[发明专利]一种心电信号分类方法、装置及程序产品、存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种心电信号分类方法、装置，对待分类心电信号进行心博切割，获得心博数据，该心博数据为时域心博数据。然后，将心博数据进行转换获得频域心博数据，并提取心博数据和频域心博数据的统计特征以及采样特征，以作为该心博数据的心博特征。再根据心博数据的心博特征识别无效心博数据，以将无效心博数据从心博数据中剔除，得到更新后的心博数据。再将更新后的心博数据的心博特征输入心博分类模型得到心博数据的分类结果。即，本申请通过利用每个心博数据的特有的心博特征进行分类，与现有技术中采样固定阈值进行分类相比，提高了分类准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种心电信号分类方法、装置及程序产品、存储介质。

背景技术

心脏在搏动之前，心肌首先发生兴奋，在兴奋过程中产生微弱电流，该电流经人体组织向各部分传导。由于身体各部分的组织不同，各部分与心脏间的距离不同，因此在人体体表各部位，表现出不同的电位变化，这种人体心脏内电活动所产生的表面电位与时间可以构成心电信号。

心电信号作为医生判断心脏情况的重要参考，其处理与分析显得尤为重要。随着计算机技术的进步以及人工智能理论的发展，针对医疗领域有着越来越完备的解决方案，心电信号也不例外。

目前，对心电信号的分类通常是以传统信号处理为基础的形态学检测，提取心电信号各波形的特征点位置，依赖于对特征点位置的阈值进行判断。但是，由于每个人的心电信号波形差别较大，用一致的信号处理方法结合固定的阈值进行分类，会造成对心电信号分类不准确。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种心电信号分类方法、装置及程序产品、存储介质，以解决现有技术中心电信号分类不准确的技术问题。

为解决上述问题，本申请实施例提供的技术方案如下：

一种心电信号分类方法，所述方法包括：

对待分类心电信号进行心博切割，获得心博数据；

将所述心博数据转换为频域心博数据，提取所述心博数据以及所述频域心博数据的统计特征以及采样特征作为所述心博数据的心博特征；

根据所述心博数据的心博特征识别无效心博数据，将所述无效心博数据从所述心博数据中剔除，得到更新后的心博数据；

将所述更新后的心博数据的心博特征输入心博分类模型，得到所述心博数据的分类结果。

在一种可能的实现方式中，所述将所述更新后的心博数据的心博特征输入心博分类模型，得到所述心博数据的分类结果，包括：

将所述更新后的心博数据的心博特征输入线性分类模型，得到第一分类结果，将所述更新后的心博数据的心博特征输入平滑二次型分类模型，得到第二分类结果；所述线性分类模型以及平滑二次型分类模型是根据训练心博数据的心博特征以及所述训练心博数据的分类标签训练生成的；

对所述第一分类结果以及所述第二分类结果进行加权融合，得到所述心博数据的分类结果。

在一种可能的实现方式中，在对所述待分类心电信号进行心博切割之前，所述方法还包括：

对所述待分类心电信号进行一维多尺度高斯滤波以及巴特沃斯滤波。

在一种可能的实现方式中，所述对所述待分类心电信号进行心博切割，获得心博数据，包括：

检测所述待分类心电信号中的R波波峰位置；

从所述待分类心电信号中截取从所述R波波峰位置向P波方向第一预设时间段内的第一心电数据，截取从所述R波波峰位置向T波方向第二预设时间段内的第二心电数据，将所述第一心电数据以及第二心电数据进行拼接得到心博数据。