[发明专利]一种心电信号异常检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种心电信号异常检测方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：

获取智能穿戴设备采集的目标用户的心电信号数据；

将所述心电信号数据输入至预先训练好的初始心电信号检测模型，对所述心电信号数据进行异常检测，所述初始心电信号检测模型在训练时使用的训练样本为利用预设信号优化算法分解得到的；

当检测到异常心电信号时，向所述智能穿戴设备发送异常提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述初始心电信号检测模型在对所述心电信号数据进行检测过程中输出的预测值，所述预测值包括异常概率值和正常概率值；

获取满足预设条件的预测值对应的目标心电信号数据并利用所述预设信号优化算法对所述目标心电信号数据进行分解处理；

将分解后得到的分量数据以及所述训练样本构建新的训练样本；

利用所述新的训练样本对所述初始心电信号检测模型进行迭代训练得到所述目标用户对应的目标心电信号检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述新的训练样本对所述初始心电信号检测模型进行迭代训练得到所述目标用户对应的目标心电信号检测模型之后，所述方法还包括：

当获取到所述目标用户的新的心电信号数据，利用所述目标用户对应的目标心电信号检测模型对所述新的心电信号数据进行异常检测；

当检测结果对应的预测值满足所述预设条件，对所述新的心电信号数据进行分解处理后添加到用于进行迭代训练的训练样本中。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述满足预设条件的预测值对应的目标心电信号数据，包括：异常概率值和正常概率值差值大于预设阈值的心电信号数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述心电信号数据输入至预先训练好的初始心电信号检测模型之前，所述方法还包括：

对存储有心电信号数据的目标数据库按照预设采样频率进行采样，所述预设采样频率与所述智能穿戴设备的采样频率相同；

利用所述预设信号优化算法对采样得到的心电信号数据进行分解处理；

对分解得到的分量数据进行筛选并对筛选后的分量数据进行标注得到所述训练样本；

利用所述训练样本对预设神经网络模型进行训练直至满足预设训练条件得到所述初始心电信号检测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将异常检测结果以及对应的心电信号数据存储到云服务器中。

7.一种心电信号异常检测装置，其特征在于，应用于云服务器，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取智能穿戴设备采集的目标用户的心电信号数据；

第一检测模块，用于将所述心电信号数据输入至预先训练好的初始心电信号检测模型，对所述心电信号数据进行异常检测，所述初始心电信号检测模型在训练时使用的训练样本为利用预设信号优化算法分解得到的；

提示模块，用于当检测到异常心电信号时，向所述智能穿戴设备发送异常提示信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取所述初始心电信号检测模型在对所述心电信号数据进行检测过程中输出的预测值，所述预测值包括异常概率值和正常概率值；

第三获取模块，用于获取满足预设条件的预测值对应的目标心电信号数据并利用所述预设信号优化算法对所述目标心电信号数据进行分解处理；

构建模块，用于将分解后得到的分量数据以及所述训练样本构建新的训练样本；

训练模块，用于利用所述新的训练样本对所述初始心电信号检测模型进行迭代训练得到所述目标用户对应的目标心电信号检测模型。