[发明专利]生物信号的周期信息的测量方法及装置、电子设备

权利要求书

1.一种生物信号的周期信息的测量方法，包括：

获取所述生物信号的特征张量；

通过多个二元分类器中的每一个对所述特征张量进行分类以获得多个分类结果，所述多个二元分类器中的每一个的分类参数不同；以及

基于所述多个分类结果确定所述生物信号的周期信息的第一测量值。

2.根据权利要求1所述的测量方法，其中，在通过多个二元分类器中的每一个对所述特征张量进行分类之前，还包括：

确定所述生物信号的周期信息的范围；以及

基于所述范围确定所述多个二元分类器的数量以及所述多个二元分类器中的每一个的分类参数。

3.根据权利要求1所述的测量方法，其中，通过多个二元分类器中的每一个对所述特征张量进行分类以获得多个分类结果，包括：

将所述特征张量转换为特征矩阵；以及

通过所述多个二元分类器中的每一个对所述特征矩阵进行分类以获得所述多个分类结果。

4.根据权利要求1所述的测量方法，其中，所述多个二元分类器中的每一个被实施为卷积神经网络，并且

其中，获取所述生物信号的特征张量包括通过卷积神经网络提取所述生物信号的特征以获取特征张量。

5.根据权利要求1所述的测量方法，还包括：

将所述特征张量划分为多个片段；

对所述多个片段中的每一个中的特征点进行估计以获得多个估计结果，所述特征点与所述生物信号的周期信息相关联；

基于所述多个估计结果确定所述生物信号的周期信息的第二测量值；以及

基于所述第一测量值和所述第二测量值获得所述生物信号的周期信息的最终测量值。

6.根据权利要求1所述的测量方法，还包括：

将所述特征张量划分为多个片段；

对所述多个片段中的每一个中的特征点进行估计以获得多个估计结果，所述特征点与所述生物信号的周期信息相关联；

基于所述多个估计结果确定所述生物信号的周期信息的第二测量值，

其中，所述生物信号和所述第二测量值还作为训练数据用于所述多个二元分类器中的每一个的训练。

7.根据权利要求5或6所述的测量方法，其中，将所述特征张量划分为多个片段包括：

将所述特征张量转换为特征矩阵；以及

将所述特征矩阵划分为所述多个片段。

8.根据权利要求1所述的测量方法，其中，使用卷积神经网络对所述多个片段中的每一个中的特征点进行估计，并且

其中，所述多个估计结果还被用于所述卷积神经网络的训练。

9.根据权利要求1或2所述的测量方法，还包括：对所述多个二元分类器中的每一个进行训练，

其中，所述训练包括：

确定用于所述多个二元分类器的训练数据集；

对于所述多个二元分类器中的每一个，将所述训练数据集划分为第一子集和第二子集；以及

使用所述第一子集和所述第二子集来对相应的二元分类器进行训练。

10.根据权利要求1所述的测量方法，所述生物信号的类型包括心电信号、呼吸信号、脉搏信号、脑电信号、肌电信号中的至少一个。

11.一种生物信号的周期信息的测量装置，包括：

特征获取模块，用于获取所述生物信号的特征张量；

分类模块，用于通过多个二元分类器中的每一个对所述特征张量进行分类以获得多个分类结果，所述多个二元分类器中的每一个的分类参数不同；和

周期信息确定模块，用于基于所述多个分类结果确定所述生物信号的周期信息的第一测量值。