心电信号分类方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:21149539 阅读:83 留言:0更新日期:2019-05-22 04:01
本申请涉及一种心电信号分类方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括:在心电信号中,提取信号波形;获取所述信号波形的形态特征;所述形态特征包括宽度特征、校正特征、斜率特征、波形深度特征中的任意一种;获取所述形态特征的形态统计特征,并将所述形态统计特征输入至分类器;获取所述分类器输出的分类结果,得到所述心电信号的信号类型。采用上述技术方案可以更准确地识别出各种类型的异常节律,避免了将心动过速,心动过缓,心律失常等的非房颤类型的异常节律错误地分类为房颤类型的异常节律,提升了心电信号分类的准确性。

Classification methods, devices, electronic devices and storage media of ECG signals

The present application relates to an electrocardiogram signal classification method, device, electronic device and storage medium. The method includes: extracting the signal waveform in ECG signal; obtaining the morphological characteristics of the signal waveform; the morphological features include any of the width features, correction features, slope features and waveform depth features; acquiring the morphological statistical features of the morphological features, and inputting the morphological statistical features into the classifier; and acquiring the classification output of the classifier. As a result, the signal type of the ECG signal is obtained. The above technical scheme can identify all kinds of abnormal rhythms more accurately, avoid misclassification of non-atrial fibrillation abnormal rhythms such as tachycardia, bradycardia and arrhythmia into atrial fibrillation abnormal rhythms, and improve the accuracy of classification of ECG signals.

【技术实现步骤摘要】
心电信号分类方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及医疗器械与医疗产品领域,特别是涉及一种心电信号分类方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
心房颤动(AtrialFibrillation,AF)简称房颤,是临床最常见的一种心律失常疾病,其特点是紊乱的心房活动和随之而来的脑卒、心肌梗死等并发症,导致较高的致残率和死亡率,严重危害着人类的健康和生命。研究心电信号是否存在房颤的算法,能及早发现并进行治疗,从而可更多的抓住治疗的最佳时机,减少房颤的发病率和死亡率,因此具有重要的临床和社会意义。由于房颤发作时的两个重要临床表现为RR间期绝对不规则和P波消失,因此,目前较为常规的心电信号分类方法,主要是基于心房活动(P波消失)或心室活动(RR间期不规则)进行分析。然而,心电信号中的P波或f波属于微弱信号,其波形特征较难检测。而且,许多非房颤类型的异常节律(如心动过速,心动过缓,心律失常等)表现出类似房颤的特征,如果基于常规的心电信号分类方法,可能会出现错误的识别结果。因此,现有技术中的心电信号分类方法存在着房颤分类错误的问题。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种心电信号分类方法、装置、电子设备和存储介质。第一方面,提供了一种心电信号分类方法,所述方法包括:在心电信号中,提取信号波形;获取所述信号波形的形态特征;所述形态特征包括宽度特征、校正特征、斜率特征、波形深度特征中的任意一种;获取所述形态特征的形态统计特征,并将所述形态统计特征输入至分类器;获取所述分类器输出的分类结果,得到所述心电信号的信号类型;所述分类结果为所述分类器根据所述形态统计特征进行分类的结果;所述信号类型包括房颤节律、非房颤异常节律、正常窦性心律和噪声。在一个实施例中,当所述形态特征为所述宽度特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:确定所述信号波形的QR间期和RS间期;获取所述QR间期的QR间期宽度,以及,获取所述RS间期的RS间期宽度;将所述QR间期宽度和所述RS间期宽度,作为所述宽度特征。在一个实施例中,所述获取所述QR间期的QR间期宽度,以及,获取所述RS间期的RS间期宽度,包括:获取Q波出现时间、R波出现时间和S波出现时间;计算所述S波出现时间与所述R波出现时间的时间间隔,得到所述RS间期宽度;计算所述R波出现时间与所述Q波出现时间的时间间隔,得到所述QR间期宽度。在一个实施例中,所述获取所述形态特征的形态统计特征,包括:计算所述RS间期宽度的中位数,得到第一宽度统计值;计算所述RS间期的标准差和均值,并计算所述RS间期的标准差与所述RS间期的均值的比值,得到第二宽度统计值;计算所述QR间期宽度的中位数,得到第三宽度统计值;计算所述QR间期的标准差和均值,并计算所述QR间期的标准差与所述QR间期的均值的比值,得到第四宽度统计值;将所述第一宽度统计值、所述第二宽度统计值、所述第三宽度统计值和所述第四宽度统计值,作为所述形态统计特征。在一个实施例中,当所述形态特征为所述校正特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:确定所述信号波形的QT间期;获取所述QT间期的QT间期波形;校正所述QT间期波形,得到所述校正特征。在一个实施例中,所述校正所述QT间期波形,得到所述校正特征,包括:获取所述QT间期的QT波时间序列,以及,获取所述信号波形的RR间期开方值、RR间期开立方值和RR间期参考系数;计算所述QT波时间序列与所述RR间期开方值的比值,得到QT开平方校正值;计算所述QT波时间序列与所述RR间期开立值的比值,得到QT开立方校正值;计算所述QT波时间序列与所述RR间期参考系数之和,得到QT参考校正值;将所述QT开平方校正值、所述QT开立方校正值和所述QT参考校正值,作为所述校正特征。在一个实施例中,所述获取所述形态特征的形态统计特征,包括:计算所述QT开平方校正值的中位数,得到第一校正统计值;计算所述QT开平方校正值的标准差和均值,并计算所述QT开平方校正值的标准差与所述QT开平方校正值的均值的比值,得到第二校正统计值;计算所述QT开立方校正值的中位数,得到第三校正统计值;计算所述QT开立方校正值的标准差和均值,并计算所述QT开立方校正值的标准差与所述QT开立方校正值的均值的比值,得到第四校正统计值;计算所述QT参考校正值的中位数,得到第五校正统计值;计算所述QT参考校正值的标准差和均值,并计算所述QT参考校正值的标准差与所述QT参考校正值的均值的比值,得到第六校正统计值;将所述第一校正统计值、所述第二校正统计值、所述第三校正统计值、所述第四校正统计值、所述第五校正统计值和所述第六校正统计值,作为所述形态统计特征。在一个实施例中,当所述形态特征为所述斜率特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:确定所述信号波形的QR间期、RS间期和ST间期;获取所述QR间期的QR间期斜率,以及,获取所述RS间期的RS间期斜率,以及,获取所述ST间期的ST间期斜率;将所述QR间期斜率、所述RS间期斜率和所述ST间期斜率,作为所述斜率特征。在一个实施例中,所述获取所述QR间期的QR间期斜率,以及,获取所述RS间期的RS间期斜率,以及,获取所述ST间期的ST间期斜率,包括:确定所述心电信号的心电信号序列;计算所述QR间期在所述心电信号序列中的QR波信号序列差值,以及,计算所述QR间期的QR波时间序列差值;计算所述QR波信号序列差值与所述QR波时间序列差值的比值,得到所述QR间期斜率;计算所述RS间期在所述心电信号序列中的RS波信号序列差值,以及,计算所述RS间期的RS波时间序列差值;计算所述RS波信号序列差值与所述RS波时间序列差值的比值,得到所述RS间期斜率;计算所述ST间期在所述心电信号序列中的ST波信号序列差值,以及,计算所述ST间期的ST波时间序列差值;计算所述ST波信号序列差值与所述ST波时间序列差值的比值,得到所述ST间期斜率。在一个实施例中,所述获取所述形态特征的形态统计特征,包括:计算所述QR间期斜率的中位数,得到第一斜率统计值;计算所述QR间期斜率的标准差和均值,并计算所述QR间期斜率的标准差与所述QR间期斜率的均值的比值,得到第二斜率统计值;计算所述RS间期斜率的中位数,得到第三斜率统计值;计算所述RS间期斜率的标准差和均值,并计算所述RS间期斜率的标准差与所述RS间期斜率的均值的比值,得到第四斜率统计值;计算所述ST间期斜率的中位数,得到第五斜率统计值;计算所述ST间期斜率的标准差和均值,并计算所述ST间期斜率的标准差与所述ST间期斜率的均值的比值,得到第六斜率统计值;将所述第一斜率统计值、所述第二斜率统计值、所述第三斜率统计值、所述第四斜率统计值、所述第五斜率统计值和所述第六斜率统计值,作为所述形态统计特征。在一个实施例中,当所述形态特征为所述波形深度特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:获取所述信号波形的QS间期和QR间期;根据所述QS间期和所述QR间期,获取S点深度和R点高度;根据所述QR间期,获取Q点相对于R点的QR相对深度;根据所述S点深度、R点高度和所述QR相对深度,获取所述波形深度特征。在一个实施例中,所述根据所述QS间期和所述QR间期,获取S点深度和R点高度,包括:确定所述心电信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心电信号分类方法,其特征在于,包括:在心电信号中,提取信号波形;获取所述信号波形的形态特征;所述形态特征包括宽度特征、校正特征、斜率特征、深度特征中的任意一种;获取所述形态特征的形态统计特征,并将所述形态统计特征输入至分类器;获取所述分类器输出的分类结果,得到所述心电信号的信号类型;所述分类结果为所述分类器根据所述形态统计特征进行分类的结果;所述信号类型包括房颤节律、非房颤异常节律、正常窦性心律和噪声。

【技术特征摘要】
1.一种心电信号分类方法,其特征在于,包括:在心电信号中,提取信号波形;获取所述信号波形的形态特征;所述形态特征包括宽度特征、校正特征、斜率特征、深度特征中的任意一种;获取所述形态特征的形态统计特征,并将所述形态统计特征输入至分类器;获取所述分类器输出的分类结果,得到所述心电信号的信号类型;所述分类结果为所述分类器根据所述形态统计特征进行分类的结果;所述信号类型包括房颤节律、非房颤异常节律、正常窦性心律和噪声。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述形态特征为所述宽度特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:确定所述信号波形的QR间期和RS间期;获取所述QR间期的QR间期宽度,以及,获取所述RS间期的RS间期宽度;将所述QR间期宽度和所述RS间期宽度,作为所述宽度特征。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述QR间期的QR间期宽度,以及,获取所述RS间期的RS间期宽度,包括:获取Q波出现时间、R波出现时间和S波出现时间;计算所述S波出现时间与所述R波出现时间的时间间隔,得到所述RS间期宽度;计算所述R波出现时间与所述Q波出现时间的时间间隔,得到所述QR间期宽度。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述形态特征的形态统计特征,包括:计算所述RS间期宽度的中位数,得到第一宽度统计值;计算所述RS间期的标准差和均值,并计算所述RS间期的标准差与所述RS间期的均值的比值,得到第二宽度统计值;计算所述QR间期宽度的中位数,得到第三宽度统计值;计算所述QR间期的标准差和均值,并计算所述QR间期的标准差与所述QR间期的均值的比值,得到第四宽度统计值;将所述第一宽度统计值、所述第二宽度统计值、所述第三宽度统计值和所述第四宽度统计值,作为所述形态统计特征。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述形态特征为所述校正特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:确定所述信号波形的QT间期;获取所述QT间期的QT间期波形;校正所述QT间期波形,得到所述校正特征。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述校正所述QT间期波形,得到所述校正特征,包括:获取所述QT间期的QT波时间序列,以及,获取所述信号波形的RR间期开方值、RR间期开立方值和RR间期参考系数;计算所述QT波时间序列与所述RR间期开方值的比值,得到QT开平方校正值;计算所述QT波时间序列与所述RR间期开立值的比值,得到QT开立方校正值;计算所述QT波时间序列与所述RR间期参考系数之和,得到QT参考校正值;将所述QT开平方校正值、所述QT开立方校正值和所述QT参考校正值,作为所述校正特征。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述获取所述形态特征的形态统计特征,包括:计算所述QT开平方校正值的中位数,得到第一校正统计值;计算所述QT开平方校正值的标准差和均值,并计算所述QT开平方校正值的标准差与所述QT开平方校正值的均值的比值,得到第二校正统计值;计算所述QT开立方校正值的中位数,得到第三校正统计值;计算所述QT开立方校正值的标准差和均值,并计算所述QT开立方校正值的标准差与所述QT开立方校正值的均值的比值,得到第四校正统计值;计算所述QT参考校正值的中位数,得到第五校正统计值;计算所述QT参考校正值的标准差和均值,并计算所述QT参考校正值的标准差与所述QT参考校正值的均值的比值,得到第六校正统计值;将所述第一校正统计值、所述第二校正统计值、所述第三校正统计值、所述第四校正统计值、所述第五校正统计值和所述第六校正统计值,作为所述形态统计特征。8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述形态特征为所述斜率特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:确定所述信号波形的QR间期、RS间期和ST间期;获取所述QR间期的QR间期斜率,以及,获取所述RS间期的RS间期斜率,以及,获取所述ST间期的ST间期斜率;将所述QR间期斜率、所述RS间期斜率和所述ST间期斜率,作为所述斜率特征。9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述获取所述QR间期的QR间期斜率,以及,获取所述RS间期的RS间期斜率,以及,获取所述ST间期的ST间期斜率,包括:确定所述心电信号的心电信号序列;计算所述QR间期在所述心电信号序列中的QR波信号序列差值,以及,计算所述QR间期的QR波时间序列差值;计算所述QR波信号序列差值与所述QR波时间序列差值的比值,得到所述QR间期斜率;计算所述RS间期在所述心电信号序列中的RS波信号序列差值,以及,计算所述RS间期的RS波时间序列差值;计算所述RS波信号序列差值与所述RS波时间序列差值的比值,得到所述RS间期斜率;计算所述ST间期在所述心电信号序列中的ST波信号序列差值,以及,计算所述ST间期的ST波时间序列差值;计算所述ST波信号序列差值与所述ST波时间序列差值的比值,得到所述ST间期斜率。10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述获取所述形态特征的形态统计特征,包括:计算所述QR间期斜率的中位数,得到第一斜率统计值;计算所述QR间期斜率的标准差和均值,并计算所述QR间期斜率的标准差与所述QR间期斜率的均值的比值,得到第二斜率统计值;计算所述RS间期斜率的中位数,得到第三斜率统计值;计算所述RS间期斜率的标准差和均值,并计算所述RS间期斜率的标准差与所述RS间期斜率的均值的比值,得到第四斜率统计值;计算所述ST间期斜率的中位数,得到第五斜率统计值;计算所述ST间期斜率的标准差和均值,并计算所述ST间期斜率的标准差与所述ST间期斜率的均值的比值,得到第六斜率统计值;将所述第一斜率统计值、所述第二斜率统计值、所述第三斜率统计值、所述第四斜率统计值、所述第五斜率统计值和所述第六斜率统计值,作为所述形态统计特征。11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述形态特征为所述波形深度特征,所述获取所述信号波形的形态特征,包括:获取所述信号波形的QS间期和QR间期;根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员:胡静赵巍
申请(专利权)人:广州视源电子科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

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