように、第一のネットワークは１３層の畳み込み層（畳み込み層は図３のＣｏｎｖＮｅｔ層である）と５層の最大プーリング層（最大プーリング層は図３のＭａｘｐｏｏｌ層である）を含み、１３層の畳み込み層は順次に配列され、５層の最大プーリング層は１３層の畳み込み層の間に挿入される。第二のネットワークも１３層の畳み込み層と５層の最大プーリング層を含み、１３層の畳み込み層は順次配列され、５層の最大プーリング層は１３層の畳み込み層の間に挿入されている。
【００３９】
異なる粒度の心房細動信号を識別するため、第一のネットワークにおける畳み込みカーネルの受容野を第二のネットワークにおける畳み込みカーネルの受容野より小さくするか或いは等しくすることができる。図３に示すように、第一のネットワークにおける１３層の畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野は同一であり、いずれも３であるが、当該受容野を他の値に調整することもできる。第二のネットワークにおける１３層の畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野を異なる値に設定することができる。例えば、図３の左から右への方向において、先頭の４層の畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野をそれぞれ７に設定し、他の層の畳み込みカーネルの受容野をそれぞれ３に設定することができるが、先頭の４層の畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野を３、５、９などに設定し、先頭の４層の畳み込み層以外の層の畳み込みカーネルの受容野を他の値に自由に設定することもできる。
【００４０】
下記の表１には心房細動信号識別モデルのいろいろな構成のパラメータが示されている。ＭＳ−ＣＮＮ（３、３）構成において、第一のネットワークにおける各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野はいずれも３であり、第二のネットワークにおける各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野はいずれも３である。ＭＳ−ＣＮＮ（３、５）構成において、第一のネットワークにおける各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野はいずれも３であり、第二のネットワークにおける先頭の４層の畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野は５であり、他の層の畳み込みカーネルの受容野は３である。ＭＳ−ＣＮＮ（３、７）構成において、第一のネットワークにおける各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野はいずれも３であり、第二のネットワークにおける先頭の４層の畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野は７であり、他の層の畳み込みカーネルの受容野は３である。ＭＳ−ＣＮＮ（３、９）の構成において、第一のネットワークにおける各畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野はいずれも３であり、第二のネットワークにおける先頭の４層の畳み込み層の畳み込みカーネルの受容野は９であり、他の層の畳み込みカーネルの受容野は３である。
2021506421.tif 000003
【００４１】
前記心房細動信号識別モデルにおいて、第一のネットワークと第二のネットワークの最後の層の最大プーリング層は相互に接続され、相互に接続された最大プーリング層には複数の完全接続層（完全接続層は図３中のFull  connect層である）とソフトマックス（Softmax）層が順次に接続される。図３に示すように、第一のネットワークと第二のネットワークの最後の層の最大プーリング層は並列に接続され、かつ４層の完全接続層と１層のソフトマックス（Softmax）層に順次に接続される。
【００４２】
前記心房細動信号識別モデルで識別をする場合、ＥＣＧ（Electrocardiogram：心電図）信号（前記心電信号に相当する）はそれぞれ第一のネットワークと第二のネットワークの１番目の畳み込み層に入力され、かつ各畳み込み層、最大プーリング層、完全接続層により処理された後、分類結果が前記ソフトマックス（Softmax）層から出力される。前記結果に心房細動（ＡＦ）信号と正常（Normal）信号が含まれていることにより、心房細動信号の識別をすることができる。
【００４３】
前記心房細動信号識別モデルを確立する過程において、本発明者は通常、モデルの識別効果の最適化を求めるため、いろいろな構成パラメータの調整を繰り返す必要がある。前記心房細動信号識別モデルを確立する過程において、正常信号と均等化がされた心房細動信号をネットワーク構造に入力してトレーニングし、心房細動信号を生成するステップは、具体的に、以下のステップを含む。
【００４４】
ステップ１において、正常信号と均等化がされた心房細動信号をネットワーク構造に入力してトレーニングし、初期モデルを生成する。
【００４５】
2021506421.tif 000004
【００４６】
2021506421.tif 000005
【００４７】
2021506421.tif 000006
【００４８】
2021506421.tif 000007
【００４９】
その式において、＃は数量を表し、ＴＰは正確に識別された心房細動信号であり、ＦＰは不正確に識別された心房細動信号であり、ＴＮは正確に識別された正常信号であり、ＦＮは不正確に識別された正常信号である。
【００５０】
ステップ６において、感度、特異性、精密度及び正確度がそれぞれ所定の閾値を満たしているか否かを判断し、満たしていない場合、感度、特異性、精密度及び正確度が所定の閾値を満たすときまでネットワーク構造の構成パラメータを調整する。
【００５１】
ステップ７において、初期モデルを心房細動信号識別モデルに確定する。
【００５２】
図４に示される心房細動信号の識別方法のフローチャートを参照すると、その方法は、前記図３に示される心房細動信号識別モデルにより実施され、かつ以下のステップを含む。
【００５３】
ステップＳ４０２において、最初の心電信号を取得する。
【００５４】
ステップＳ４０４において、最初の心電信号に対してフィルタリング処理と正則化処理が含まれる前処理をすることにより識別待ち心電信号を生成する。
【００５５】
心電コレクター又は他の心臓検出機器により収集される心電信号の周波数の幅は広い。例えば１５０Ｈｚ以上になることができる。本発明者はテストを繰り返すことにより、心房細動信号の識別に大きく寄与する周波数が０．５Ｈｚから４０Ｈｚまでの間に集中していることを発見した。したがって、モデル識別の干渉信号とデータ量を低減し、かつ識別の効率を向上させるため、心電信号をモデルに入力する前にその心電信号に対してフィルタリングをする必要がある。例えば、ＦＩＲ（Finite  Impulse  Response：有限インパルス応答）フィルターを使用することにより最初の心電信号をダウンサンプリングし、高周波ノイズをフィルタリングすることができる。前記ＦＩＲフィルターのパラメータにおいてカットオフ周波数を６０Ｈｚに設定し、かつ５１２次のローパスフィルターを使用することにより、前記最初の心電信号を１２０Ｈｚにダウンサンプリングすることができる。
【００５６】
通常、前記心房細動信号識別モデルで識別をする前、アクティベーション関数によりその心房細動信号識別モデルをアクティベーションする必要がある。本実施形態のモデルは２つの畳み込みニューラルネットワークにより確立されるものであるが、２つの畳み込みニューラルネットワークにより確立されたモデルが前記ＲＥＬＵアルゴリズムに適用しないため、本実施形態において、正則化処理をすることによりモデルのフィッティングを防止し、モデルのノードの勾配を低減する手段の多様性を獲得することができる。
【００５７】
ステップＳ４０６において、識別待ち心電信号を心房細動信号識別モデルに入力し、心房細動信号の識別結果を出力する。
【００５８】
本発明の実施形態に係る心房細動信号の識別方法において、その心房細動信号識別モデルは２つの畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにより確立され、且つ各畳み込みニューラルネットワークには所定の受容野が設定されていることにより所定の粒度の心房細動信号を識別することができる。心電信号のフィルタリング及び正則化を実施した後、その心電信号を前記心房細動信号識別モデルに入力することにより、心房細動信号の識別結果を取得することができる。前記方法において、受容野のサイズが異なっている複数の畳み込みニューラルネットワークを使用することにより心房細動信号を識別する場合、異なる粒度を有している心房細動信号を識別し、心房細動信号を全面的に識別することができるので、心房細動信号識別の信頼性と正確度を向上させることができる。
【００５９】
また、前記方式に用いられる心電信号のデュレーションが短く、且つ識別過程に人工的に調節する必要がないので、心房細動信号を自動的に且つ効率的に識別することができる。
【００６０】
前記心房細動信号の識別方法の識別結果を検証するために、本発明者は前記心房細動信号識別モデルから出力されるデータを分析した。図５に示される心房細動信号識別結果のヒートマップを参照すると、前記心房細動信号識別モデルにおいて、Softmax層から出力された２５６次元の特徴データの主成分を分析し、４つの主成分データをインターセプトして表示する。図５には５つの心房細動信号と５つの正常信号の４つの主成分データのヒートマップが示されている。図５に示されるとおり、心房細動（ＡＦ）信号と正常（Normal）信号のグレー値は多く異なる特徴を有しており、それらの相違点は明らかである。それは前記記心房細動信号の識別方法の識別効果がよいことを意味する。
【００６１】
下記表２には各受容野の構成における心房細動信号の識別正確率が示されている。前記表２には、４種類の構成パラメータ（ＭＳ−ＣＮＮ（３、３）、ＭＳ−ＣＮＮ（３、５）、ＭＳ−ＣＮＮ（３、７）及びＭＳ−ＣＮＮ（３、９））を採用する場合、４種類の心電信号の入力長（Input  length）に対応する感度（Ｓｅｎ）、特異性（Ｓｐｅ）、精密度（Ｐｒｅ）及び正確度（Ａｃｃ）データが統計されている。表２に示されるとおり、５秒、１０秒、２０秒及び３０秒のデータ入力長を採用する場合、前記モデルの精度は９６％以上になり、（ＭＳ−ＣＮＮ（３、７）構成において２０秒の入力長に対応する前記モデルの精度は９８．１３％に達している。
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【００６２】
前記方法の実施形態に対応して、図６に示される心房細動信号識別装置の構造図を参照すると、前記装置は信号取得モジュール６０と結果出力モジュール６１を備える
【００６３】
信号取得モジュール６０は識別待ち心電信号を取得するように構成される。
【００６４】
結果出力モジュール６１は識別待ち心電信号を予め確立された心房細動信号識別モデルに入力し、心房細動信号の識別結果を出力するように構成される。心房細動信号識別モデルは下記方法により確立されることできる。まず、所定の数量の心電サンプル信号と対応する識別情報を取得し、その識別情報は正常信号と心房細動信号の識別情報を含む。次に、正常信号の数量に基づきかつＳＭＯＴＥ方法を採用することにより心房細動信号の均等化をする。次に、複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造を確立する。各畳み込みニューラルネットワークには所定の受容野が設定されていることにより所定の粒度の心房細動信号を識別することができる。最後に、正常信号と均等化がされた心房細動信号をネットワーク構造に入力してトレーニングをすることにより心房細動信号識別モデルを生成する。
【００６５】
前記複数の畳み込みニューラルネットワークのネットワーク構造は第一のネットワークと第二のネットワークを含み、第一のネットワーク及び第二のネットワークはいずれも、ＶＧＧ−１６畳み込みニューラルネットワークである。第一のネットワークと第二のネットワークはいずれも、多層の畳み込み層と多層の最大プーリング層を含む。第一のネットワークにおける畳み込みカーネルの受容野は第二のネットワークにおける畳み込みカーネルの受容野より小さくするか或いは等しくすることができる。第一のネットワークと第二のネットワークの最後の層の最大プーリング層は相互に接続され、相互に接続された最大プーリング層には複数の完全接続層とソフトマックス（Softmax）層が順次に接続される。
【００６６】
前記信号取得モジュールは、最初の心電信号を取得し、かつ最初の心電信号に対してフィルタリング処理と正則化処理が含まれる前処理をすることにより、識別待ち心電信号を生成することにも用いられる。
【００６７】
前記結果出力モジュールは、正常信号と均等化がされた心房細動信号をネットワーク構造に入力してトレーニングし、初期モデルを生成することにも用いられる。
【００６８】
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【００６９】
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【００７０】
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【００７１】
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【００７２】
その式において、ＴＰは正確に識別された心房細動信号であり、ＦＰは不正確に識別された心房細動信号であり、ＴＮは正確に識別された正常信号であり、ＦＮは不正確に識別された正常信号である。感度、特異性、精密度及び正確度がそれぞれ所定の閾値を満たしているか否かを判断し、満たしていない場合、感度、特異性、精密度及び正確度が所定の閾値を満たすときまで前記ネットワーク構造の構成パラメータを調整する。初期モデルを心房細動信号識別モデルに確定する。
【００７３】
本発明の実施形態に係る心房細動信号識別装置において、受容野のサイズが異なっている複数の畳み込みニューラルネットワークを使用することにより心房細動信号を識別する場合、異なる粒度を有している心房細動信号を識別し、心房細動信号を全面的に識別することができるので、心房細動信号識別の信頼性と正確度を向上させることができる。また、前記方式に用いられる心電信号のデュレーションが短く、かつ識別過程に人工的に調節する必要がないので、心房細動信号を自動的に且つ効率的に識別することができる。
【００７４】
本発明の実施形態において前記心房細動信号の識別方法に対応する心房細動信号識別機器を提供する。図７は前記識別機器を示す構造図である。図７に示すように、前記機器はプロセッサ１２０１とメモリ１２０２を備え、メモリ１２０２には１つ以上のコンピュータ命令が記憶され、１つ以上のコンピュータ命令がプロセッサによって実行されることにより前記心房細動信号の識別方法を実施することができる。
【００７５】
図７に示す識別機器はバスライン１２３０と転送チップ１２０４を更に備え、プロセッサ１２０１、転送チップ１２０４およびメモリ１２０２はバスライン１２０３により接続される。前記識別機器はネットワークエッジ機器であることができる。
【００７６】
メモリ１２０２は、高速ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Random  Access  Memory）を含むことができ、不揮発性メモリ（non-volatile  memory）、例えば少なくとも１つの磁気ディスクメモリを更に含むこともできる。バスライン１２０３は、ＩＳＡバスライン、ＰＣＴバスライン又はＥＩＳＡバスラインなどであることができる。前記バスラインは、アドレスバスライン、データバスライン、制御バスラインなどに分類することができる。表示を簡単にするため、図７において１つの二方向の矢印でそれらのバスラインを示したが、図面の二方向の矢印は一本のバスラインまたは一種類のバスラインのみを示すものではない。
【００７７】
転送チップ１２０４は、ネットワークインタフェースにより少なくとも１つのユーザ端末と他のネットワークユニットに接続され、ネットワークインタフェースにより実装されたＩＰｖ４メッセージ又はＩＰｖ６メッセージをユーザ端末に送信する。
【００７８】
プロセッサ１２０１は、信号処理機能を有している集積回路チップであることができる。本発明を実施するとき、前記方法の各ステップはプロセッサ１２０１内のハードウェアのような集積論理回路またはソフトウェアのような指令により実施されることができる。前記プロセッサ１２０１は、中央処理装置（Central  Processing  Unit、ＣＰＵと略称）、ネットワークプロセッサ（Network  Processor、ＮＰと略称）などのような汎用プロセッサであるか或いは、デジタル信号プロセッサ（Digital  Signal  Processor、ＤＳＰと略称）、特定用途向けの集積回路（Application  Specific  Integrated  Circuit：ＡＳＩＣと略称）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field  Programmable  Gate  Array、ＦＰＧＡと略称）または他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェア部材であることができる。それらにより本発明の各実施形態の方法、ステップ及びロジックブロック図を実施又は実行することができる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり前記プロセッサは従来の常用のプロセッサなどであることができる。本発明の実施形態に係る方法のステップは、ハードウェア形態のデコーディングプロセッサにより実行されるか或いはデコーディングプロセッサ中のハードウェアとソフトウェアモジュールの組み合わせにより直接に実行されることができる。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、プログラマブル読み取り専用メモリ又は電気的消去可能なプログラマブルメモリ、レジスタなどの本技術分野において常用している記憶媒体内に設けられることができる。前記記憶媒体はメモリ１２０２に設けられ、プロセッサ１２０１はメモリ１２０２内の情報を読み取りかつハードウェアと連動することにより前記実施形態の方法のステップを実施することができる。
【００７９】
本発明の実施形態において、機器読み取り可能な記憶媒体を更に提供する。前記機器読み取り可能な記憶媒体には機器実行可能な指令が記憶され、前記機器実行可能な命令がプロセッサにより読み出されるとともに実行される時に機器実行可能な命令はプロセッサが前記心房細動信号の識別方法を実施するように制御する。具体的な実施方法は前記方法の実施形態を参照することができるため、ここでは再び説明しない。
【００８０】
本発明の実施形態に係る心房細動信号の識別方法、装置及び機器は、人工的な操作が要らない特徴を有し、かつ心電図の特徴を自動的に検出する機能を有している。２つのＶＧＧ−１６ネットワークが使用されているが、２つのネットワークは異なる粒度の畳み込みカーネルを有しているため、異なる粒度の特徴情報をより多く取得することができる。
【００８１】
注意されたいことは、本発明のいくつかの実施形態に係る装置と方法は他の実施方法により実施されることもできる。前記装置の実施形態は例示にしか過ぎないものである。例えば、本発明のフローチャートとブロック図には本発明の複数の実施形態に係る装置、方法、コンピュータプログラム製品の実行が可能なアーキテクチャ、機能および操作が示されている。フローチャート又はブロック図中の各ブロックは１つのモジュール、プログラムセグメント又はコードの一部を指し、前記モジュール、プログラムセグメント又はコードの一部は所定のロジック機能を実現するための１つ以上の実行可能な命令を含むことができる。注意されたいことは、本発明の実施形態においてブロックに示されている機能は図面の順序のとおりに実施しなくてもよい。例えば、機能の種類により２つの連続するブロックは並行に実行されか或いは相反の順序に実行されることができる。注意されたいことは、ブロック及び／又はフローチャート中の各ブロックとブロック及び／又はフローチャートのブロックの組み合わせは、所定の機能又は動作を実行するための専用のハードウェアシステムにより実施されるか或いは専用のハードウェアとコンピュータ指令の組み合わせにより実現されることができる。
【００８２】
本発明の各実施形態における各機能モジュール又はユニットを、１つに集積させることにより１つの独立の部分を形成するか或いは、各モジュールをそれぞれ形成し、２つ以上のモジュールを集積させることにより１つの独立の部分を形成することができる。
【００８３】
前記機能はソフトウェアユニットのような製品により実現されることができ、ソフトウェアユニットを独立の製品として販売又は使用するとき、それをコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶させることができる。本発明の技術的事項または発明の効果を獲得できる特別な技術的特徴または本発明の一部分の技術的事項はソフトウェアのような製品により実施されることができ、前記コンピュータソフトウェアは記憶媒体に記憶され、かつコンピュータ装置（パーソナルコンピュータ、サーバ、又はネットワークデバイス等）が本発明のいろいろな実施形態の方法の全て又は一部のステップを実施するように制御するいくつかの指令を含むことができる。前記記憶媒体は、ＵＳＢフラッシュドライブディスク、モバイルハードディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：Read-Only  Memory）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Random  Access  Memory）、磁気ディスク又は光ディスク等のプログラムコードを格納できる各種の媒体であることができる。
【００８４】
最後に説明すべきこととして、前記実施形態は本開示の具体的な実施形態だけであり、本開示の技術的解決策を説明することに用いられ、それを制限するためのものでなく、本開示の保護範囲はこれに限定されなく、前記実施形態を参照して本開示を詳細に説明するが、当業者は、いかなる当業者が本開示で開示される技術範囲で、依然として前記実施形態に記載される技術的解決策を変更することができ、又は容易に変化に想到し、又はその中の部分技術特徴に対して同等の入れ替えを行うことができると理解すべきである。これらの変更、変化又は入れ替えは対応する技術的解決策の本質を、本発明の実施形態における技術的解決策の精神及び範囲から逸脱させるものではなく、全て本開示の保護範囲に含まれるべきである。したがって、本開示の保護範囲は、特許請求の範囲に準拠するべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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