一种基于机器学习的心电图P波识别方法技术

本申请提供的一种基于机器学习的心电图P波识别方法，其通过采集不同人群不同时间内的p波形态以及qrst波形态得到原始心电信号数据，分割后得到P波、QRS波和T波，而后根据预设的心电信号波形规则生成各种类型的心电图数据，再随机组合并添加噪声后，得到待验证心电信号集；基于训练数据集对识别器进行训练，确保能够得到以准确地找到心电图数据中的P波位置。置。置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的心电图P波识别方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体为一种基于机器学习的心电图P波识别方法。

技术介绍

[0002]心电图(ECG)中的P波代表心脏的心房收缩。当心房收缩时，它会向心室传递电信号，这个信号会被记录在心电图上，形成一个称为P波的小波峰。P波通常在心电图的起始部分，即QRS波群之前出现，其形状通常为正波。P波的持续时间通常在0.08秒以内，其振幅通常小于2.5毫伏(mV)。P波的形态可以反映出心房的大小、形态和传导情况。如果P波异常，可能会提示存在心房肥大、传导异常或其他心脏问题。心电图中的P波对于评估心脏健康非常重要，所以为了实现对心电数据的细节分析，在一些场景下，需要技术人员在心电数据中找到具体的P波位置，类似于在波形图上将P波位置标记出来，如图1所示。
[0003]然而，目前基于传统方法识别P波，难以达到理想的准确度，主要有以下几点原因：
[0004]1)信号干扰；心电信号受到多种干扰，如肌电信号、电极移位、基线漂移等，这些干扰会掩盖P波信号，使得其难以被准确识别。2)P波形态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的心电图P波识别方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：基于历史数据，采集原始心电信号数据，过滤掉所述原始心电信号数据中的干扰噪声，得到有效心电信号数据；S2：对每一个所述有效心电信号进行分割，得到P波、QRS波和T波，构成：PQRST信号集；S3：将所述PQRST信号集中的每一个波形信号通过随机调整函进行随机调整，得到：调整后信号集；所述随机调整函数X_random为：X_random＝f(X,length_X,length_random)*a其中，X为原始波形，f(X)函数是线性插值函数，length_X为原始波形X的宽度，length_random为随机数，表示目标宽度；a为随机数；S4：从所述调整后信号集中随机取出各种类型的波形信号，按照预设的心电信号波形规则拼接心电图信号，得到：拼接信号集；所述心电信号波形规则包括：正常心电图规则、房室传导阻滞的心电图规则和室早的心电图规则；S5：对所述拼接信号集中的每一条心电信号数据随机添加模拟干扰噪音，得到：待验证心电信号集；S6：基于encoder
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decoder构建深度学习网络，记作：数据验证器；S7：使用真实的原始心电信号数据对所述数据验证器进行训练，得到训练好的所述数据验证器；训练中使用的lossfunction为：其中，x为输入波形数据，y为输出波形数据，n为波形长度；S8：预设一个仿真阈值；S9：逐一取出所述待验证心电信号集中的每一条信号数据，记作：待验证信号数据；将所述待验证信号数据送入训练好的所述数据验证器对中，进行验证；在验证过程中，如果所述待验证信号数据对应的lossfunction小于所述仿真阈值，则所述待验证信号数据判断为有效数据，存入训练数据集；否则，判断所述待验证信号数据无效，删除该数据；S10：基于卷积神经网络构建识别器；所述识别器的输出为：跟输入信号数据的波形的波形长度一致的p波位置标签，所述p波位置标签为表示输入信号数据对应位置的波形是否为p波的标识；S11：基于所述训练数据集对所述识别器进行训练，得到训练好的所述识别器；S12：获取待识别心电信号，将所述待识别心电信号送入到训练好的所述识别器中进行识别；所述识别器输出的p波位置标签上，存在标记的地方即表示所述待识别心电信号对应位置波形为p波。2.根据权利要求1所述一种基于机器学习的心电图P波识别方法，其特征在于：其还包括优化处理操作，基于所述优化处理操对每一个所述p波位置标签进行整理，具体包括以下
步骤：a1：以1代表所述p波位置标签上的p波标签，以0代表非p波；遍历所述p波位置标签，确认所述P波位置标签上的0和1所处的位置和个数；a2：预设震荡阈值N；找到所有连续的0的片段和1的片段，统计连续的0的个数和连续的1的个数，如果大于等于N，则将这些片段都记作：平稳片段；将所述平稳片段之外的片段都记作：震荡片段；分别确认每个所述震荡片段包括的0的个数和1的个数，如果1的个数大于0的个数，则将所述震荡片段中的0都重置为1，否则，将所述震荡片段中的1都重置为0；将重置后的p波位置标签记作：平稳数据标签；a3：预设固定阈值F；对所述平稳数据标签再次进行遍历，找到所有连续的1的片段，并统计每个片段中1的个数，如果1的个数小于F，则将对应的片段中的1都重置为0；整理后的标签记作：固定数据标签；a4：预设间隔阈值G；将所有的连续的1的片段，记作：p波片段；对所述固定数据标签再次进行遍历，找到所有位于两个所述p波片段之间的连续的0片段，记作：中间片段；a5：确认每一个所述中间片段中包括的连续的0的个数s0；如果存在所述中间片段，符合：s0>G，则将对应的所有所述中间片段记作：重确认片段，则，执行步骤a6；否则，如果所有的所述中间片段都符合s0≤G，则执行步骤a8；a6：将所述重确认片段对应的心拍数据进行增强操作后，在所述待识别心电信号中替换掉原数据，送入...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨亮，陈洪，李卓，
申请(专利权)人：无锡市健维仪器有限公司，
类型：发明
国别省市：