[发明专利]心电信号中基线漂移的滤除方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于心电信号中基线漂移的滤除方法、装置、设备及存储介质。所述心电信号中基线漂移的滤除方法包括：读取待处理的原始心电信号，并对所述原始心电信号进行预处理，得到第一心电信号序列；将所述第一心电信号序列水平翻转后正向输入预置IIR滤波器，并进行滤除干扰处理，得到第二心电信号序列；将所述第二心电信号序列水平翻转后反向输入所述IIR滤波器，并进行校正延迟相位处理，得到第三心电信号序列；将所述第三心电信号序列作为滤除基线漂移干扰后的心电信号并输出。本发明能在滤除心电信号的基线漂移同时，尽可能地保留了心电信号的特征信号，提高心电信号的保真性。本发明还可应用于智慧医疗领域中，从而推动智慧城市的建设。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种心电信号中基线漂移的滤除方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

心电信号是一种常用的检测和诊断心血管疾病的方法。为了快速获得心电信号的诊断结果，深度学习被引入了这个领域。深度学习能够通过提取心电信号的深层特征，从而弥补传统的滤波方法的缺陷。但是深度学习大部分模型都是通过提取含噪音的信号特征来进行学习，从而去除信号所含噪声，因此这需要在输入深度学习的训练样本前需要获得干净的心电信号。

基线漂移是心电信号噪音中最为常见的一种，它的幅值也是心电信号中最高的，在观测到的心电信号中最容易发现。它源自于人体的呼吸对器官的影响，导致心电信号的基线偏离正常的基线水平，从而影响到心电信号的形态，严重时还会影响到医生对信号的分析判断。基线漂移的频率一般在0.05～2 Hz之间，属于低频噪音。目前用于滤除基线漂移的方法主要是采用高通滤波器将其滤除。但是心电信号本身的频率范围为0.05～100Hz，基线漂移的频率在心电信号的频率范围内，因此采用高通滤波器往往导致心电信号的低频部分发生损失从而引起ST段失真，严重情况下还会影响最后的诊断结果。

发明内容

本发明的主要目的在于解决心电信号在滤除基线漂移过程中出现特征损失的问题。

本发明第一方面提供了一种心电信号中基线漂移方法，包括：

读取待处理的原始心电信号，并对所述原始心电信号进行预处理，得到第一心电信号序列；

将所述第一心电信号序列水平翻转后正向输入预置IIR滤波器，并进行滤除干扰处理，得到第二心电信号序列；

将所述第二心电信号序列水平翻转后反向输入所述IIR滤波器，并进行校正延迟相位处理，得到第三心电信号序列；

将所述第三心电信号序列作为滤除基线漂移干扰后的心电信号并输出。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述读取待处理的原始心电信号，并对所述原始心电信号进行预处理，得到第一心电信号序列包括：

读取待处理的原始心电信号；

对所述原始心电信号进行采样，得到采样时间点和所述采样时间点对应的采样值；

根据各采样时间点，依次将所述采样时间点和所述采样值写入预置二维数组中，得到第一心电信号序列。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，在所述读取待处理的原始心电信号，并对所述原始心电信号进行预处理，得到第一心电信号序列的步骤之后，还包括：

判断所述第一心电信号序列的第一个采样时间点的数值是否为零；

若否，则将所有采样值的采样时间点减去第一采样时间点的数值，以使所述第一心电信号序列的第一个采样时间点的数值为零；

输出第一个采样时间点的数值为零的所述第一心电信号序列。