[发明专利]一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质。通过将心电信号中的特征波信号参数化，从而可以直接利用这些参数去分析心电信号，临床可解释性好。在后续需要重构心电信号时，只需根据关键点确定第一样条波信号，并根据这些参数调整第一样条波信号得到重构信号。由于无需存储原始的心电图，只需存储参数向量序列，因此，存储的数据量大幅减少，存储成本大幅降低。

技术领域

本发明实施例涉及心电技术领域，尤其涉及一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着社会向老龄化发展，心血管疾病的发病率和危害性不断上升。心电图作为一种常规的体检项目，对心血管疾病的诊断和监测具有重要意义。在临床医学中，医生主要通过观察心电波形和测量某些关键参数来进行疾病诊断。因此，需要一种能够快速、准确地提取心电图的波形信息和测量关键参数的心电分析方法来帮助医生工作。

现有的心电分析方法，通常采用基于深度学习的端到端方法，得到心电信号可能存在异常的概率。对基于深度学习的分析方法而言，虽然其性能较好，但通用性和临床可解释性一直都是该方法的短板。

发明内容

本发明提供一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质，提高临床可解释性，降低标注成本，同时提高参数化精度和运算速度。

第一方面，本发明实施例提供了一种心电信号参数化方法，包括：

获取心电信号，所述心电信号包括多个特征波信号；

获取用于重构所述心电信号的多个关键点的相对位置信息；

基于特征波信号与第一样条波信号的关系对所述特征波信号进行傅里叶-对数坐标变换，确定缩放宽度，所述第一样条波信号经平移和缩放得到所述特征波信号；

确定所述特征波信号在时间-信号强度坐标轴上的位置信息和幅值；

基于所述关键点的相对位置信息、所述特征波信号的位置信息、所述缩放宽度和所述幅值确定所述心电信号的参数向量序列，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号的参数向量。

第二方面，本发明实施例还提供了一种心电信号参数化模型训练方法，包括：

获取心电信号样本，所述心电信号样本包括多个特征波信号样本；

将所述心电信号样本输入待训练的心电信号参数化模型中进行处理，得到所述心电信号样本的参数向量序列，心电参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号样本的多个关键点的相对位置信息，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号样本的参数向量；

根据所述参数向量序列重构所述心电信号样本，得到重构信号样本；

计算所述心电信号样本与所述重构信号样本的误差；

根据所述误差更新所述心电参数化模型中所述关键点的相对位置信息。

第三方面，本发明实施例还提供了一种心电信号参数化装置，包括：

心电信号获取模块，用于获取心电信号，所述心电信号包括多个特征波信号；

关键点信息获取模块，用于获取用于重构所述心电信号的多个关键点的相对位置信息；

缩放宽度确定模块，用于基于特征波信号与第一样条波信号的关系对所述特征波信号进行傅里叶-对数坐标变换，确定缩放宽度，所述第一样条波信号经平移和缩放得到所述特征波信号；

位置幅值确定模块，用于确定所述特征波信号在时间-信号强度坐标轴上的位置信息和幅值；