[發明專利]心電信號分類方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201910558144.1
• 申請日: 2019-06-26
• 公開（公告）號: CN110384482A
• 公開（公告）日: 2019-10-29
• 發明（設計）人: 胡靜
• 申請（專利權）人: 廣州視源電子科技股份有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/04;A61B5/0402;A61B5/0452
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 馮右明

本發明涉及心電信號分類方法、裝置、計算機設備和存儲介質，應用于信號分析領域。所述方法包括：獲取待檢測的心電信號的特征信息作為第一特征信息；第一特征信息包括心電信號的形態學特征、統計特征、頻域特征、相空間特征、時頻域特征、信息熵特征、心率變異性特征中任意一項；獲取pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號各自對應的特征信息作為第二特征信息；第二特征信息通過用于識別信號的深度特征的第一分類器對pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號進行學習得到；將第一特征信息、第二特征信息輸入經過訓練的第二分類器；獲取第二分類器的輸出得到心電信號中的類型。本發明實施例解決了心電信號分類結果不準確的問題。

技術領域

本發明涉及信號分析技術領域，特別是涉及心電信號分類方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

起搏器是產生周期性電脈沖的電刺激器，其產生的脈沖通過電板傳到心臟，引起心臟收縮，使心臟恢復正常心率工作。人體是導體，起搏心電信號(以下簡稱pace信號)和正常竇性心律信號都會被心電測量電路所采集，作為心電信號(Electrocardiogram，ECG)；另外，心電測量電路所采集的心電信號中還可能包括肌電及電極移位產生的高頻噪聲等。因此，有必要對心電測量電路所采集的心電信號進行識別，目前較常用的手段是采用動態心電分析系統(Holter系統)進行識別。

在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：采用動態心電分析系統進行識別的方法，基本都采用模擬高通或帶通濾波器來檢測起搏心電信號，這種方法對噪聲比較敏感，導致對心電測量電路所采集的心電信號的類型的識別準確度不理想。

發明內容

基于此，有必要針對現有方式對心電信號的類型的識別準確度不理想的問題，提供一種心電信號分類方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一方面，本發明實施例提供一種心電信號分類方法，包括：

獲取待檢測的心電信號的特征信息，作為第一特征信息；所述第一特征信息包括心電信號的形態學特征、統計特征、頻域特征、相空間特征、時頻域特征、信息熵特征、心率變異性特征中任意一項；

獲取pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號各自對應的特征信息，作為第二特征信息；所述第二特征信息通過用于識別信號的深度特征的第一分類器對pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號進行學習得到；

將所述第一特征信息、所述第二特征信息輸入經過訓練的第二分類器；所述第二分類器的輸出為心電信號類型；所述心電信號類型包括pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號；

獲取所述第二分類器的輸出，得到所述心電信號中的類型。

另一方面，本發明實施例提供一種心電信號分類裝置，包括：

第一信息獲取模塊，用于獲取待檢測的心電信號的特征信息，作為第一特征信息；所述第一特征信息包括心電信號的形態學特征、統計特征、頻域特征、相空間特征、時頻域特征、信息熵特征、心率變異性特征中任意一項；

第二信息獲取模塊，用于獲取pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號各自對應的特征信息，作為第二特征信息；所述第二特征信息通過用于識別信號的深度特征的第一分類器對 pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號進行學習得到；

分類處理模塊，用于將所述第一特征信息、所述第二特征信息輸入經過訓練的第二分類器；所述第二分類器的輸出為心電信號類型；所述心電信號類型包括pace信號、正常竇性心律信號和噪聲信號；

分類結果確定模塊，用于獲取所述第二分類器的輸出，得到所述心電信號中的類型。

再一方面，本發明實施例提供一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述實施例的心電信號分類方法。