[发明专利]心电信号检测分类方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种心电信号检测分类方法、装置、电子设备和存储介质。包括：在心电信号中，提取信号波形；获取信号波形的形态特征和深层特征；形态特征包括TR波幅度差特征、PR波数量比值特征、ST波段特征和P波变化特征中的任意一种；深层特征包括深度特征和层次特征；将形态特征和深层特征输入至分类器；获取分类器输出的分类结果，得到心电信号的信号类型；分类结果为分类器根据形态特征和深层特征进行分类的结果；信号类型包括房颤节律、非房颤异常节律、正常窦性心律和噪声。采用上述方案可以准确识别出各种类型的异常节律，避免了将心动过速，心动过缓，心律失常等非房颤类型的异常节律错误分类为房颤类型的情况，提升了心电信号分类的准确性。

技术领域

本申请涉及医疗器械与医疗产品领域，特别是涉及一种心电信号检测分类方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

心房颤动(Atrial Fibrillation，AF)简称房颤，是临床最常见的一种心律失常疾病，其特点是紊乱的心房活动和随之而来的脑卒、心肌梗死等并发症，导致较高的致残率和死亡率，严重危害着人类的健康和生命。研究心电信号是否存在房颤的算法，能及早发现并进行治疗，从而可更多的抓住治疗的最佳时机，减少房颤的发病率和死亡率，因此具有重要的临床和社会意义。

由于房颤发作时的两个重要临床表现为RR间期绝对不规则和P波消失，因此，目前较为常规的心电信号分类方法，主要是基于心房活动(P波消失)或心室活动(RR间期不规则)进行分析。

然而，心电信号中的P波或f波属于微弱信号，其波形特征较难检测。而且，许多非房颤类型的异常节律(如心动过速，心动过缓，心律失常等)表现出类似房颤的特征，如果基于常规的心电信号分类方法，可能会出现错误的识别结果。

因此，现有技术中的心电信号分类方法存在着房颤分类错误的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种心电信号检测分类方法、装置、电子设备和存储介质。

第一方面，提供了一种心电信号检测分类方法，所述方法包括：

在心电信号中，提取信号波形；

获取所述信号波形的形态特征和深层特征；所述形态特征包括TR波幅度差特征、PR波数量比值特征、ST波段特征、P波变化特征中的任意一种；所述深层特征包括深度特征和层次特征；

将所述形态特征和所述深层特征输入至分类器；

获取所述分类器输出的分类结果，得到所述心电信号的信号类型；所述分类结果为所述分类器根据所述形态特征和所述深层特征进行分类的结果；所述信号类型包括房颤节律、非房颤异常节律、正常窦性心律和噪声。

在一个实施例中，当所述形态特征为TR波幅度差特征时，所述获取所述信号波形的形态特征，包括：

获取R波信号序列，以及，获取T波信号序列；

计算所述T波信号序列与所述R波信号序列的比值，得到TR波序列比值；

计算所述TR波序列比值的中位数，得到TR波序列比值中位数；

确定所述TR波序列比值中位数和所述TR波序列比值，作为所述TR波幅度差特征。

在一个实施例中，所述将所述形态特征输入至分类器，包括：

在所述信号波形中，提取RR间期差序列；

根据所述RR间期差序列，获取RR间期差第一先验特征；所述RR间期差第一先验特征包括所述RR间期差序列的原始计数、近似熵、样本熵中的至少一种；

将所述RR间期差第一先验特征和所述TR波幅度差特征输入至所述分类器；所述分类结果为所述分类器根据所述RR间期差第一先验特征和所述TR波幅度差特征进行分类的结果。