一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法
摘要文本
一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，涉及心电信号处理技术领域，使用了一个新的心电信号波形检测网络S2TE_Net，该网络使用了时空特征提取模块和激励挤压模块相结合，以实现对QRS波形的准确检测。在时空特征提取模块中，使用了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)的结合体。CNN可以捕捉时间序列数据中的空间特征，Bi‑LSTM可以捕获ECG信号中存在的时间特征并平滑高频噪声，从而在可穿戴式设备中获得更准确的QRS波形检测结果。
申请人信息
- 申请人:齐鲁工业大学(山东省科学院); 山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 山东省人工智能研究院
- 申请人地址:250353 山东省济南市西部新城大学科技园
- 发明人: 齐鲁工业大学(山东省科学院); 山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 山东省人工智能研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311499058.0 |
| 申请日 | 2023/11/13 |
| 公告号 | CN117357129A |
| 公开日 | 2024/1/9 |
| IPC主分类号 | A61B5/366 |
| 权利人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院); 山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 山东省人工智能研究院 |
| 发明人 | 周书旺; 孔祥菊; 舒明雷; 刘照阳; 单珂; 徐鹏摇 |
| 地址 | 山东省济南市长清区大学路3501号; 山东省济南市科院路19号; 山东省济南市科院路19号 |
专利主权项内容
1.一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a)采集心电信号数据，将采集的心电信号数据进行归一化处理；b)将归一化后的心电信号数据切割成Z段时长为Xs的信号片段，得到心电信号片段集U，U＝{U, U, ..., U, ..., U}，U为第t条信号片段，t∈{1, 2, ..., Z}；12tZtc)建立QRS波形检测网络S2TE_NET，QRS波形检测网络S2TE_NET由第一卷积块、特征提取模块、第二卷积块、挤压激励模块、第三卷积块、Dropout层、全连接层构成；d)将第t条信号片段U输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的第一卷积块中，输出得到特征f；t1e)将特征f输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的特征提取模块中，输出得到特征f；14f)将特征f输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的第二卷积块中，输出得到特征f；45g)将特征f输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的挤压激励模块中，输出得到特征f；56h)将特征f输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的第三卷积块中，输出得到特征f；67i)将特征f输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的Dropout层、全连接层中，输出得到QRS波形检测概率P。7n。来自马-克-数-据