心电信号数据的获取方法、自学习方法及处理系统与流程

本公开设计心电检测，特别涉及一种心电信号数据的获取方法、自学习方法及处理系统。

背景技术：

1、心血管疾病(cvd)是一类涉及心脏或血管的疾病，是威胁人类健康的疾病之首。据统计，心脑血管疾病的患病率还处于持续上升态势，每年有大量人口死于心血管疾病。

2、心电图(ecg)利用心电图机从体表记录心脏每一心动周期所产生的电活动变化图形的技术。心电图的各个部分代表着特定的生理意义。在临床中，医生将p、q、r、s、t等波的时限、幅度、斜率、面积等特征作为心律失常等疾病的分析依据，例如p波增宽，是左心房扩大的重要特征，pr间期过长，是房室传导阻滞诊断的重要依据。测量心电图的p、q、r、s、t波的时限、幅度等特征，首先需要从一段心电信号中，确定一个典型心拍，但典型心拍的准确性，主要依赖于其对应的心拍模板的准确性。

3、在目前主流的心电信号分析中，心拍模板是基于一段心电信号数据的开始阶段进行自学习产生的。但在心电信号数据的开始阶段出现较大干扰时，心电信号数据中噪声较多并且并不规律，会导致确定的心拍模板并不准确，以致于后续获得的心电信号数据的分析结果出现较大偏差。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本公开提供一种心电信号数据的获取方法、自学习方法及处理系统。

2、第一方面，本公开提供一种心电信号数据的获取方法，包括：

3、获取目标用户在预设时间段内的心电信号数据以及对应的身体状态信息；

4、判断所述身体状态信息在所述预设时间段内是否均符合对应的预设要求；

5、若符合，将所述心电信号数据作为目标心电信号数据；

6、若不符合，再次执行所述获取目标用户在预设时间段内的心电信号数据以及对应的身体状态信息的步骤，直至获取所述目标心电信号数据。

7、较佳地，所述身体状态信息包括所述目标用户多个维度的加速度幅值和加速度角度值；

8、所述判断所述身体状态信息在所述预设时间段内是否均符合对应的预设要求的步骤包括：

9、判断在所述预设时间内，所述目标用户多个维度的加速度幅值是否均符合预设运动状态要求以及所述目标用户多个维度的加速度角度值是否均符合预设体位要求。

10、较佳地，在所述将所述心电信号数据作为目标心电信号数据的步骤之前，所述获取方法还包括：

11、获取所述心电信号数据的信号质量特征；

12、判断所述信号质量特征是否符合预设质量要求；

13、若不符合，再次执行所述获取目标用户在预设时间段内的心电信号数据以及对应的身体状态信息的步骤，直至获取到所述信号质量特征符合所述预设质量要求的心电信号数据。

14、较佳地，所述信号质量特征包括rr间期和/或噪声水平。

15、较佳地，在所述获取目标用户在预设时间段内的心电信号数据以及对应的身体状态信息的步骤之前，所述获取方法还包括：

16、获取当前时间；

17、判断所述当前时间是否符合预设采集时间要求；

18、若不符合，在预设间隔时间后再次执行所述获取当前时间的步骤，直至当前时间符合预设采集时间要求。

19、第二方面，本公开提供一种心电信号数据的自学习方法，包括：

20、获取根据第一方面所述的心电信号数据的获取方法获得的目标用户的目标心电信号数据；

21、对所述目标心电信号数据进行自学习以获得至少一个心拍模板。

22、较佳地，所述对所述目标心电信号数据进行自学习以获得至少一个心拍模板的步骤包括：

23、重复执行基于所述目标心电信号数据确定待学习心拍并基于所述待学习心拍进行自学习的步骤，其中所述待学习心拍为未合并的心拍；

24、所述基于所述待学习心拍进行自学习的步骤包括：

25、按照所述待学习心拍获取的时间顺序遍历获取除第一个待学习心拍外的其他待学习心拍，并计算所述其他待学习心拍与所述第一个待学习心拍的相关系数，将相关系数首次大于预设阈值对应的待学习心拍与所述第一个待学习心拍合并得到对应的心拍模板；

26、依次获取所述心拍模板与未遍历的待学习心拍的相关系数，将相关系数大于预设阈值对应的待学习心拍与所述心拍模板合并，以更新所述心拍模板。

27、较佳地，所述对所述目标心电信号数据进行自学习以获得至少一个心拍模板的步骤还包括：

28、获取所述心拍模板的特征信息；

29、判断所述特征信息是否符合预设心拍类型要求；

30、若符合，确定所述心拍模板的心拍类型为预设心拍类型。

31、较佳地，所述对所述目标心电信号数据进行自学习以获得至少一个心拍模板的步骤还包括：在确定所述心拍模板的心拍类型为任一所述预设心拍类型后，不再更新心拍类型为所述预设心拍类型的心拍模板。

32、较佳地，所述特征信息包括心拍数量、心拍宽度平均值、rr间期平均值中的至少一种。

33、第三方面，本公开提供一种心电信号数据的获取装置，包括：

34、第一数据获取模块，用于获取目标用户在预设时间段内的心电信号数据以及对应的身体状态信息；

35、身体状态评估模块，用于判断所述身体状态信息在所述预设时间段内是否均符合对应的预设要求；

36、心电信号获取模块，用于当所述身体状态信息在所述预设时间段内均符合对应的预设要求时，将所述心电信号数据作为目标心电信号数据。

37、较佳地，所述身体状态信息包括所述目标用户多个维度的加速度幅值和加速度角度值；

38、所述身体状态评估模块，具体用于判断在所述预设时间内，所述目标用户多个维度的加速度幅值是否均符合预设运动状态要求以及所述目标用户多个维度的加速度角度值是否均符合预设体位要求。

39、较佳地，所述获取装置还包括质量评估模块，所述质量评估模块包括：

40、质量特征获取单元，用于获取所述心电信号数据的信号质量特征；

41、信号质量评估单元，用于判断所述信号质量特征是否符合预设质量要求；

42、若不符合，使用所述第一数据获取模块再次获取所述心电信号数据和所述身体状态信息。

43、较佳地，所述信号质量特征包括rr间期和/或噪声水平。

44、较佳地，第一数据获取模块还包括：

45、时间获取单元，用于获取当前时间；

46、时间评估单元，用于判断所述当前时间是否符合预设采集时间要求；

47、若符合，使用身体状态获取单元获取所述目标用户的身体状态信息。

48、即，若不符合时，不用持续获取目标用户的身体状态，以避免资源浪费。

49、第四方面，本公开提供一种心电信号数据的自学习装置，包括：

50、第二数据获取模块，用于获取根据第一方面所述的心电信号数据的获取方法获得的目标用户的目标心电信号数据；

51、自学习模块，用于对所述目标心电信号数据进行自学习，以获得至少一个心拍模板。

52、较佳地，所述自学习模块包括：

53、心拍模板学习单元，用于重复执行基于所述目标心电信号数据确定待学习心拍并基于所述待学习心拍进行自学习，其中所述待学习心拍为未合并的心拍；

54、较佳地，按照所述待学习心拍获取的时间顺序遍历获取除第一个待学习心拍外的其他待学习心拍，并计算所述其他待学习心拍与所述第一个待学习心拍的相关系数，将相关系数首次大于预设阈值对应的待学习心拍与所述第一个待学习心拍合并得到对应的心拍模板；依次获取心拍模板与未遍历的待学习心拍的相关系数，将相关系数大于预设阈值对应的待学习心拍与所述心拍模板合并，以更新所述心拍模板。

55、较佳地，所述自学习模块还包括：

56、特征信息获取单元，用于获取所述心拍模板的特征信息；

57、心拍类型检测单元，用于判断所述特征信息是否符合预设心拍类型要求；

58、若符合，确定所述心拍模板的心拍类型为预设心拍类型。

59、较佳地，所述自学习模块还包括：在确定所述心拍模板的心拍类型为任一所述预设心拍类型后，不再更新心拍类型为所述预设心拍类型的心拍模板。

60、较佳地，所述特征信息包括心拍数量、心拍宽度平均值、rr间期平均值中的至少一种。

61、第五方面，本公开提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现第一方面及其任一种实施方式所述的心电信号数据的获取方法，或实现第二方面及其任一种实施方式所述的心电信号数据的自学习方法。

62、较佳地，所述电子设备为采集设备时，所述电子设备还包括：传感器和若干电极，所述传感器和所述若干电极固定于目标用户的预设部位；所述传感器用于获取所述目标用户的身体状态信息，所述若干电极用于获取所述目标用户的心电信号数据。

63、第六方面，本公开提供一种心电信号数据的处理系统，所述处理系统包括第一电子设备和第二电子设备；所述第一电子设备用于实现第一方面及其任一种实施方式所述的心电信号数据的获取方法；所述第二电子设备用于实现第二方面及其任一种实施方式所述的心电信号数据的自学习方法。

64、第七方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面及其任一种实施方式所述的心电信号数据的获取方法，或实现第二方面及其任一种实施方式所述的心电信号数据的自学习方法。

65、本公开的积极进步效果在于：

66、通过监测目标用户的身体状态信息，确保采集到在目标用户处于相对平静、活动较少时的心电信号数据作为目标心电信号数据。基于干扰最小的目标心电信号数据自学习得到心拍模板，以保证可以获得高质量的心拍模板。进而基于高质量的心拍模板对目标用户的心电信号数据进行心拍分类，可以为医生提供更加准确的分类结果，以便于医生更加准确地了解患者的身体状况。