[发明专利]心电信号处理方法、心电信号处理装置和电子设备

说明书

本公开提供了一种心电信号处理方法、装置以及电子设备。该心电信号处理方法包括：获取心电信号，该心电信号包括多个指定波。然后确定针对上述多个指定波的间期序列。基于符号动力学，将间期序列转换为符号值序列，并确定符号值序列的香农熵。接着基于符号值序列的香农熵的数值，对所获取的心电信号进行分类。

技术领域

本公开总体上涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种心电信号处理方法、心电信号处理装置和电子设备。

背景技术

心电(electrocardiogram，ECG)信号是心脏电活动在体表的综合反映。对于心电信号的准确分类，可为临床监护和远程医疗等场景提供有效协助。一种处理方式在于通过训练分类器对心电信号进行分类。需要准备大量样本数据，并对样本数据进行特征构造，再基于样本数据的特征进行分类器的训练，直至达到优化目标。该处理方式过程复杂，效率较低。

发明内容

本公开实施例提出了一种心电信号处理方法、心电信号处理装置和电子设备。

根据本发明的一个方面，提出了一种心电信号处理方法，包括：获取心电信号，该心电信号包括多个指定波。确定针对上述多个指定波的间期序列。基于符号动力学，将间期序列转换为符号值序列，并确定符号值序列的香农熵。接着基于符号值序列的香农熵的数值，对所获取的心电信号进行分类。

例如，上述基于符号值序列的香农熵的数值，对心电信号进行分类包括：当香农熵的数值大于第一预定阈值时，确定心电信号属于第一预定类别。

例如，上述基于符号动力学，将间期序列转换为符号值序列包括：计算间期序列中每个时间间隔所针对的瞬时心率，以得到瞬时心率序列。然后对瞬时心率序列中的多个瞬时心率分别进行第一编码，以得到多个编码符号，并由该多个编码符号组成符号序列。接着对符号序列中的多个编码符号分别进行第二编码，以得到多个符号值，并由该多个符号值组成符号值序列。

例如，上述对瞬时心率序列中的多个瞬时心率分别进行第一编码，以得到多个编码符号包括：对于瞬时心率序列中的任一瞬时心率，先基于该任一瞬时心率的数值，对该任一瞬时心率进行分类。当该任一瞬时心率属于第一分类时，将预定符号作为该任一瞬时心率的编码符号。当该任一瞬时心率属于第二分类时，计算该任一瞬时心率与第一数值的比值，并将所得到的比值作为该任一瞬时心率的编码符号。

例如，上述对符号序列中的多个编码符号分别进行第二编码，以得到多个符号值包括：对于符号序列中的任一编码符号，计算该任一编码符号的在前编码符号、该任一编码符号、以及该任一编码符号的在后编码符号的加权和，并将所得到的加权和作为针对该任一编码符号的符号值。

例如，上述确定符号值序列的香农熵包括：预设多个符号值区间。对于上述多个符号值区间中的任一符号值区间，计算符号值序列中落入该任一符号值区间的符号值的数量与符号值序列中符号值的数量之间的比例，并将所得到的比例作为符号值序列关于该任一符号值区间的分布概率。然后，基于符号值序列关于多个符号值区间各自的分布概率，确定符号值序列的香农熵。

例如，上述基于符号值序列关于多个符号值区间各自的分布概率，确定符号值序列的香农熵包括：基于符号值序列关于多个符号值区间各自的分布概率，计算符号值序列关于多个符号值区间的分布期望。基于符号值序列中符号值的数量和多个符号值区间的数量，确定增益系数。然后，基于上述分布期望和增益系数，确定符号值序列的香农熵。

例如，上述方法还包括：设置滑动窗口，该滑动窗口的长度小于所述符号值序列的长度。将滑动窗口在符号值序列中从前至后进行滑动，以从符号值序列中提取出多个符号值子序列。其中，滑动窗口的每次滑动步长为1个符号值。对于所提取的多个符号值子序列中的任一符号值子序列，确定该任一符号值子序列的香农熵，当该任一符号值子序列的香农熵大于第一预定阈值时，将该任一符号值子序列中的每个符号值的评分加1。在滑动窗口滑动结束后，确定符号值序列中的每个符号值的总评分。最后确定总评分大于第二预定阈值的符号值属于第一预定类别。