[发明专利]一种心电信号QRS波群定位方法及装置

权利要求书

1.一种心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

分别以两组大小不同的心电信号数据段作为输入对神经网络进行训练，得到两个标签预测模型；

以两个标签预测模型的预测结果作为输入对神经网络进行训练，得到融合预测模型；

根据两个所述标签预测模型以及所述融合预测模型进行病例数据的QRS波群定位。

2.根据权利要求1所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，分别以两组大小不同的数据段作为输入对神经网络进行训练，得到两个标签预测模型，具体为：

采集多条心电信号构建样本数据集，标定每一条样本数据；

以不同的切割大小对每一条样本数据进行切割，得到所述两组大小不同的数据段；

分别为每一数据段添加体现其是否包含QRS波群的训练标签；

分别以两组所述数据段作为输入对神经网络进行训练，得到两个标签预测模型。

3.根据权利要求2所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，以不同的切割大小对每一条样本数据进行切割，得到两组大小不同的数据段，具体为：

以设定步长以及第一设定大小等间隔等大小切割每一条所述样本数据，得到第一组数据段；

以设定步长以及第二设定大小等间隔等大小切割每一条所述样本数据，得到第二组数据段。

4.根据权利要求2所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，标定样本数据，具体为：

标定所述样本数据的R波峰位置。

5.根据权利要求2所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，为数据段添加体现其是否包含QRS波群的训练标签，具体为：

以距离所述数据段最近的R波峰位置为中心，在所述样本数据上切割出与所述数据段相同大小的参考段；

计算所述数据段与其参考段的IOU值；

根据所述IOU值为所述数据段添加训练标签值。

6.根据权利要求5所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，根据所述IOU值为所述数据段添加训练标签值，具体为：

当所述IOU值小于第一设定阈值时，为所述数据段添加无QRS波标签值；

当所述IOU值大于第二设定阈值时，为所述数据段添加有QRS波标签值；

当所述IOU值大于所述第一设定阈值且小于所述第二设定阈值时，不进行标签添加。

7.根据权利要求1所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，以两个标签预测模型的预测结果作为输入对神经网络进行训练，得到融合预测模型，具体为：

将两个所述标签预测模型的预测结果修改为大小一致后输入所述神经网络进行训练，得到所述融合预测模型。

8.根据权利要求1所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，两个所述标签预测模型采用的神经网络为ResNet神经网络，所述融合预测模型采用的神经网络为GRU神经网络。

9.根据权利要求3所述的心电信号QRS波群定位方法，其特征在于，根据两个所述标签预测模型以及所述融合预测模型进行病例数据的QRS波群定位，具体为：

以所述第一设定大小切割所述病例数据得到第一组病例数据段，以所述第二设定大小切割所述病例数据得到第二组病例数据段，将所述第一组病例数据段和第二组病例数据段分别输入对应的标签预测模型，得到第一预测标签值和第二预测标签值；

将所述第一预测标签值和第二预测标签值输入所述融合预测模型得到融合预测标签值；

将所述融合预测标签值与所述训练标签值比较，判断相应病例数据段是否包含QRS波群，得到包含QRS波群的病例数据段。

10.一种心电信号QRS波群定位装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-9任一所述的心电信号QRS波群定位方法。