[发明专利]噪声片段识别方法、ECG信号处理方法及装置

说明书

本申请提供一种噪声片段识别方法、ECG信号处理方法及装置。其中，该噪声片段识别方法包括：获得待识别的心电图ECG信号；从待识别的ECG信号中依次提取多个区段信号；其中，每一区段信号均具有预定长度；将每一区段信号依次作为输入内容输入至预先训练的卷积神经网络模型中，得到每一区段信号对应的噪声识别结果；基于每一区段信号对应的噪声识别结果，确定ECG信号中的噪声片段。可见，通过本申请所提供的噪声片段识别方法可以有效识别ECG信号中的噪声片段。

技术领域

本申请涉及心电图信号处理领域，特别涉及一种噪声片段识别方法、ECG信号处理方法及装置。

背景技术

随着智能硬件技术的发展，通过移动设备进行医疗健康侦测和诊断成为可能。其中，通过采集人体的ECG(electrocardiogram，心电图)信号进行心律测量和心血管疾病诊断成为一种有效手段。

目前具有ECG信号采集功能的智能手环、智能手表等可穿戴设备，为人们进行自助式心电探测提供了极大方便。具体的，这些可穿戴设备是通过传感器从用户的手腕部得到ECG信号。但是，由于受运动、皮肤干燥、肌电、以及传感器自身的电极干扰等等因素影响，从手腕部所采集的ECG信号会受到各种噪声的干扰。

尽管现有技术中存在对噪声抑制的方式，但是，ECG信号中的噪声干扰是无法被根除的，这样，无疑会导致基于ECG信号的心电测量的精准度较低。例如：在计算HRV(heartrate variability，心率变异性)时，需要计算一段时间(如连续60秒)ECG信号的R峰的周期性变化；而如果在这段时间内存在噪声，那么，可能抽取出一个或若干个完全不可信的R峰，或抽取出一个或若干个存在位置偏差的R峰，这些都会造成HRV计算的不准确，甚至完全不可用。

发明人发现，如果能够有效识别ECG信号中的噪声片段，从而在基于ECG信号的心电测量中避免利用噪声片段的相关信息，这无疑会使得心电测量得到有效提高。可见，如何有效识别ECG信号中的噪声片段是一个亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了噪声片段识别方法、装置及电子设备，以有效识别ECG信号中的噪声片段；另外，本申请还提供了ECG信号处理方法、装置及电子设备，以提高属于心电测量的HRV值的计算精准度。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

第一方面，本申请提供了一种噪声片段识别方法，包括：

获得待识别的心电图ECG信号；

从所获得的ECG信号中依次提取多个区段信号；其中，每一区段信号均具有预定长度；

将每一区段信号依次作为输入内容输入至预先训练的卷积神经网络模型中，得到每一区段信号对应的噪声识别结果；

基于每一区段信号对应的噪声识别结果，确定所述ECG信号中的噪声片段。

可选地，所述从所获得的ECG信号中依次提取多个区段信号的步骤，包括：

利用滑动窗口在所述ECG信号上进行滑动，每隔预定时间间隔提取一次所述滑动窗口当前所对应的信号，得到多个区段信号；其中，所述滑动窗口的窗口大小为所述预定长度。

可选地，所述多个区段信号中相邻的区段信号具有重叠部分。

可选地，所述基于每一区段信号对应的噪声识别结果，确定所述ECG信号中的噪声片段的步骤，包括：

从所述多个区段信号中，选取所对应噪声识别结果为存在噪声的第一类目标区段信号；

将各个第一类目标区段信号按照时间关系进行叠加，并基于叠加得到的片段，确定所述ECG信号中的噪声片段。

可选地，所述基于每一区段信号对应的噪声识别结果，确定所述ECG信号中的噪声片段的步骤，包括：