[发明专利]一种心电信号分类的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种心电信号分类的方法及系统。

背景技术

心电图(Electrocardiograph,ECG)是一种由电子设备所测量出来的数据,用来描绘心脏活动的整个过程,包括兴奋的产生、兴奋的传导以及兴奋的恢复过程的电位变化情况的曲线,主要包括心脏的心房的除极、心房的复极、心室的除极和心室的复极。

动态心电图，又称Holter。是当代最重要的无创心电监测技术。它可记录下24小时的心电图资料，显示24小时内监测期间的心搏总数，最高心率，最低心率，平均心率和每小时心率；显示全程或按小时计算的室上性，室性早搏及异位心动过速，心脏停搏的情况；Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ度房室传导阻滞及ST—T的改变等。动态心电图的二维形态学即以图像形式表示的心电图，也是从事医疗、生物学研究等领域的专业人士进行分析的心电图形式。

目前心电图的自动检测和识别的研究基本上都是存在于理论领域和探索领域,而在心血管疾病的实际诊断中效果并不理想。这主要是因为先前的研究者在研究心电图的自动检测和识别时，忽略了医生在进行心血管疾病诊断时对心电图形态学特征的关注。

因此，迫切需要一种能够准确自动检测和识别心脏疾病分类的方法，以提高学习分类能力以及自适应力，更好的辅助相关心脏疾病的诊断。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种可心电信号分类的方法和系统，能够直接通过原始心电信号的基础上，准确实现心脏疾病的分类，并可以对更多类型的心率变异进行分类。

一种心电信号分类的方法，所述方法包括以下步骤：

获取心电测试数据；

对所述心电测试数据进行处理以得到预定尺寸的波形图；

结合所述标准尺寸的波形图以及已建立的心脏疾病分类模型，确定所述心电测试数据所对应的分类结果，其中，所述心脏疾病分类模型是能够反映原始波形特征与分类结果的模型。

一种心电信号分类的系统，所述系统包括

数据获取模块、数据处理模块和结果确定模块，其中：

所述数据获取模块用于获取心电测试数据；

所述数据处理模块用于对所述心电测试数据进行处理以得到预定尺寸的波形图；

所述结果确定模块用于结合所述标准尺寸的波形图以及已建立的心脏疾病分类模型，确定所述心电测试数据所对应的分类结果，其中，所述心脏疾病分类模型是能够反映原始波形特征与分类结果的模型。

上述心电信号分类的方法及系统，获取心电测试数据，对心电测试数据进行处理以得到预定尺寸的波形图，结合预定尺寸的波形图以及已建立的心脏疾病分类模型，确定所述心电测试数据所对应的分类结果，其中，心脏疾病分类模型是能够反映原始波形特征与分类结果的模型。本发明的心脏疾病分类模型是通过对心电测试样本数据进行学习训练而得到的，能够最大程度的反映原始心电波形特征与心脏疾病分类结果。因此，基于本发明构建的心脏疾病分类模型，能够提高分类结果的准确率，并且同时可以实现对更多类型的心率变异进行分类。

附图说明

图1为一实施例中心电信号分类的方法的流程图；

图2为一实施例中一种构建心脏疾病分类模型的方法的流程图；

图3为一实施例中对样本数据进行处理得到心电图训练集的实现方法的流程图；

图4为一实施例中单次心脏搏动图像坐标系示意图；

图5为一实施例中卷积神经网络模型框架示意图；

图6为一实施例中心电信号分类的系统的结构示意图；

图7为一实施例中模型构建模块的结构示意图。

具体实施方式

在一个实施例中，一种心电信号分类的方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S101：获取心电测试数据。

这里的心电测试数据，是指通过设备测量得到的初始数据。

步骤S102：对心电测试数据进行处理以得到预定尺寸的波形图。

其中，本发明实施例一种可能的实现方式中，预定尺寸的波形图为高度和宽度都为28像素的波形图，当然，在其他可能的实现方式中，也不局限于该尺寸，只不过可能其他可能的尺寸可能得到的结果会存在一定的差异。以下本发明实施例中，主要以预定尺寸为高度和宽度都为28像素为例进行说明。

在本发明的其中一种实现方式中，通过小波变换确定每一次心脏搏动的R波位置，来对心电信号进行分割，得到高度和宽度都为28像素的波形图。