基于多尺度特征的心脏信息检测方法、装置以及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及心脏健康评估测量领域，特别涉及一种基于多尺度特征的心脏信息检测方法，包括：获得若干个样本用户的心脏信号，对心脏信号进行峰值定位，获得各个样本用户的峰值定位数据，根据各个样本用户的心脏信号、峰值定位数据以及预设的若干种时间尺度，获得若干个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合；将各个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合输入至待训练的心脏信息检测模型中进行训练，获得目标心脏信息检测模型。采用时间序列多尺度分析方法，通过计算心脏信号在不同的时间尺度上的特征集合，聚焦于局部特征以及时间特征，用于进行心脏检测模型的构建，实现了对用户进行心脏信息的准确检测，提高对心脏健康状况进行评估的准确性。况进行评估的准确性。况进行评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于多尺度特征的心脏信息检测方法、装置以及设备


[0001]本专利技术涉及心脏健康评估测量领域，特别涉及是一种基于多尺度特征的心脏信息检测方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，心脏健康的主要检测方式是定期体检，通常需要额外时间以供临床医生进行检视和基于测试结果做出诊断，并连同从体检及询问收集的数据对该个体的整体心脏健康状况做出评估。不仅耗时、费力，并且容易受到诸多主观、人为因素影响，难以对心脏健康状况进行准确的评估。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术的目的在于，提供一种基于多尺度特征的心脏信息检测方法、装置、设备以及存储介质，采用时间序列多尺度分析方法，通过计算心脏信号在不同的时间尺度上的特征集合，聚焦于局部特征以及时间特征，用于进行心脏检测模型的构建，实现了对用户进行心脏信息的准确检测，作为对心脏健康状况评估的辅助数据，提高对心脏健康状况进行评估的准确性。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种基于多尺度特征的心脏信息检测方法，包括以下步骤：获得若干个样本用户的心脏信号，其中，所述心脏信号包括心冲击图信号以及心电信号；对所述心脏信号进行峰值定位，获得各个所述样本用户的峰值定位数据，其中，所述峰值定位数据包括心冲击图信号的J峰峰值定位数据以及心电信号的R峰峰值定位数据；根据各个所述样本用户的心脏信号、峰值定位数据以及预设的若干种时间尺度，获得若干个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合；将各个所述样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合输入至待训练的心脏信息检测模型中进行训练，获得目标心脏信息检测模型；响应于检测指令，所述检测指令包括待测用户的若干种时间尺度对应的特征集合，将所述待测用户的若干种时间尺度对应的特征集合输入至所述目标心脏信息检测模型中进行检测，获得待测用户的心脏信息检测结果。
[0005]第二方面，本申请实施例提供了一种基于多尺度特征的心脏信息检测装置，包括：信号获取模块，用于获得若干个样本用户的心脏信号，其中，所述心脏信号包括心冲击图信号以及心电信号；峰值定位模块，用于对所述心脏信号进行峰值定位，获得各个所述样本用户的峰值定位数据，其中，所述峰值定位数据包括心冲击图信号的J峰峰值定位数据以及心电信号的R峰峰值定位数据；特征提取模块，用于根据各个所述样本用户的心脏信号、峰值定位数据以及预设
的若干种时间尺度，获得若干个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合；模型训练模块，用于将各个所述样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合输入至待训练的心脏信息检测模型中进行训练，获得目标心脏信息检测模型；心脏信息检测模块，用于响应于检测指令，所述检测指令包括待测用户的若干种时间尺度对应的特征集合，将所述待测用户的若干种时间尺度对应的特征集合输入至所述目标心脏信息检测模型中进行检测，获得待测用户的心脏信息检测结果。
[0006]第三方面，本申请实施例提供了一种用于执行基于多尺度特征的心脏信息检测方法的计算机设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述基于多尺度特征的心脏信息检测方法的步骤。
[0007]第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述基于多尺度特征的心脏信息检测方法的步骤。
[0008]在本申请实施例中，提供一种基于多尺度特征的心脏信息检测方法、装置、设备以及存储介质，采用时间序列多尺度分析方法，通过计算心脏信号在不同的时间尺度上的特征集合，聚焦于局部特征以及时间特征，用于进行心脏检测模型的构建，实现了对用户进行心脏信息的准确检测，作为对心脏健康状况评估的辅助数据，提高对心脏健康状况进行评估的准确性。
[0009]为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本专利技术。
附图说明
[0010]图1为本申请一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测方法的流程示意图；图2为本申请一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测方法中S3的流程示意图；图3为本申请另一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测方法中S3的流程示意图；图4为本申请又一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测方法中S3的流程示意图；图5本申请一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测方法中S322的流程示意图；图6为本申请一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测方法中S5的流程示意图；图7为本申请一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测装置的结构示意图；图8为本申请一个实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0011]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0012]在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0013]应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”/“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0014]请参阅图1，图1为本申请一个实施例提供的基于多尺度特征的心脏信息检测方法的流程示意图，方法包括如下步骤：S1：获得若干个样本用户的心脏信号，其中，所述心脏信号包括心冲击图信号以及心电信号。
[0015]基于多尺度特征的心脏信息检测方法的执行主体为基于多尺度特征的心脏信息检测方法的检测设备（以下简称检测设备）。检测设备可以通过软件和/或硬件的方式实现，可以通过软件和/或硬件的方式实现基于多尺度特征的心脏信息检测方法，该检测设备可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。检测设备所指向的硬件，本质上均是指计算机设备，例如，检测设备可以是电脑、手机、平板或交互平板等设备。在一个可选的实施例中，检测设备具体可以是服务器，或是多台计算机设备联合而成的服务器机群。
[0016]检测设备获得若干个样本用户的生理信号，从所述生理信号中提取心冲击图信号以及心电信号，具体地，检测设备可以通过在预设的数据库中进行查询，获取用户的生理信号，其中，生理信号为人体特征信号，包括心冲击图信号以及心电信号。在一个可选的实施例中，为了减少信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度特征的心脏信息检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获得若干个样本用户的心脏信号，其中，所述心脏信号包括心冲击图信号以及心电信号；对所述心脏信号进行峰值定位，获得各个所述样本用户的峰值定位数据，其中，所述峰值定位数据包括心冲击图信号的J峰峰值定位数据以及心电信号的R峰峰值定位数据；根据各个所述样本用户的心脏信号、峰值定位数据以及预设的若干种时间尺度，获得若干个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合；将各个所述样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合输入至待训练的心脏信息检测模型中进行训练，获得目标心脏信息检测模型；响应于检测指令，所述检测指令包括待测用户的若干种时间尺度对应的特征集合，将所述待测用户的若干种时间尺度对应的特征集合输入至所述目标心脏信息检测模型中进行检测，获得待测用户的心脏信息检测结果。2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征的心脏信息检测方法，其特征在于：所述时间尺度包括依次递增的第一时间尺度、第二时间尺度以及第三时间尺度；所述根据各个所述样本用户的心脏信号、峰值定位数据以及预设的若干种时间尺度，获得若干个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合，包括步骤：根据所述第一时间尺度对应的第一采样窗口，分别对各个所述样本用户的心冲击图信号以及心电信号进行划分，获得各个所述样本用户的若干个第一采样窗口对应的心冲击图信号段以及心电信号段；获得各个所述样本用户的若干个第一采样窗口对应的心冲击图信号段的J峰峰值定位数据以及心电信号段的R峰峰值定位数据，根据所述J峰峰值定位数据以及R峰峰值定位数据，构建各个所述样本用户的峰值定位间期序列以及J峰峰值定位序列；分别对各个所述样本用户的峰值定位间期序列以及J峰峰值定位序列进行统计特征计算，获得各个所述样本用户的峰值定位间期序列对应的均值特征、标准差特征以及第一四分位距特征，以及J峰峰值定位序列对应的均值特征、标准差特征以及第一四分位距特征，作为所述第一时间尺度对应的特征。3.根据权利要求2所述的基于多尺度特征的心脏信息检测方法，其特征在于，所述根据各个所述样本用户的心脏信号、峰值定位数据以及预设的若干种时间尺度，获得若干个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合，包括步骤：根据所述J峰峰值定位数据以及所述第二时间尺度对应的第二采样窗口，分别对各个所述样本用户的心冲击图信号进行划分，获得各个所述样本用户的若干个第二采样窗口对应的心冲击图信号段，构建各个所述样本用户的心冲击图信号段集合；根据各个所述样本用户的心冲击图信号段集合中，若干个第二采样窗口对应的心冲击图信号段以及预设的功率计算算法，获得各个所述样本用户的功率集合，其中，所述功率集合包括若干个第二采样窗口对应的心冲击图信号段的功率值，所述功率计算算法为：
式中，为第i个第二采样窗口对应的心冲击图信号段的功率值，为第i个第二采样窗口对应的心冲击图信号段，N1为第二时间尺度；根据各个所述样本用户的心冲击图信号段集合中，若干个第二采样窗口对应的心冲击图信号段以及预设的均方差误差算法，获得各个所述样本用户的相邻的第二采样窗口对应的心冲击图信号段之间的均方差误差，构建各个所述样本用户的相似性集合，其中，所述均方差误差算法为：式中，为第i
‑
1个第二采样窗口与第i个第二采样窗口对应的心冲击图信号段之间的均方差误差；为第i
‑
1个第二采样窗口对应的心冲击图信号段，t为时间参数；分别对各个所述样本用户的功率集合以及相似性集合进行统计特征计算，获得各个所述样本用户的功率集合对应的均值特征、标准差特征以及第一四分位距特征，以及相似性集合对应的均值特征、标准差特征以及第一四分位距特征，作为所述第二时间尺度对应的特征。4.根据权利要求2所述的基于多尺度特征的心脏信息检测方法，其特征在于，所述根据各个所述样本用户的心脏信号、峰值定位数据以及预设的若干种时间尺度，获得若干个样本用户的若干种时间尺度对应的特征集合，包括步骤：根据预设的信号处理算法，分别对各个所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涵，冯申，鲍安东，林关养，伍先达，林锡颖，庞志强，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：