[发明专利]QRS波群位置确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种QRS波群位置确定方法、装置、设备及存储介质，涉及心电检测技术领域，其包括：获取导联心电信号序列，导联心电信号序列包括至少一个QRS波群；利用编码神经网络模型对导联心电信号序列进行编码，以得到导联心电信号序列的第一语义特征向量；利用解码神经网络模型对第一语义特征向量进行解码，以得到QRS波群在导联心电信号序列中的位置信息。采用上述方法可以解决现有技术中通过手工设计特征使得QRS波群的检测抗噪能力弱的技术问题，利用机器学习的方式构建编码神经网络模型和解码神经网络模型，可以实现QRS波群的自动检测，且训练得到的模型无需手工设计特征，具有较优的性能、较好的泛化能力以及较强的抗噪能力。

技术领域

本申请实施例涉及心电检测技术领域，尤其涉及一种QRS波群位置确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

心电信号是记录心脏在一段时间内的电生理活动信号，其可以体现出心脏生理信息。心电信号通常以波形图的方式体现。在心电信号中，P波、T波和QRS波群是检测心脏状态较为重要的数据。其中，P波是心房除极波，代表左右二心房的激动。T波是心室的复极波。QRS波群反映左、右心室除极电位和时间的变化。QRS波群中第一个向下的波为Q波，向上的波为R波，接着向下的波是S波。自QRS波群起点至QRS波群终点的时间为QRS时限。通过QRS波群可以确定出P波和T波在心电信号中的位置。因此，准确判断出QRS波群在心电信号中的位置对心电信号分析具有重要的作用。

现在技术中，可以采用PT算法(Pan_Tompkins算法)、小波变换法等方式检测QRS波群。发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术存在如下缺陷：现有的检测QRS波群的方法，通常需要手工设计特征，然而，手工设计的特征抗噪能力弱，这样会使得QRS波群的检测易受噪声等因素的影响，进而影响检测结果的准确性。

发明内容

本申请提供了一种QRS波群位置确定方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中通过手工设计特征使得QRS波群的检测抗噪能力弱的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种QRS波群位置确定方法，包括：

获取导联心电信号序列，所述导联心电信号序列包括至少一个QRS波群；

利用编码神经网络模型对所述导联心电信号序列进行编码，以得到所述导联心电信号序列的第一语义特征向量；

利用解码神经网络模型对所述第一语义特征向量进行解码，以得到QRS波群在所述导联心电信号序列中的位置信息。

进一步的，所述编码神经网络模型由卷积神经网络模块和第一长短期记忆网络模块组成；

所述利用编码神经网络模型对所述导联心电信号序列进行编码，以得到所述导联心电信号序列的第一语义特征向量包括：

将所述导联心电信号序列输入至所述卷积神经网络模块，以提取包含语义信息的单通道特征图；

将所述包含语义信息的单通道特征图切分成多个特征信号，每个特征信号对应一个时间步；

将多个所述特征信号依次输入至所述第一长短期记忆网络模块，以得到所述导联心电信号序列的第一语义特征向量。

进一步的，所述卷积神经网络模块由第一卷积层、串联的四个残差块和第二卷积层组成；

所述第一卷积层后接有串联的四个残差块，所述串联的四个残差块后接有所述第二卷积层。

进一步的，所述第一长短期记忆网络模块由双向长短期记忆网络组成，所述双向长短期记忆网络包括第一长短期记忆网络和第二长短期记忆网络；

所述将所述包含语义信息的单通道特征图切分成多个特征信号包括：