[发明专利]基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取训练数据库，训练数据库为已知QRS波群形态类型的心拍数据，所述心拍数据以R波波峰为基准点，向前取若干点，向后取若干点组成；训练数据库覆盖若干种QRS波群形态类型，并将不同形态类型QRS波群进行分类形成若干训练集；

S2：分别将所有训练集分别作为深度自编码器的输入和输出训练得到若干深度自编码器模型；

S3：将新的待测心拍作为输入，分别输入S2步骤所得的所有深度自编码器模型中得到若干深度自编码器模型的输出，将所有深度自编码器模型的输出和输入进行均方误差的计算，找出均方误差中的最小值及对应的深度自编码器模型，判定待测心拍为对应的深度自编码器模型训练时采用的QRS波群形态类型。

2.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法，其特征在于，S3步骤中，还将均方误差中的最小值与设定的阈值进行比较，小于等于设定的阈值的则判定待测心拍为对应的深度自编码器模型训练时采用的QRS波群形态类型，大于设定的阈值的则判定待测心拍为不可确定类型。

3.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法，其特征在于，所述心拍数据以R波波峰为基准点，向前取160个点、向后取200个点的数据组成，QRS波群形态类型包括R型，RS型，QS型，qR型，qRs型，Rs型，QR型这七种。

4.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法，其特征在于，S1步骤中还包括对心拍数据进行预处理的步骤，包括：

采用预设截止频率的滤波器对心电信号进行滤波处理；

和/或

判断所述心拍数据的采样频率是否为预设频率；

当所述采样频率不是所述预设频率时，采用内插法将所述心拍信号重采样为所述预设频率的心拍信号。

5.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法，其特征在于，深度自编码器模型由layer1-layer7共7层网络组成，layer1为输入层，layer2-layer4为编码层，layer5-layer6为解码层，输入层layer1的神经元个数与输出层layer7的神经元个数相同，layer2与layer6中神经元个数相等，激活函数为Relu；layer3与layer5中神经元个数为132，激活函数为Relu；layer1、layer2、layer3与layer4的神经元个数逐渐递减；激活函数为tanh。

6.一种基于深度自编码器的QRS波群形态识别装置，其特征在于，包括：

训练集建立模块：用于获取训练数据库，训练数据库为已知QRS波群形态类型的心拍数据，所述心拍数据以R波波峰为基准点，向前取若干点，向后取若干点组成；训练数据库覆盖若干种QRS波群形态类型，并将不同形态类型QRS波群进行分类形成若干训练集；

模型建立模块：用于分别将所有训练集分别作为深度自编码器的输入和输出训练得到若干深度自编码器模型；

识别模块：将新的待测心拍作为输入，分别输入模型建立模块中所得的所有深度自编码器模型中得到若干深度自编码器模型的输出，将所有深度自编码器模型的输出和输入进行均方误差的计算，找出均方误差中的最小值及对应的深度自编码器模型，判定待测心拍为对应的深度自编码器模型训练时采用的QRS波群形态类型。

7.根据权利要求6所述的基于深度自编码器的QRS波群形态识别装置，其特征在于，识别模块中，还将均方误差中的最小值与设定的阈值进行比较，小于等于设定的阈值的则判定待测心拍为对应的深度自编码器模型训练时采用的QRS波群形态类型，大于设定的阈值的则判定待测心拍为不可确定类型。

8.根据权利要求6所述的基于深度自编码器的QRS波群形态识别装置，其特征在于，所述心拍数据以R波波峰为基准点，向前取160个点、向后取200个点的数据组成，QRS波群形态类型包括R型，RS型，QS型，qR型，qRs型，Rs型，QR型这七种。