[发明专利]心电信号处理方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种心电信号处理方法，包括以下步骤：获得心电数据，并通过预设的卷积神经网络对所述心电数据进行提取，获得对应的波型特征；获得预设膨胀率，并采用与所述膨胀率对应维空洞卷积对所述波形特征进行卷积下采样，以增加所述波形特征的感受野；对进行卷积下采样后的波形特征进行反卷积上采样，获得对应的分类信号；通过Sigmoid函数对所述分类信号进行概率转化，获得对应的分类结果。本发明还公开了一种心电信号处理装置和计算机可读存储介质。本发明无需识别心电数据中R点，可以将任意长度的心电数据进行处理，响应快，稳定性与重复性好。

技术领域

本发明涉及信息处理领域，尤其涉及心电信号处理方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

基于心电图数据能诊断许多心血管相关疾病，如房颤、室性早搏等。这些病症在心电信号的判识标准各不一样，如房颤需要数分钟的连续有效心电片段，观察其中的RR间期、P波、F波等特征是否异常；而室性早搏只需数秒心电判断前后心拍波形与节律；右束支传导沮滞甚至只需要不到一秒的心拍信号即可判别。

同时，由于心电信号中不可避免地存在信号干扰与个体差异性，目前传统的算法对一段心电信号同时判断多种病症需要截取固定长度无噪音干扰片段、通过信号处理方法识别R点、对每种病症单独做二分类判断。因此，传统算法对心电信号长度、数据质量要求较多，还依赖信号处理方法定位R点，传统算法的稳定性与准确度较差。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种心电信号处理方法、装置和计算机可读存储介质，旨在解决传统算法对心电信号长度、数据质量要求较多，还依赖信号处理方法定位R点，传统算法的稳定性与准确度较差的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种心电信号处理方法，所述心电信号处理方法包括以下步骤：

获得心电数据，并通过预设的卷积神经网络对所述心电数据进行提取，获得对应的波型特征；

获得预设膨胀率，并采用所述膨胀率对应维空洞卷积对所述波形特征进行卷积下采样，以增加所述波形特征的感受野；

对进行卷积下采样后的波形特征进行反卷积上采样，获得对应的分类信号；

通过Sigmoid函数对所述分类信号进行概率转化，获得对应的分类结果。

可选地，所述心电信号处理方法，还包括：

对所述分类结果进行识别，获得对应的识别结果。

可选地，所述获得预设膨胀率之后，所述通过Sigmoid函数对所述分类信号进行概率转化，获得对应的分类结果的步骤之前还包括：

采用所述膨胀率对应维空洞卷积对所述波形特征进行至少两层卷积下采样；

从第二层卷积下采样开始，根据每次卷积下采样获得的结果以及上一层反卷积上采样获得的结果进行与卷积下采样层数相同的反卷积上采样，获得对应的分类信号。

可选地，所述采用所述膨胀率对应维空洞卷积对所述波形特征进行至少两层卷积下采样的步骤包括：

在卷积下采样的过程中将每层卷积下采样的结果进行归一化处理，并随机将隐藏层中部分神经元参数设为0。

可选地，所述心电信号处理方法还包括：

对所述分类结果进行二值型转换；

计算所述分类结果进行二值型转换的结果与对应的标签向量的差值平方和作为误差损失。

可选地，通过如下公式对所述分类结果进行二值型转换：

其中，z表示所述分类结果，σ(z)表示所述分类结果进行二值型转换后的结果。