一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法技术

一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法，涉及心电信号分类研究领域，对心电信号进行滤波和幅值标准化后，将心电信号划分为片段并输入分类模型，接着计算片段显著值，截取心拍级显著值结果并插值到固定长度，再通过多次平均操作得到类别级显著值结果。本发明专利技术提出的针对心电信号分类问题的显著值确定方法展示了心拍的不同区域对分类模型的重要程度，提升了模型的可解释性。升了模型的可解释性。升了模型的可解释性。

【技术实现步骤摘要】
一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法


[0001]本专利技术涉及心电信号分类研究领域，尤其涉及针对心电信号分类问题的显著值确定方法。

技术介绍

[0002]心脏疾病具备多发性、常发性等特点，是目前世界上最常见、最严重的人类健康问题之一。心电图(Electrocardiogram,ECG)记录了心脏的生物电信号，是临床医学领域诊断心脏疾病的重要工具。心电图的波形中包含了心脏搏动节律、幅值等信息，反映了心脏各部位的生理活动状态，可以辅助医生完成心脏疾病的诊断。
[0003]近年来，基于深度学习的方法在心电信号分类中取得了很好的表现。为了提升深度学习方法的可解释性，学者们提出了一些显著值计算方法，从而直观地展现模型的分类决策。然而现有的一些研究没能综合考虑所有心电信号，只是展示某一段心电信号的显著值，不具备代表性；另一些研究综合考虑了所有心电信号，但没有考虑RR间隔波动带来的P/Q/R/S/T区域错位问题。

技术实现思路

[0004]为了克服已有技术的不足，本专利技术提供了一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法，有效展示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对心电信号分类问题的显著值确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：采集不同类别的多个个体的心电信号，构建心电信号数据库；步骤2：对心电信号进行滤波处理；步骤3：对心电信号进行幅值标准化处理；步骤4：对心电信号进行R峰检测，计算心电信号的RR间期平均值RR
interval
；步骤5：将心电信号划分为片段，输入分类模型进行分类；步骤6：计算片段显著值S
c
；步骤7：从片段显著值S
c
中截取心拍级显著值结果；步骤8：将心拍级显著值结果插值到固定长度；步骤9：计算个体级显著值结果；步骤10：计算类别级显著值结果。2.如权利要求1所述的针对心电信号分类问题的显著值确定方法，其特征在于，所述步骤1中，使用心电信号采集设备，采集不同类别的多个个体的心电信号，构建心电信号数据库。3.如权利要求1或2所述的针对心电信号分类问题的显著值确定方法，其特征在于，所述步骤2中，使用滤波器处理心电信号，去除心电信号中的噪声，所述心电信号中的噪声包括工频干扰、基线漂移和肌电干扰。4.如权利要求1或2所述的针对心电信号分类问题的显著值确定方法，其特征在于，所述步骤3中，所述幅值标准化方法为Z
‑
Score，其计算式如下：其中X(t)是原始心电信号幅值，μ是原始心电信号幅值的平均值，σ是原始心电信号幅值的标准差，Z(t)是幅值标准化后的心电信号，其幅值平均值为0，标准差为1。5.如权利要求1或2所述的针对心电信号分类问题的显著值确定方法，其特征在于，所述步骤4中，使用R峰检测方法检测心电信号的R峰位置，接着计算RR间期的平均值，即RR
interval
。6.如权利要求1或2所述的针对心电信号分类问题的显著值确定方法，其特征在于，所述步骤5中，将心电信号随机划分为固定长度的片段，接着输入针对心电信号分类问题所设计...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘赟，谢玉山，朱怀宇，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：