[发明专利]一种鲁棒的心电R峰检测方法

权利要求书

1.一种鲁棒的心电R峰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采用已人工标注R峰位置的ECG信号，构建训练数据集；

S2、搭建并训练具有注意力机制的R峰概率估计模块，通过训练好的R峰概率估计模块估计得出待选R峰时段；

S3、对待选R峰时段的解码向量进行峰值检测，选择R峰概率局部最大值，从而确定具体R峰时刻；

所述R峰概率估计模块由编码子模块、掩码估计子模块以及解码子模块组成；

所述步骤S2搭建并训练具有注意力机制的R峰概率估计模块的具体过程如下：

S2-1、将心电信号输入到编码子模块中，学习变换域，提取R峰信息，同时也是将输入的心电信号转化成一个固定长度的向量；

S2-2、将转化后的向量，输入到掩码估计子模块中估计掩码；

S2-3、将掩码估计子模块的输出输入到解码子模块中，即为编码的逆过程。

2.根据权利要求1所述的一种鲁棒的心电R峰检测方法，其特征在于，步骤S2-1中，所述编码子模块编码采用一维卷积神经网络。

3.根据权利要求1所述的一种鲁棒的心电R峰检测方法，其特征在于，步骤S2-2中，所述掩码估计子模块采用TCN、RNN、LSTM或GRU神经网络。

4.根据权利要求1所述的一种鲁棒的心电R峰检测方法，其特征在于，步骤S2-3中，所述解码子模块包括一维反卷积单元、非线性激活单元以及一维卷积单元；所述非线性激活单元连接于一维反卷积单元和一维卷积单元之间。

5.根据权利要求4所述的一种鲁棒的心电R峰检测方法，其特征在于，所述步骤S2-3的具体过程如下：

S2-3-1、ECG信号至R峰标签序列的映射是非线性的，当信号栈式堆叠时，使用非线性激活单元进行调整，同时使用非线性激活函数，防止过拟合和梯度消失问题；

S2-3-2、在非线性激活单元之后接入一个一维卷积单元起平滑作用，避免输出的概率序列中高频成分的干扰；

S2-3-3、计算训练集R峰标签的估计偏差Δy，若该偏差小于阈值th1，则停止堆叠，否则继续堆叠；在确定堆叠层数后，训练网络参数，并预测测试集的标签序列将中超过门限th2的时间片段列为待选R峰时段。