[发明专利]心电信号质量评估方法、装置及设备在审
| 申请号: | 202110675524.0 | 申请日: | 2021-06-17 |
| 公开(公告)号: | CN115486849A | 公开(公告)日: | 2022-12-20 |
| 发明(设计)人: | 李振齐;赵巍;王飞;胡静;马云驹 | 申请(专利权)人: | 广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司 |
| 主分类号: | A61B5/318 | 分类号: | A61B5/318;A61B5/346;A61B5/353;A61B5/355;A61B5/366;A61B5/00 |
| 代理公司: | 北京泽方誉航专利代理事务所(普通合伙) 11884 | 代理人: | 陈照辉 |
| 地址: | 510530 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 电信号 质量 评估 方法 装置 设备 | ||
1.一种心电信号质量评估方法,其特征在于,包括:
获取待评估的心电信号,所述心电信号包含多个特征波信号;
提取所述心电信号的参数向量序列,所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号的参数向量,每个所述特征波信号对应一个参数向量;
根据所述参数向量序列,提取所述心电信号的质量特征;
根据所述质量特征对所述心电信号进行质量评估,并得到所述心电信号的质量评估等级。
2.根据权利要求1所述的心电信号质量评估方法,其特征在于,所述参数向量包括:所述特征波信号的关键点、所述特征波信号和特征波信号模板的匹配度、所述特征波信号模板的宽度、所述特征波信号的位置信息、所述特征波信号的幅值和所述特征波信号相对于时间轴的偏置。
3.根据权利要求1所述的心电信号质量评估方法,其特征在于,所述提取所述心电信号的参数向量序列包括:
确定参数化模型,所述参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号的多个关键点的相对位置信息;
将心电信号输入所述参数化模型进行处理,得到心电信号的参数向量序列。
4.根据权利要求2所述的心电信号质量评估方法,其特征在于,所述质量特征包括特征波信号类别熵,
所述根据所述参数向量序列,提取所述心电信号的质量特征包括:
从所述参数向量序列中,筛选出重点特征波信号的参数向量;
根据预设的第一聚类条件,对筛选出的所述参数向量进行聚类,所述第一聚类条件为参数向量的关键点相同且幅值的差小于预设阈值;
统计每个类别下特征波信号的第一数量;
根据所述第一数量计算相应类别下特征波信号的出现概率;
根据各所述类别对应的出现概率得到特征波信号类别熵。
5.根据权利要求2所述的心电信号质量评估方法,其特征在于,所述质量特征包括心电重构信号信噪比,
所述根据所述参数向量序列,提取所述心电信号的质量特征包括:
根据所述参数向量序列重构所述心电信号,以得到心电重构信号;
计算所述心电信号和所述心电重构信号之间的噪声信号;
根据所述噪声信号和所述心电重构信号计算所述心电重构信号信噪比。
6.根据权利要求2所述的心电信号质量评估方法,其特征在于,所述质量特征包括心电信号的特征波信号峰值与信号能量比,
所述根据所述参数向量序列,提取所述心电信号的质量特征包括:
计算所述参数向量序列中每个参数向量对应的第一比值,所述第一比值为所述参数向量中所述特征波信号的幅值与所述特征波信号模板的宽度的比;
在全部所述第一比值中,查找最大的第一比值,并将所述最大的第一比值对应的幅值作为信号峰值;
计算所述心电信号的平均能量;
根据所述信号峰值和所述平均能量得到所述心电信号的特征波信号峰值与信号能量比。
7.根据权利要求2所述的心电信号质量评估方法,其特征在于,所述质量特征包括幅值峰度的均值,
所述根据所述参数向量序列,提取所述心电信号的质量特征包括:
从所述参数向量序列中,筛选出重点特征波信号的参数向量;
根据预设的第二聚类条件,对筛选出的所述参数向量进行聚类,所述第二聚类条件为参数向量的关键点相同;
统计每个类别下特征波信号的第二数量;
根据所述第二数量和所述参数向量中特征波信号的幅值计算每个类别下特征波信号的幅值平均值,并根据所述幅值平均值计算每个类别下特征波信号的幅值四阶中心距和幅值方差;
根据同一类别下的所述幅值四阶中心距和所述幅值方差计算同一类别下特征波信号的幅值峰度;
计算各类别对应的幅值峰度的第一平均值,并将所述第一平均值作为幅值峰度的均值。
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