[发明专利]一种心电图波形分类方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种心电图波形分类方法，其特征在于，包括：

按照预设采样频率采集心电图信号；

对所述心电图信号进行归一化处理，得到归一化数据；

将所述归一化数据转化为脉冲信号；

将所述脉冲信号输入到预设S-LRNN模型中，输出波形分类结果；所述S-LRNN模型包括一个输入层为LSTM模块的SRNN模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脉冲信号包括增量脉冲信号和减量脉冲信号；所述将所述归一化数据转化为脉冲信号的步骤，包括：

将所述归一化数据划分为递增数据和递减数据；

采用所述递增数据生成增量脉冲信号；

采用所述递减数据生成减量脉冲信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述递增数据生成增量脉冲信号的步骤，包括：

获取每个所述递增数据的第一信号强度；

计算当前递增数据的第一信号强度与上一递增数据的第一信号强度的第一差值；

判断所述第一差值是否大于预设阈值；

若是，以所述当前递增数据的时间为基础，生成增量脉冲信号。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述减量数据生成减量脉冲信号的步骤，包括：

获取每个所述递减数据的第二信号强度；

计算当前减量数据的第二信号强度与上一递减数据的第二信号强度的第二差值；

判断所述第二差值是否大于预设阈值；

若是，以所述当前递减数据的时间为基础，生成减量脉冲信号。

5.一种心电图波形分类装置，其特征在于，包括：

心电图信号采集模块，用于按照预设采样频率采集心电图信号；

归一化处理模块，用于对所述心电图信号进行归一化处理，得到归一化数据；

脉冲信号转化模块，用于将所述归一化数据转化为脉冲信号；

波形分类模块，用于将所述脉冲信号输入到预设S-LRNN模型中，输出波形分类结果；所述S-LRNN模型包括一个输入层为LSTM模块的SRNN模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述脉冲信号包括增量脉冲信号和减量脉冲信号；所述脉冲信号转化模块，包括：

划分子模块，用于将所述归一化数据划分为递增数据和递减数据；

增量脉冲信号生成子模块，用于采用所述递增数据生成增量脉冲信号；

减量脉冲信号生成子模块，用于采用所述递减数据生成减量脉冲信号。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述增量脉冲信号生成子模块，包括：

第一信号强度获取单元，用于获取每个所述递增数据的第一信号强度；

第一差值计算单元，用于计算当前递增数据的第一信号强度与上一递增数据的第一信号强度的第一差值；

第一判断单元，用于判断所述第一差值是否大于预设阈值；

增量脉冲信号生成单元，用于若是，以所述当前递增数据的时间为基础，生成增量脉冲信号。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述减量脉冲信号生成子模块，包括：

第二信号强度获取单元，用于获取每个所述递减数据的第二信号强度；

第二差值计算单元，用于计算当前减量数据的第二信号强度与上一递减数据的第二信号强度的第二差值；

第二判断单元，用于判断所述第二差值是否大于预设阈值；

减量脉冲信号生成子模块，用于若是，以所述当前递减数据的时间为基础，生成减量脉冲信号。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的心电图波形分类方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的心电图波形分类方法。