[发明专利]异常心电信号的检测方法、装置、设备及介质

说明书

本申请涉及心电信号的识别领域，揭示了一种异常心电信号的检测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取可穿戴设备采集的待检测心电信号；调用基于第一注意力机制的神经网络识别所述待检测心电信号，得到窗口信号；所述窗口信号为所述待检测心电信号中表征连续心跳的信号；调用基于第二注意力机制的神经网络将所述窗口信号中连续心跳的各个信号进行分割，得到每一个心跳的心跳信号；调用基于第三注意力机制的神经网络识别所述心跳信号，确定所述心跳信号中的各个波形信号；在数据库中对所述波形信号进行匹配，得到目标信号，所述目标信号为所述待检测心电信号中触发心房颤动的异常心电信号。本申请能够提高心电信号识别的准确度与可解释度。

技术领域

本申请涉及心电信号的识别领域，特别是涉及到一种异常心电信号的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

心电图在心血管疾病的诊断中起着重要的作用，目前医生可以通过心电图来判断病人的心脏是否健康，通过分析心电图波形,可以发现心律失常的异常情况，而目前每一次获得的心电的数据量较大,仅仅依靠医生人工分析工作量太大，且无法实时地对心电数据进行查看，造成目前的心电数据的检测效率较低，而目前对于心电数据的分类，所得到的结果的可解释性也较低。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种异常心电信号的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决目前无法实时、高效地对心电数据进行检测、解释的问题。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种异常心电信号的检测方法，包括：

获取可穿戴设备采集的待检测心电信号；

调用基于第一注意力机制的神经网络识别所述待检测心电信号，得到所述待检测心电信号中的窗口信号；其中，所述窗口信号为所述待检测心电信号中表征连续心跳的信号；

调用基于第二注意力机制的神经网络将所述窗口信号中连续心跳的各个信号进行分割，得到每一个心跳的心跳信号；所述分割基于每一个心跳的起始特征与结束特征进行分割；

调用基于第三注意力机制的神经网络识别所述心跳信号，确定所述心跳信号中的各个波形信号；

在数据库中对所述波形信号与预采集的波形信号进行相似度匹配，得到目标信号，所述目标信号为所述待检测心电信号中触发心房颤动的异常心电信号。

进一步地，所述获取可穿戴设备采集的待检测心电信号之后，还包括：

获取佩戴所述可穿戴设备的用户的特征数据；所述特征数据包括用户的年龄、血压值、历史疾病数据的一项或多项数据；

根据所述特征数据从预收集的特征数据与心电信号的关联关系中为所述待检测心电信号分配标签；所述标签表征所述心电信号的特征；

基于所述标签配置所述第一注意力机制的第一权重、第二注意力机制的第二权重以及第三注意力机制的第三权重。

进一步地，所述调用基于第一注意力机制的神经网络识别所述待检测心电信号，包括：

调用基于第一权重的第一注意力机制的神经网络识别所述待检测心电信号；

所述调用基于第二注意力机制的神经网络将所述窗口信号中连续心跳的各个信号进行分割，包括：

调用基于第二权重的第二注意力机制的神经网络将所述窗口信号中连续心跳的各个信号进行分割；

所述调用基于第三注意力机制的神经网络识别所述心跳信号，包括：

调用基于第三权重的第三注意力机制的神经网络识别所述心跳信号。

进一步地，所述波形信号包括P波、QRS波群、T波、S-T波段及U波的波形信号；所述在数据库中对所述波形信号进行匹配，得到目标信号，包括：