一种心电信号质量检测方法、终端及存储介质与流程

本技术涉及信号处理，特别是涉及一种心电信号质量检测方法、终端及存储介质。

背景技术：

1、终端设备提供了心血管健康监测功能。例如，脉搏波传导速度（pulse wavevelocity，pwv）监测功能、心电（electrocardiogram，ecg）信号监测功能等。相关技术中，终端设备为可穿戴电子设备。可穿戴电子设备可以采集用户的心电信号。通过深度学习的算法模型对心电信号进行质量检测。向用户输出心电信号的检测结果，以供用户参考心血管健康情况。

2、然而，深度学习的算法模型需要大量样本数据进行训练，并且算法模型一般较大，网络结构复杂，网络参数较多，对心电信号进行质量检测的过程较为复杂，且算法模型运行较慢，导致对心电信号进行检测的耗时较长，降低心电信号的检测效率。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种心电信号质量检测方法、终端及存储介质，以提高心电信号检测的效率。具体技术方案如下：

2、第一方面，为了达到上述目的，本技术实施例提供了一种心电信号质量检测方法、终端及存储介质，所述方法包括：

3、获取采集的心电信号；

4、对所述心电信号中的指定波形进行特征提取，得到所述心电信号的目标特征点；

5、基于所述目标特征点在所述心电信号中的分布信息，计算所述心电信号的各指标项的质量数据；

6、基于所述心电信号的各指标项的质量数据，计算所述心电信号的目标质量数据。

7、由以上可见，本实施例提供的方案，提取心电信号中的目标特征点，目标特征点心电信号中的分布信息能够反应心电信号中不同的信号片段的质量，基于目标特征点在心电信号中的分布信息计算出的心电信号的各指标项的质量数据能够反应心电信号的质量。基于心电信号的各指标项的质量数据确定出的目标质量数据也就能够表示心电信号的质量。无需使用大量的样本数据对算法模型进行训练，也无需使用算法模型对心电信号进行质量检测，所需的数据量较少，且不会产生复杂的网络结构和大量的网络参数，运行速度较快，可以降低对心电信号进行检测的复杂度，也就可以降低对心电信号进行检测的耗时，提高心电信号的检测效率。

8、本技术的一个实施例中，所述对所述心电信号中的指定波形进行特征提取，得到所述心电信号的目标特征点，包括：

9、按照预设的滑动窗口的大小，对所述心电信号在所述滑动窗口内的指定波形进行特征提取，得到所述心电信号在所述滑动窗口内的目标特征点。

10、由以上可见，本实施例提供的方案，在时域上建立滑动窗口提取心电ecg信号的目标特征点，可以对心电信号进行分段处理，提高提取的目标特征点的准确性，进而提高对心电信号进行质量检测的准确性。

11、本技术的一个实施例中，所述基于所述目标特征点在所述心电信号中的分布信息，计算所述心电信号的各指标项的质量数据，包括：

12、针对每一滑动窗口，基于所述目标特征点在该滑动窗口内的分布信息，计算所述心电信号在该滑动窗口内的各指标项的质量数据。

13、由以上可见，本实施例提供的方案，在时域上建立滑动窗口，分别确定每一滑动窗口内的心电信号的各指标项的质量数据，可以对心电信号进行分段处理，提高计算得到的滑动窗口内的心电信号的各指标项的质量数据的准确性，进而提高对心电信号进行质量检测的准确性。

14、本技术的一个实施例中，所述指定波形包括以下至少一项：p波、q波、r波、s波和t波；

15、所述指标项包括以下至少一项：r波相关的指标项；s波和t波相关的指标项；t波和p波相关的指标项；q波和s波相关的指标项；特征点相关的指标项；波形相关的指标项。

16、由以上可见，本实施例提供的方案，结合心电信号中的q波、r波、s波、t波和p波的特征进行心电信号检测，进而提高对心电信号进行质量检测的准确性。

17、本技术的一个实施例中，所述针对每一滑动窗口，基于所述目标特征点在该滑动窗口内的分布信息，计算所述心电信号在该滑动窗口内的各指标项的质量数据，包括：

18、针对每一滑动窗口，基于该滑动窗口内各r波的目标特征点的幅值，以及相邻r波的目标特征点的间距，计算所述心电信号在该滑动窗口内的r波相关的指标项的质量数据；其中，r波的目标特征点为波峰；

19、基于该滑动窗口内各s波和相邻t波的目标特征点的斜率，以及s波和相邻t波的目标特征点的间距，计算所述心电信号在该滑动窗口内的s波和t波相关的指标项的质量数据；其中，s波的目标特征点为波谷；t波的目标特征点为波峰；

20、基于该滑动窗口内各t波和相邻p波的目标特征点的斜率，以及t波和相邻p波的目标特征点的间距，计算所述心电信号在该滑动窗口内的t波和p波相关的指标项的质量数据；其中，p波的目标特征点为波峰；

21、基于该滑动窗口内各q波和相邻s波的目标特征点的幅值，计算所述心电信号在该滑动窗口内的q波和s波相关的指标项的质量数据；其中，q波的目标特征点为波谷；

22、基于该滑动窗口内的目标特征点的总数目，计算所述心电信号在该滑动窗口内的特征点相关的指标项的质量数据；

23、基于该滑动窗口内各s波和相邻t波的瞬时斜率，和/或，各t波和相邻p波的瞬时斜率，计算所述心电信号在该滑动窗口内的波形相关的指标项的质量数据；其中，s波和相邻t波的瞬时斜率包括：s波和相邻t波的目标特征点间的各采样点的斜率；t波和相邻p波的瞬时斜率包括：t波和相邻p波的目标特征点间的各采样点的斜率。

24、由以上可见，本实施例提供的方案，基于r波的峰峰距离、r峰的y值（幅值）、t-p的斜率波动系数和斜率正负变化占比、s-t的斜率波动系数和斜率正负变化占比等多个评估参数，确定各指标的质量数据，可以结合心电信号中的q波、r波、s波、t波和p波的特征进行心电信号检测，进而提高对心电信号进行质量检测的准确性。

25、本技术的一个实施例中，所述基于该滑动窗口内各r波的目标特征点的幅值，以及相邻r波的目标特征点的间距，计算所述心电信号在该滑动窗口内的r波相关的指标项的质量数据，包括：

26、针对该滑动窗口内的每一r波，计算该r波的目标特征点的幅值相对于参考幅值的偏移程度，得到第一偏移程度；其中，所述参考幅值为该滑动窗口内各r波的目标特征点的幅值的幅值均值；

27、从该滑动窗口内的各r波中，确定第一偏移程度大于偏移阈值的r波的数目，得到第一数目；

28、基于所述第一数目确定所述心电信号在该滑动窗口内的r波相关的第一指标项的质量数据；

29、针对该滑动窗口内的每一r波，计算该r波与相邻r波的目标特征点的间距相对于第一参考间距的偏移程度，得到第二偏移程度；其中，所述第一参考间距为该滑动窗口内各相邻r波的目标特征点的间距的间距均值；

30、从该滑动窗口内的各r波中，确定第二偏移程度大于偏移阈值的r波的数目，得到第二数目；其中，不同指标项对应的偏移阈值不同；

31、基于所述第二数目确定所述心电信号在该滑动窗口内的r波相关的第二指标项的质量数据。

32、本技术的一个实施例中，所述基于该滑动窗口内各s波和相邻t波的目标特征点的斜率，以及s波和相邻t波的目标特征点的间距，计算所述心电信号在该滑动窗口内的s波和t波相关的指标项的质量数据，包括：

33、针对该滑动窗口内的每一s波，计算该s波与相邻t波的斜率波动系数相对于第一参考系数的偏移程度，得到第三偏移程度；其中，所述第一参考系数为该滑动窗口内各s波和相邻t波的斜率波动系数的系数均值；该s波和相邻t波的斜率波动系数表示：该s波的目标特征点至相邻t波的目标特征点间的各采样点的斜率变化情况；

34、从该滑动窗口内的各s波中，确定第三偏移程度大于偏移阈值的s波的数目，得到第三数目；其中，不同指标项对应的偏移阈值不同；

35、基于所述第三数目确定所述心电信号在该滑动窗口内的s波和t波相关的第一指标项的质量数据；

36、针对该滑动窗口内的每一s波，计算该s波和相邻t波的目标特征点的间距相对于第二参考间距的偏移程度，得到第四偏移程度；其中，所述第二参考间距为该滑动窗口内各s波和相邻t波的目标特征点的间距的间距均值；

37、从该滑动窗口内的各s波中，确定第四偏移程度大于第一偏移阈值的s波的数目，以及第四偏移程度小于第二偏移阈值的s波的数目，得到第四数目；其中，第一偏移阈值小于第二偏移阈值；

38、基于所述第四数目确定所述心电信号在该滑动窗口内的s波和t波相关的第二指标项的质量数据。

39、本技术的一个实施例中，所述基于该滑动窗口内各t波和相邻p波的目标特征点的斜率，以及t波和相邻p波的目标特征点的间距，计算所述心电信号在该滑动窗口内的t波和p波相关的指标项的质量数据，包括：

40、针对该滑动窗口内的每一t波，计算该t波和相邻p波的斜率波动系数相对于第二参考系数的偏移程度，得到第五偏移程度；其中，所述第二参考系数为该滑动窗口内各t波和相邻p波的斜率波动系数的系数均值；该t波和相邻p波的斜率波动系数表示：该t波的目标特征点至相邻p波的目标特征点间的各采样点的斜率变化情况；

41、从该滑动窗口内的各t波中，确定第五偏移程度大于偏移阈值的t波的数目，得到第五数目；其中，不同指标项对应的偏移阈值；

42、基于所述第五数目确定所述心电信号在该滑动窗口内的t波和p波相关的第一指标项的质量数据；

43、针对该滑动窗口内的每一t波，计算该t波和相邻p波的目标特征点的间距相对于第三参考间距的偏移程度，得到第六偏移程度；其中，所述第三参考间距为该滑动窗口内各t波和相邻p波的目标特征点的间距的间距均值；

44、从该滑动窗口内的各t波中，确定第六偏移程度大于第一偏移阈值的t波的数目，以及第六偏移程度小于第二偏移阈值的t波的数目，得到第六数目；其中，第一偏移阈值小于第二偏移阈值；

45、基于所述第六数目确定所述心电信号在该滑动窗口内的t波和p波相关的第二指标项的质量数据。

46、本技术的一个实施例中，所述基于该滑动窗口内各q波和相邻s波的目标特征点的幅值，计算所述心电信号在该滑动窗口内的q波和s波相关的指标项的质量数据，包括：

47、针对该滑动窗口内的每一q波，计算该q波和相邻s波的目标特征点的幅值差系数相对于第三参考系数的偏移程度，得到第七偏移程度；其中，所述第三参考系数为该滑动窗口内各q波和相邻s波的目标特征点的幅值差系数的系数均值；该q波和相邻s波的目标特征点的幅值差系数表示该q波和相邻s波的目标特征点的幅值变化情况；

48、从该滑动窗口内的各q波中，确定第七偏移程度大于偏移阈值的q波的数目，得到第七数目；其中，不同指标项对应的偏移阈值不同；

49、基于所述第七数目确定所述心电信号在该滑动窗口内的q波和s波相关的指标项的质量数据。

50、本技术的一个实施例中，所述基于该滑动窗口内的目标特征点的总数目，计算所述心电信号在该滑动窗口内的特征点相关的指标项的质量数据，包括：

51、针对每一滑动窗口，在该滑动窗口内的目标特征点的总数目不大于第一参考数目时，确定所述心电信号在该滑动窗口内的特征点相关的第一指标项的质量数据为预设数值；

52、在该滑动窗口内未提取到的目标特征点的数目大于第二参考数目时，确定所述心电信号在该滑动窗口内的特征点相关的第二指标项的质量数据为预设数值；其中，不同指标项对应的预设数值不同。

53、本技术的一个实施例中，所述基于该滑动窗口内各s波和相邻t波的瞬时斜率，和/或，各t波和相邻p波的瞬时斜率，计算所述心电信号在该滑动窗口内的波形相关的指标项的质量数据，包括：

54、在该滑动窗口内的第一波形中的s波和相邻t波的瞬时斜率中的正值与负值的比例大于第一参考比例，和/或，第一波形中的t波和相邻p波的瞬时斜率中的正值与负值的比例大于第一参考比例时，确定所述心电信号在该滑动窗口内波形相关的指标项的质量数据为预设数值。

55、本技术的一个实施例中，所述基于所述心电信号的各指标项的质量数据，计算所述心电信号的目标质量数据，包括：

56、针对每一滑动窗口，计算该滑动窗口内的各指标项的质量数据的加权和，得到该滑动窗口内的心电信号的质量数据；

57、基于各滑动窗口内的所述心电信号的质量数据，计算所述心电信号的目标质量数据。

58、由以上可见，本实施例提供的方案，在时域上建立滑动窗口，分别确定每一滑动窗口内的心电信号的各指标项的质量数据，可以对心电信号进行分段处理，提高计算得到的滑动窗口内的心电信号的各指标项的质量数据的准确性，进而提高对心电信号进行质量检测的准确性。

59、本技术的一个实施例中，所述基于各滑动窗口内的所述心电信号的质量数据，计算所述心电信号的目标质量数据，包括：

60、基于各滑动窗口内的所述心电信号的质量数据和预设公式，计算所述心电信号的目标质量数据；其中，所述预设公式为：

61、<mi>s=</mi><msub><mi>a</mi><mn>0</mn></msub><mi>-</mi><mstyle displaystyle="false"><munderover><mo>∑</mo><mi>m=1</mi><mi>m</mi></munderover><mrow><mi>[</mi><mstyle displaystyle="false"><munderover><mo>∑</mo><mi>n=1</mi><mi>n</mi></munderover><mrow><msub><mi>a</mi><mi>n</mi></msub><msub><mi>k</mi><mi>n</mi></msub></mrow></mfenced></mstyle><mi>]</mi></mrow></mstyle>；

62、s表示所述心电信号的目标质量数据；表示预设的所述心电信号的初始质量数据；m表示滑动窗口的数目；m表示滑动窗口的序号；n表示指标项的数目；表示第m个滑动窗口内的第n个指标项的质量数据；表示第m个滑动窗口内的第n个指标项的权重系数；表示第m个滑动窗口内的心电信号的质量数据。

63、由以上可见，本实施例提供的方案，在时域上建立滑动窗口，分别确定每一滑动窗口内的心电信号的各指标项的质量数据，可以对心电信号进行分段处理，结合各个滑动窗口内的心电信号的质量数据，确定目标质量数据，也就是结合心电信号的信号片段的质量确定心电信号整体的质量，提高对心电信号进行质量检测的准确性。

64、本技术的一个实施例中，所述按照预设的滑动窗口的大小，对所述心电信号在所述滑动窗口内的指定波形进行特征提取，得到所述心电信号在所述滑动窗口内的目标特征点，包括：

65、针对每一滑动窗口，确定该滑动窗口内所述心电信号中的指定波形；其中，所述指定波形包括以下至少一项：p波、q波、r波、s波和t波；

66、提取该滑动窗口内所述指定波形的特征点，得到第一特征点；

67、基于所述第一特征点的间距，确定提取该滑动窗口内的特征点时发生异常的第二波形；

68、基于所述第一特征点和对该滑动窗口内的第二波形进行特征提取的结果，确定所述心电信号在该滑动窗口内的目标特征点。

69、由以上可见，本实施例提供的方案，基于提取的第一特征点检测特征提取时是否发生异常，并在发生异常时重新提取漏提的特征点，并去除多提取的特征点，可以提高提取的目标特征点的准确性，进而提高对心电信号进行质量检测的准确性。

70、本技术的一个实施例中，所述基于所述第一特征点和对该滑动窗口内的第二波形进行特征提取的结果，确定所述心电信号在该滑动窗口内的目标特征点，包括：

71、提取第一类第二波形中的特征点，将得到的特征点加入第一特征点；确定第二类第二波形中多提取的第一特征点，并去除多提取的第一特征点，并返回执行所述基于所述第一特征点的间距，确定提取该滑动窗口内的特征点时发生异常的第二波形的步骤；其中，所述第一类第二波形中存在未提取的特征点；其中，所述第二类第二波形中存在多提取的特征点。

72、由以上可见，本实施例提供的方案，基于提取的第一特征点检测特征提取时是否发生异常，并在发生异常时重新提取漏提的特征点，并去除多提取的特征点，可以提高提取的目标特征点的准确性，进而提高对心电信号进行质量检测的准确性。

73、本技术的一个实施例中，所述基于所述第一特征点的间距，确定提取该滑动窗口内的特征点时发生异常的第二波形，包括：

74、针对每一指定波形，计算该指定波形与相邻指定波形的第一特征点的间距，得到多个峰间间距；

75、基于所述多个峰间间距，确定异常检测阈值；其中，所述异常检测阈值用于检测两个相邻的指定波形间的波形是否为提取特征点时发生异常的第二波形；

76、如果该指定波形与相邻指定波形的第一特征点的间距大于第一异常检测阈值，确定该指定波形与相邻指定波形间的波形为第一类第二波形；其中，所述第一类第二波形中存在未提取的特征点；

77、如果该指定波形与相邻指定波形的第一特征点的间距小于第二异常检测阈值，确定该指定波形与相邻指定波形间的波形为第二类第二波形；其中，所述第二类第二波形中存在多提取的特征点；所述第一异常检测阈值大于所述第二异常检测阈值。

78、本技术的一个实施例中，所述指定波形为r波时，r波的相邻指定波形为r波；r波的目标特征点为波峰；

79、所述指定波形为t波时，t波的相邻指定波形为p波；t波和p波的目标特征点为波峰；

80、所述指定波形为s波时，s波的相邻指定波形为t波；s波的目标特征点为波谷；

81、所述指定波形为q波时，q波的相邻指定波形为s波；q波的目标特征点为波谷。

82、第二方面，本技术实施例还提供了一种终端，包括：

83、一个或多个处理器和存储器；

84、所述存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述终端执行上述任一项所述的心电信号质量检测方法。

85、第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，当所述计算机程序在终端上运行时，使得所述终端执行上述任一所述的心电信号质量检测方法。

86、第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包含可执行指令，当所述可执行指令在终端上执行时，使得终端执行上述任一所述的心电信号质量检测方法。

87、第五方面，本技术实施例还提供了一种芯片系统，所述芯片系统应用于终端，所述芯片系统包括一个或多个处理器，所述处理器用于调用计算机指令以使得所述终端将数据输入芯片系统，并执行上述任一所述的心电信号质量检测方法对数据进行处理后输出处理结果。

88、上述第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面中各实施例所提供方案的有益效果可参见上述第一方面中各实施例所提供方案的有益效果。