【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及到一种心电信号的数据生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、心电图是记录心脏电活动的重要医学检查手段。获取大量不同病症类型的心电数据对于心脏病的诊断和研究具有重要意义。
2、然而，传统的获取心电数据的方式通常难以获得足够的心电信号数据，并且存在患者隐私保密相关的需求，这些为科研训练深度学习网络带来了相当的不便。因此，如何利用人工智能技术生成网络合成逼真的某些病种心电信号数据，是当下亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种心电信号的数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，能够精准生成心电信号数据，可以解决某些病种心电数据数量不足的相关问题。
2、第一方面，提供一种心电信号的数据生成方法，包括：
3、获取无噪声的第一心电信号，以及待生成的目标心电信号对应的目标疾病标签；
4、确定在第一心电信号上叠加高斯噪声信号后的第二心电信号，以及第二心电信号对应的预设疾病标签；
5、将第二心电信号作为条件扩散模型的输入信号，以及将预设疾病标签作为条件扩散模型的条件信号，基于扩散算法对条件扩散模型进行前向扩散训练，得到训练完成的心电信号数据生成模型；
6、基于解噪重建算法和心电信号数据生成模型，生成目标疾病标签下的目标心电信号。
7、第二方面，提供一种心电信号的数据生成装置，包括：
8、获取模块，用于获取无噪声的第一心电信号，以及待生成的目标心电信号对应
9、确定模块，用于确定在第一心电信号上叠加高斯噪声信号后的第二心电信号，以及第二心电信号对应的预设疾病标签；
10、训练模块，用于将第二心电信号作为条件扩散模型的输入信号，以及将预设疾病标签作为条件扩散模型的条件信号，基于扩散算法对条件扩散模型进行前向扩散训练，得到训练完成的心电信号数据生成模型；
11、生成模块，用于基于解噪重建算法和心电信号数据生成模型，生成目标疾病标签下的目标心电信号。
12、第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
13、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
14、通过本专利技术提供的技术方案，可首先获取无噪声的第一心电信号，以及待生成的目标心电信号对应的目标疾病标签；之后确定在第一心电信号上叠加高斯噪声信号后的第二心电信号，以及第二心电信号对应的预设疾病标签；将第二心电信号作为条件扩散模型的输入信号，以及将预设疾病标签作为条件扩散模型的条件信号，基于扩散算法对条件扩散模型进行前向扩散训练，得到训练完成的心电信号数据生成模型；在训练得到心电信号数据生成模型后，可基于解噪重建算法和心电信号数据生成模型，生成目标疾病标签下的目标心电信号。本专利技术中的技术方案，可通过信号加噪和信号解噪重建的方式，精准生成某一疾病类型下的心电信号数据，可以解决某些病种心电数据数量不足的相关问题。
15、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。本专利技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种心电信号的数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件扩散模型中部署的网络结构包括第一多尺度感知模块、第二多尺度感知模块、至少两个第一深度特征提取模块、多个桥接模块、至少两个第二深度特征提取模块以及卷积模块；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一多尺度感知模块中包含不同预设尺度的多个第一卷积层，所述第二多尺度感知模块中包含不同预设尺度的多个第二卷积层；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述至少两个第一深度特征提取模块对所述第一信号特征进行归一化处理，得到第二信号特征，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个桥接模块分别对所述第一信号特征和所述第二信号特征进行特征变换处理，得到所述第一信号特征经过特征变换后的第三信号特征，以及所述第二信号特征经过特征变换后的第四信号特征，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三信号特征和所述第四信号特征，利用所述至少两个第二深度特征提取模块对所述第一标签特征进
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于解噪重建算法和所述心电信号数据生成模型，生成所述目标疾病标签对应的所述目标心电信号，包括：
8.一种心电信号的数据生成装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种心电信号的数据生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件扩散模型中部署的网络结构包括第一多尺度感知模块、第二多尺度感知模块、至少两个第一深度特征提取模块、多个桥接模块、至少两个第二深度特征提取模块以及卷积模块；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一多尺度感知模块中包含不同预设尺度的多个第一卷积层，所述第二多尺度感知模块中包含不同预设尺度的多个第二卷积层；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述至少两个第一深度特征提取模块对所述第一信号特征进行归一化处理，得到第二信号特征，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个桥接模块分别对所述第一信号特征和所述第二信号特征进行特...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱宝峰，程万军，张霞，
申请(专利权)人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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