申请/专利权人：广州莲印医疗科技有限公司

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117786433A

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;A61B5/024;A61B5/00;G06F18/214;G06F18/22;G06N3/0442;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开一种胎心率信号缺失值填充装置和方法。构建缺失胎心率数据的重建模型，包括以下步骤：首先将胎心划分为若干时间戳，将时间放入双向门控循环神经单元进行胎心率信号的降噪编码和解码，然后通过跳跃连接更新模块，将每一级降噪自编码器的重构样本与非缺失样本点进行连接更新，最后基于集成学习，级联4个多级降噪编码器，并将4个模型的弱损失进行叠加得到最终的强损失，用于引导最终模型的参数寻优，最终得到最优模型。本发明的方法应用于胎心监护领域，用作数据分析的预处理环节，为胎心监护提供重要参考依据。

主权项：1.一种基于集成多级降噪编码器的胎心率缺失填充方法，其特征在于：所述的胎心率缺失填充方法包括构建降噪自编码器单元、构建多级降噪自编码器、优化参数得到最佳模型，其中，所属的构建降噪自编码器单元、构建多级降噪自编码器、优化参数得到最佳模型，包括以下步骤：S1、使用双向门控循环神经单元BidirectionalGatedRecurrentUnit，BGRU作为基本单元构建多级降噪自编码器MultipleDenoisingAutoencoder，M-DAE，对于胎心率信号x,将其划分为时间戳，其中x＝{x1,…,xt-1,xt,xt+1,…}，然后将时间戳信号作为输入，输出进双向门控循环单元，用于完成数据的降噪编码和解码。S2、为了进一步保证样本缺失值的填充，在构建多级降噪编码器时模型时，将重点放置于样本缺失值的估计，通过多个结构的对比，采用跳跃链接的核心思想，借鉴跳跃链接的更新方式，将非缺失样本点与每一级的解码器输出通过跳跃链接的方式进行模块更新，由此用于保证非缺失样本的无损复原。S3、优化参数得到最佳模型，为进一步保证缺失信号的有效填充，基于boosting的集成学习思想，依次级联多个多级降噪编码器，级联降噪编码器之后，依次得到各个模型的弱损失，通过依次叠加多个弱损失，得到最终模型的强损失，通过强损失，优化模型参数，得到最佳模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州莲印医疗科技有限公司 一种基于集成多级降噪编码器的胎心率的缺失值填充装置和方法

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