[发明专利]基于生理信号的心脏信息检测方法、装置以及设备

权利要求书

1.一种基于生理信号的心脏信息检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取若干个样本用户的生理信号，从所述生理信号中提取心冲击信号以及呼吸信号，根据预设的采样周期，将所述心冲击信号划分为若干个样本用户的若干个采样周期对应的心冲击信号段，以及将所述呼吸信号划分为若干个样本用户的若干个采样周期对应的呼吸信号段，并将同一采样周期对应的心冲击信号段以及呼吸信号段进行组合，获得所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的信号段集；

获取预设的神经网络模型，所述神经网络模型包括特征提取模块、卷积模块以及待训练的分类模块，将所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的信号段集输入至所述特征提取模块，获得所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的第一特征集，其中，所述第一特征集包括线性特征以及非线性特征，所述线性特征包括峰值特征以及波动特征，所述非线性特征包括偏度特征、峰度特征、模糊熵特征以及整体纵向应变特征；

所述峰值特征包括所述心冲击信号段对应的心冲击峰值特征以及所述呼吸信号段对应的呼吸峰值特征以及心肺峰值系数比特征；

分别将所述信号段集中的心冲击信号段、呼吸信号段作为第一输入信号段，根据预设的峰值特征计算算法，获得所述第一输入信号段对应的峰值特征，其中，所述峰值特征包括所述心冲击信号段对应的心冲击峰值特征以及所述呼吸信号段对应的呼吸峰值特征，所述峰值特征计算算法为：

式中，为所述第一输入信号段对应的峰值特征，为均方根函数，为第n个采样周期对应的第一输入信号段，为最大值函数，为最小值函数；

将同一采样周期对应的所述心冲击信号段对应的心冲击峰值特征与所述呼吸信号段对应的呼吸峰值特征作比值，获得若干个样本用户的若干个采样周期对应的信号段集的比值结果，作为所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的信号段集的心肺峰值系数比特征；

将所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的信号段集输入至所述卷积模块，获得所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的第二特征集，其中，所述第二特征集包括局部特征以及时间特征；

获得所述若干个样本用户对应的标签集，其中，所述标签集包括若干个采样周期对应的标签数据；

将所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的第一特征集、第二特征集以及标签集输入至所述待训练的分类模块中，对所述待训练的分类模块进行训练，获得训练好的神经网络模型，作为心脏检测模型；

响应于检测指令，获得待测用户的生理信号，从所述待测用户的生理信号中提取心冲击信号以及呼吸信号，将所述待测用户的心冲击信号以及呼吸信号输入至所述心脏检测模型，获得所述心脏检测模型输出的概率分布向量，根据所述概率分布向量以及预设的概率阈值，获得所述待测用户的心脏信息检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于生理信号的心脏信息检测方法，其特征在于，所述将所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的信号段集输入至所述特征提取模块，获得所述若干个样本用户的若干个采样周期对应的第一特征集，包括步骤：

根据预设的窗口数目，分别将所述心冲击信号段以及呼吸信号段进行划分，获得若干个心冲击信号段对应的若干个子心冲击信号段，以及若干个呼吸信号段对应的若干个子呼吸信号段；

根据所述若干个心冲击信号段对应的若干个子心冲击信号段以及预设的功率参数计算算法，获得所述若干个子心冲击信号段的功率参数，其中，所述功率参数计算算法为：

式中，为第i个所述子心冲击信号段的功率参数，为第i个所述子心冲击信号段，L为所述子心冲击信号段的数目；

将同一个心冲击信号段的所述若干个子心冲击信号段的功率参数进行组合，获取所述若干个心冲击信号段的功率参数序列，根据所述若干个心冲击信号段的功率参数序列以及预设的波动特征计算算法，获得所述若干个心冲击信号段的对应的波动特征，其中，所述波动特征计算算法为：

式中，为所述第n个采样周期对应的心冲击信号段对应的波动特征。