[发明专利]基于改进卷积神经网络的R波定位方法和装置

权利要求书

1.一种基于改进卷积神经网络的R波定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取多导联心电图中的任一导联信号的心电图信号；

S2：将每条心电图信号以步长为0.015-0.025s、长度为0.8-1.5s的滑动窗截取心电图信号形成截取段，并将截取后截取段以矩阵S表示，其中S＝{s₁,s₂…s_n}，s₁,s₂…s_n为以时间顺序进行排列的截取后的截取段，其中s_i＝{U_i1,U_i2…U_im}^T，其中i为1～n中的任意值，U_i1,U_i2…U_im为以时间顺序进行排列的截取段中的电压值；

S3：将S2步骤中的矩阵S_i导入输出值为一矩阵Y的R波位置检测模型中进行判断，其中矩阵Y与对应的矩阵S的行数与列数相等，矩阵Y＝{y₁,y₂…y_n}，y_i＝{v_i1,v_i2…v_im}^T，其中i为1～n中的任意值，v_i1,v_i2…v_im的值为连续的范围值，矩阵y_i中的具有大于范围值的中值的局部最大值时，即表示有R波发生，输出局部最大值所在的元素V_ab，其中a为1～n中的任意值，b为1～m中的任意值，R波发生位置为S2步骤中截取的起始位置+a*步长+b/取样频率。

2.根据权利要求1所述的基于改进卷积神经网络的R波定位方法，其特征在于，S1步骤中，还对心电数据进行预处理，预处理时，对心电数据采用上下截止频率分别为0.1Hz、100Hz的fir滤波器进行滤波，如果心电信号采样频率不是500Hz时，则采用最邻近内插法将心电信号重采样为500Hz。

3.根据权利要求1或2所述的基于改进卷积神经网络的R波定位方法，其特征在于，S2步骤中长度为1s，步长为0.02s。