一种基于目标检测的R波识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及心电信号R波识别技术领域，公开了一种基于目标检测的R波识别方法，包括以下步骤：采集心电信号，根据所述心电信号绘制心电图；在所述心电图中R波位置处打上标注框，得到样本数据集；采用所述样本数据集对目标检测网络进行训练，得到目标检测模型；根据所述目标检测模型对待测心电信号的R波位置进行识别。本发明专利技术具有心电信号R波识别效果不依赖于心电信号的信号处理过程的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标检测的R波识别方法及装置
本专利技术涉及心电信号R波识别
，具体涉及一种基于目标检测的R波识别方法、装置以及计算机存储介质。
技术介绍
现今对ECG信号(心电信号)进行识别的主要出发点即确定其中的QRS波，而其中最为重要的就是准确找到R波位置。目前广泛使用的R波识别方法有：应用广泛的PT算法(Pan-Tompkins)、新型的诸如基于幅值和斜率的R波识别技术、采用采样点二阶差分值提取特征对R波进行识别等方法。现有技术中，差分阈值、小波变换或者是波形特征识别等方法，对ECG信号质量要求都较高。如果识别到的ECG信号误差情况较严重时，识别的准确率也将大大降低。所以在实行上述方法之前都需要对心电信号波形进行多重信号处理，识别效果严重依赖信号处理效果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种基于目标检测的R波识别方法、装置以及计算机存储介质，解决现有技术中R波识别精度依赖于心电信号处理效果的技术问题。为达到上述技术目的，本专利技术的技术方案提供一种基于目标检测的R波识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于目标检测的R波识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集心电信号，根据所述心电信号绘制心电图；/n在所述心电图中R波位置处打上标注框，得到样本数据集；/n采用所述样本数据集对目标检测网络进行训练，得到目标检测模型；/n根据所述目标检测模型对待测心电信号的R波位置进行识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的R波识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集心电信号，根据所述心电信号绘制心电图；
在所述心电图中R波位置处打上标注框，得到样本数据集；
采用所述样本数据集对目标检测网络进行训练，得到目标检测模型；
根据所述目标检测模型对待测心电信号的R波位置进行识别。


2.根据权利要求1所述的基于目标检测的R波识别方法，其特征在于，采集心电信号，根据所述心电信号绘制心电图，还包括：
提高所述心电图的图像像素。


3.根据权利要求1所述的基于目标检测的R波识别方法，其特征在于，在所述心电图中R波位置处打上标注框，具体为：
以R波位置作为基准点，在所述基准点前后固定距离处打上所述标注框。


4.根据权利要求1所述的基于目标检测的R波识别方法，其特征在于，采用所述样本数据集对目标检测网络进行训练，得到目标检测模型，具体为：
以所述心电图作为输入，以所述标注框作为输出，对所述目标检测网络进行训练，得到所述目标检测模型。


5.根据权利要求1所述的基于目标检测的R波识别方法，其特征在于，还包括；
将所述样本数据集分为两部分，得到第一样本数据集和第二样本数据集；
采用所述第一样本数据集对目标检测网络进行训练，得到所述目标检测模型；
将所述第二样本数据集中的心电图输入所述目标检测模型，得到R波的预测框，根据所述预测框获取R波位置的预测坐标，生成R-R间期预测序列；
根据所述第二样本数据集中心电图上的标注框获取R波位置的标注坐标，生成R-R间期标注序列；
根据所述R-R间期标注序列判断所述R-R间期预测序列的预测正确性，并生成R波位置的判断序列；
以R-R间期预测序列作为输入，以所述判断序列作为输出，对回归模型进行训练，得到R波校正模型；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑶，朱涛，
申请(专利权)人：武汉中旗生物医疗电子有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42