[发明专利]一种基于树模型的房颤检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及心电信号自动检测技术领域，公开了一种基于树模型的房颤检测方法、装置、设备及存储介质，即首先对采集的样本心电信号进行QRS波群检测，然后根据样本心电信号和QRS波提取用于表征房颤或非房颤的心电特征，再然后将提取特征输入到树模型中进行训练和交叉验证，得到房颤分类模型，最后应用该房颤分类模块进行对待测心电信号的房颤预测，从而使得只需要获取受试者的短期心电信号，即可导入得到对应的房颤检测结果，利于在非医疗条件下，能够通过简便操作帮助需要的人群及早发现房颤问题，尤其是无症状的隐匿性房颤或偶发的房颤问题。此外由于对受试者的影响小、甚至无察觉，且能适用于在夜间长期监护的自动房颤监护设备，便于推广。

技术领域

本发明属于心电信号自动检测技术领域，具体地涉及一种基于树模型的房颤检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

心房颤动(简称房颤)是最常见的持续性心律失常问题。随着年龄增长，房颤的发生率不断增加，75岁以上人群可达10％。房颤发生时心房激动的频率达300～600次/分，心跳频率通常表现为快而不规则，有时可达100～160次/分，不仅比正常人心跳快，而且绝对不整齐，心房失去有效的收缩功能。房颤患病率还与冠心病、高血压病和心力衰竭等疾病有密切关系。

房颤发生时心房泵血量下降，血流瘀滞容易形成血栓，可使患者的卒中发生率增高5倍，并且随着年龄的增加，这种风险还在不断增高。虽然房颤发生时心房在细微地震动，但心脏功能不会有明显下降，不少持续性房颤患者也可以生活、工作甚至运动，因此房颤疾病不易被及时发现。

目前诊断房颤的标准是心电图，但轻微房颤本身不易察觉，且阵发型房颤甚至需要长期监测才能被发现，而佩戴心电监护装置需要粘贴电极片会影响被监护人正常生活休息，因此若没有重大身体不适，患者一般不会去医院做检查，需要有一种日常监护手段来及早发现房颤症状。除此之外，在医院、社会福利院和养老院等机构中，心脏病人、老人、残障人士等在床时的生命体征监护十分必要。这些人群中可能存在发现不及时，被监护人病情加重、意外死亡等问题。

综上，需要提供一种在非医疗条件下，能够通过简便操作帮助需要的人群及早发现轻微房颤问题的新方法及装置，可避免因病情加重而造成不良后果。

发明内容

为了解决现有在非医疗条件下不能简便地及时发现轻微房颤症状的问题，本发明目的在于提供一种基于树模型的房颤检测方法、装置、设备及存储介质。

本发明所采用的技术方案为：

一种基于树模型的房颤检测方法，包括如下步骤：

S101.采用QRS波检测算法对样本心电信号进行QRS波检测，得到QRS波在所述样本心电信号中的时间位置信息；

S102.根据所述样本心电信号以及QRS波在所述样本心电信号中的时间位置信息，提取对应的心电特征；

S103.将所述样本心电信号的心电特征作为树模型的输入，将所述样本心电信号的确定房颤类别标签作为树模型的输出，以及划分出训练样本集和验证样本集，并在设置初始的树模型参数后，采用交叉验证方法对树模型进行训练和验证，通过对树模型参数的调整和/或对心电特征的选择，得到并保存房颤分类模型；

S104.采用QRS波检测算法对待测心电信号进行QRS波检测，得到QRS波在所述待测心电信号中的时间位置信息；

S105.根据所述待测心电信号以及QRS波在所述待测心电信号中的时间位置信息，提取对应的心电特征；

S106.将所述待测心电信号的心电特征导入所述房颤分类模型进行分类，得到预测房颤类别标签，然后将该预测房颤类别标签作为所述待测心电信号的房颤检测结果。

优化的，在所述步骤S101或S104之前，还包括有如下步骤：