评估心律失常的自监督学习方法及系统

本发明提供了一种评估心律失常的自监督学习方法及系统，方法包括：步骤S1：将不同设备采集的心电图信号重采样至预定数量的采样点；步骤S2：使用卷积神经网络对不同维度的输入和输出进行残差块配置；步骤S3：使用特征提取器自动提取心电图信号的隐藏特征；步骤S4：使用一种数据增强方法对输入的心电信号进行变换；步骤S5：基于所述数据增强方法建立预训练框架，获得一种特征提取器。在无标记数据集的支持下，本发明可以有效减少临床医生的工作量；与现有方法相比，本发明使用大约25％的标记数据，在平均准确率99.0％方面取得了更好的评估性能。