[发明专利]心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质，通过将心电信号中的特征波信号参数化为包括多个关键点的相对位置信息的不同维度的参数，从而可以直接利用这些参数区分析心电信号，临床可解释性好。在后续需要重构心电信号时，只需根据关键点确定特征波信号的波形，并根据这些参数调整各特征波信号得到重构信号。由于无需存储原始的心电图，只需存储参数向量序列，因此，存储的数据量大幅减少，存储成本大幅降低。

技术领域

本发明实施例涉及心电技术领域，尤其涉及一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着社会向老龄化发展，心血管疾病的发病率和危害性不断上升。心电图作为一种常规的体检项目，对心血管疾病的诊断和监测具有重要意义。在临床医学中，医生主要通过观察心电波形和测量某些关键参数来进行疾病诊断。因此，需要一种能够快速、准确地提取心电图的波形信息和测量关键参数的心电分析方法来帮助医生工作。

现有的心电分析方法，通常采用基于深度学习的端到端方法，得到心电信号可能存在异常的概率。对基于深度学习的分析方法而言，虽然其性能较好，但通用性和临床可解释性一直都是该方法的短板。且现有的方法需要存储的心电图数据量庞大，数据存储成本较高。

发明内容

本发明提供一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质，能够减小存储的数据量，降低存储成本，且心电信号参数化后临床可解释性好。

第一方面，本发明实施例提供了一种心电信号参数化方法，包括：

获取心电信号，所述心电信号包括多个特征波信号；

确定心电信号参数化模型，所述心电参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号的多个关键点的相对位置信息；

将所述心电信号输入所述心电信号参数化模型进行处理，得到所述心电信号的参数向量序列，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号的参数向量，所述参数向量包括所述关键点的相对位置信息。

第二方面，本发明实施例还提供了一种心电信号参数化模型训练方法，包括：

获取心电信号样本，所述心电信号样本包括多个特征波信号样本；

确定心电信号参数化模型，所述心电参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号样本的多个关键点的相对位置信息；

将所述心电信号样本输入所述心电信号参数化模型进行处理，得到所述心电信号样本的参数向量序列，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号样本的参数向量，所述参数向量包括所述关键点的相对位置信息；

根据所述参数向量序列重构所述心电信号样本，得到重构信号样本；

计算所述心电信号样本与所述重构信号样本的误差；

根据所述误差更新所述心电参数化模型中所述关键点的相对位置信息。

第三方面，本发明实施例还提供了一种心电信号参数化装置，包括：

心电信号获取模块，用于获取心电信号，所述心电信号包括多个特征波信号；

参数化模型确定模块，用于确定心电信号参数化模型，所述心电参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号的多个关键点的相对位置信息；

参数化处理模块，用于将所述心电信号输入所述心电信号参数化模型进行处理，得到所述心电信号的参数向量序列，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号的参数向量，所述参数向量包括所述关键点的相对位置信息。

第四方面，本发明实施例还提供了一种心电信号参数化模型训练装置，包括：