[发明专利]呼吸信号检测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种呼吸信号检测方法，该方法包括：获取待检测心电信号；对所述待检测心电信号进行特征提取，得到所述待检测心电信号的特征向量；根据所述待检测心电信号的特征向量以及预先训练完成的RBM神经网络模型，分析所述待检测心电信号，以从所述待检测心电信号中检测出呼吸信号。本发明还公开了一种呼吸信号检测装置及计算机可读存储介质。本发明能够提高从心电信号中检测出呼吸信号的效率和准确度。

技术领域

本发明涉及医学信号处理技术领域，尤其涉及一种呼吸信号检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

心电图(electrocardiogram，简称ECG)是指心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，通过心电描记器从体表引出多种形式的电位变化的图形。心电图的心电信号不仅包含了心脏的功能信息，而且包含了人体其他系统(如呼吸系统)的信息。随着技术的发展，人们已经能够从心电信号中检测出呼吸信息(ECG-DerivedRespiration，简称EDR)，通过分析呼吸信号，可以了解用户的呼吸状态，检测呼吸疾病。

然而，现有从心电信号中检测出呼吸信号的技术并不成熟，检测出的呼吸信号与真实呼吸信号相比，误差较大，不够准确。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种呼吸信号检测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有从心电信号中检测呼吸信号的方法，误差较大，不够准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种呼吸信号检测方法，所述方法包括以下步骤：

获取待检测心电信号；

对所述待检测心电信号进行特征提取，得到所述待检测心电信号的特征向量；

根据所述待检测心电信号的特征向量以及预先训练完成的RBM神经网络模型，分析所述待检测心电信号，以从所述待检测心电信号中检测出呼吸信号。

可选地，所述获取待检测心电信号的步骤之前，包括：

获取用于训练RBM神经网络模型的心电信号；

对所述用于训练RBM神经网络模型的心电信号进行特征提取，得到所述心电信号的特征向量；

生成所述心电信号的特征向量构成的用于训练RBM神经网络模型的心电信号样本；

根据所述心电信号样本，训练RBM神经网络模型。

可选地，所述根据所述心电信号样本，训练RBM神经网络模型的步骤包括：

构建RBM神经网络结构；

根据所述心电信号样本，逐一训练所述RBM神经网络结构的每一层RBM神经网络，以确定每一层RBM神经网络的参数，得到训练完成的RBM神经网络模型。

可选地，所述每一层RBM神经网络包括可见层和隐藏层，所述每一层RBM神经网络的参数包括所述可见层和隐藏层之间的权重矩阵、可见层中可见节点的偏移量和隐藏层中隐藏节点的偏移量。

可选地，所述根据所述待检测心电信号的特征向量以及预先训练完成的RBM神经网络模型，分析所述待检测心电信号，以从所述待检测心电信号中检测出呼吸信号的步骤包括：

将所述待检测心电信号的特征向量，代入预先训练完成的RBM神经网络模型，以对所述待检测心电信号进行降维和聚类，得到若干个群组；

对所述若干个群组进行频谱分析，以从所述若干个群组中确定呼吸信号。

可选地，所述对所述若干个群组进行频谱分析，以从所述若干个群组中确定呼吸信号的步骤包括：