一种心冲击图信号定位方法和计算机设备转让专利
申请号 : CN202210024168.0
文献号 : CN114010186B
文献日 : 2022-03-18
发明人 : 张涵 , 麦耀宗 , 林关养 , 陈梓钊 , 余宝贤
申请人 : 华南师范大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种心冲击图信号定位方法,其特征在于,包括如以下步骤:获取待处理的心冲击图信号以及预构建的心冲击图信号检测模型,所述心冲击图信号检测模型包括依次连接的多个第一卷积模块、多个下采样卷积模块、下采样模块、双向时序特征卷积模块、多个上采样融合卷积模块和多个第二卷积模块,且多个所述下采样卷积模块与多个所述上采样融合卷积模块对应连接;所述双向时序特征卷积模块为Bi‑LSTM;
将所述待处理的心冲击图信号输入到所述多个第一卷积模块、多个下采样卷积模块、下采样模块、双向时序特征卷积模块、多个上采样融合卷积模块和多个第二卷积模块,获得所述待处理的心冲击图信号的信号特征;
根据所述信号特征计算出对应的各个信号点的J峰概率;
根据各个信号点的J峰概率,获得所述待处理的心冲击图信号的J峰点位置,将定位J峰点位置后的所述待处理的心冲击图信号确定为目标心冲击图信号;
根据各个所述J峰点位置和预设的时长范围,划分所述目标心冲击图信号,得到多个信号组;根据所述信号组,获得所述目标心冲击图信号的信噪比和心跳形态之间的相似性;
根据所述目标心冲击图信号的信噪比和心跳形态之间的相似性,获得并输出有效的所述目标心冲击图信号;
其中,所述将所述待处理的心冲击图信号输入到所述多个第一卷积模块、多个下采样卷积模块、下采样模块、双向时序特征卷积模块、多个上采样融合卷积模块和多个第二卷积模块,获得所述待处理的心冲击图信号的信号特征的步骤,包括:将待处理的心冲击图信号输入至所述第一卷积模块进行多次第一卷积处理,得到第一卷积输出矩阵;
通过多个所述下采样卷积模块依次对所述第一卷积输出矩阵进行多次下采样卷积处理,得到目标下采样卷积输出矩阵;其中,首个所述下采样卷积模块接收所述第一卷积输出矩阵,其余各个所述下采样卷积模块接收的是上一个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;将最后一个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵确定为目标下采样卷积输出矩阵;
通过所述下采样模块对所述目标下采样卷积输出矩阵进行下采样处理,得到下采样输出矩阵;
通过所述双向时序特征卷积模块对所述下采样输出矩阵进行双向时序特征提取和卷积处理,得到双向特征卷积输出矩阵;
通过多个所述上采样融合卷积模块对所述双向特征卷积输出矩阵进行上采样融合卷积处理,得到目标上采样融合卷积输出矩阵;其中,首个上采样融合卷积模块接收的是所述双向特征卷积输出矩阵,以及对应的所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;最后一个所述上采样融合卷积模块接收的是上一个上采样融合卷积模块输出的上采样融合卷积输出矩阵,以及对应的所述第一卷积模块输出的第一卷积输出矩阵;其余各个所述上采样融合卷积模块接收的是上一个上采样融合卷积模块输出的上采样融合卷积输出矩阵,以及对应的所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;将最后一个所述上采样融合卷积模块输出的上采样融合卷积输出矩阵确定为目标上采样融合卷积输出矩阵;
通过所述第二卷积模块对所述目标上采样融合卷积输出矩阵进行一维卷积处理,得到所述待处理的心冲击图信号的信号特征。
2.根据权利要求1所述的心冲击图信号定位方法,其特征在于,所述根据所述信号特征计算出对应的各个信号点的J峰概率的步骤,包括:通过以下公式,计算J峰概率:
;
其中, 为各个信号点的J峰概率,为各个信号点的所述信号特征,为自然数。
3.根据权利要求1所述的心冲击图信号定位方法,其特征在于,所述根据各个信号点的J峰概率,获得所述待处理的心冲击图信号的J峰点位置,将定位J峰点位置后的所述待处理的心冲击图信号确定为目标心冲击图信号的步骤,包括:将各个信号点的J峰概率与预设的第一概率阈值对比,若所述J峰概率大于所述第一概率阈值,确定对应的信号点的方波幅值为1,否则确定对应的信号点的方波幅值为0;
根据各个信号点的方波幅值生成方波信号;
获取所述方波信号的各个方波波峰的上升沿和下降沿位置;
将各个波峰的上升沿和下降沿位置之间的中点信号位置确定为所述J峰点位置。
4.根据权利要求1所述的心冲击图信号定位方法,其特征在于,所述根据各个信号点的J峰概率,获得所述待处理的心冲击图信号的J峰点位置,将定位J峰点位置后的所述待处理的心冲击图信号确定为目标心冲击图信号之后的步骤,还包括:将相邻的J峰点位置之间的距离确定为心跳间期;
将大于预设的第一间期阈值的所述心跳间期的范围内的J峰概率与预设的第二概率阈值比对,将所述心跳间期的范围内大于所述第二概率阈值的J峰概率对应的信号点位置确定为J峰点位置。
5.根据权利要求4所述的心冲击图信号定位方法,其特征在于,若所述心跳间期小于预设的第二间期阈值,还包括:
将小于预设的第二间期阈值的所述心跳间期对应的两个J峰点位置确定为候选J峰点位置;
对比所述候选J峰点位置对应方波信号中的方波波峰的宽度,对应方波波峰的宽度更宽的所述候选J峰点位置,获得第一分数值;
根据两个所述候选J峰点位置所在的方波波峰对应的信号点的范围,获取两组辅助对比信号点位置,对比两组所述辅助对比信号点位置对应的J峰概率的平均值,对应J峰概率的平均值更大的所述候选J峰点位置,获得第二分数值;
对比两组所述辅助对比信号点位置对应的J峰概率的最小值,对应J峰概率的最小值更大的所述候选J峰点位置,获得第三分数值;
对比两组所述辅助对比信号点位置对应的J峰概率的最大值,对应J峰概率的最大值更大的所述候选J峰点位置,获得第四分数值;
若两个所述候选J峰点位置获得的分数值的总分数不同,将对应总分数更大的所述候选J峰点位置确定为J峰点位置;若总分相同,将获得所述第二分数值的候选J峰点位置确定为J峰点位置。
6.根据权利要求5所述的心冲击图信号定位方法,其特征在于,所述根据各个所述J峰点位置和预设的时长范围,划分所述目标心冲击图信号,得到多个信号组;根据所述信号组,获得所述目标心冲击图信号的信噪比和心跳形态之间的相似性的步骤,包括:以各个所述J峰点位置为中心,根据所述预设时长范围得到多个信号组;
通过以下公式,计算所述目标心冲击图信号的信噪比:;
其中, 为信噪比, 为所述多个信号组的平均值信号段, 为第 个信号组的信号段, 为所述多个信号组的总个数;
通过以下公式,计算心跳形态之间的相似性:;
其中, 为心跳形态之间的相似性, 为第 个信号组与第 个信号组的协方差。
7.根据权利要求6所述的心冲击图信号定位方法,其特征在于,所述根据所述目标心冲击图信号的信噪比和心跳形态之间的相似性,获得并输出有效的所述目标心冲击图信号的步骤,包括:
若所述信噪比大于预设的第一信噪比阈值,且所述相似性大于预设的第一相似性阈值,确定对应的目标心冲击图信号为可以直接输出的准确性高的有效的心冲击图信号;
若所述信噪比小于预设的第二信噪比阈值,且所述相似性小于预设的第二相似性阈值,确定对应的目标心冲击图信号为无效的低准确程度的心冲击图信号;
将不属于有效的心冲击图信号和无效的心冲击图信号的目标心冲击图信号确定为待重定位心冲击图信号;对所述待重定位心冲击图信号进行重定位处理,将输出重定位处理后的所述待重定位心冲击图信号确定为有效的心冲击图信号并输出。
8.根据权利要求7所述的心冲击图信号定位方法,其特征在于,所述对所述待重定位心冲击图信号进行重定位处理的步骤,包括:根据所述待重定位心冲击图信号中的各个心跳间期,计算出平均心跳间期;
将所述待重定位心冲击图信号中,相邻于各个所述J峰点位置的第一相邻J峰点位置和第二相邻J峰点位置;
根据所述平均心跳间期、所述第一相邻J峰点位置、所述第二相邻J峰点位置和预设的间期调整值,得到J峰范围区间;
若所述第一相邻J峰点位置和所述第二相邻J峰点位置之间的所述J峰点位置在所述J峰范围区间内,保留对应的所述J峰点位置,否则,检测所述J峰范围区间内是否存在与所述J峰点位置的总分数相同的候选J峰点位置,若存在,将对应的候选J峰点位置代替所述J峰点位置成为新的J峰点位置,否则,保留对应的所述J峰点位置。
9.一种计算机设备,其特征在于:包括储存器、处理器以及储存在所述储存器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的心冲击图信号定位方法的步骤。
说明书 :
一种心冲击图信号定位方法和计算机设备
技术领域
背景技术
号的有效性不明确。
发明内容
到的心冲击图信号的有效性。
时序特征卷积模块、多个上采样融合卷积模块和多个第二卷积模块,且多个所述下采样卷
积模块与多个所述上采样融合卷积模块对应连接;
获得所述待处理的心冲击图信号的信号特征;
性;
概率获取J峰点位置,从而完成对J峰的定位,再根据各个所述J峰点位置及其附近信号点的
信号特征确定所述目标心冲击图信号的有效性,可以为用户检测出定位准确且有效的心冲
击图信号。
和多个第二卷积模块,获得所述待处理的心冲击图信号的信号特征的步骤,包括:
心冲击图信号,其余各个所述下采样卷积模块接收的是上一个所述下采样卷积模块输出的
下采样卷积输出矩阵;将最后一个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵确定为
目标下采样卷积输出矩阵;
所述双向特征卷积输出矩阵,以及对应的所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩
阵;最后一个所述上采样融合卷积模块接收的是上一个上采样融合卷积模块输出的上采样
融合卷积输出矩阵,以及对应的所述第一卷积模块输出的第一卷积输出矩阵;其余各个所
述上采样融合卷积模块接收的是上一个上采样融合卷积模块输出的上采样融合卷积输出
矩阵,以及对应的所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;将最后一个所述上采
样融合卷积模块输出的上采样融合卷积输出矩阵确定为目标上采样融合卷积输出矩阵;
理的心冲击图信号的信号特征。
号的步骤,包括:
点位置定位的准确性。
号之后的步骤,还包括:
置确定为J峰点位置。
存在一个被遗留的J峰点位置。
概率的平均值更大的所述候选J峰点位置,获得第二分数值;
峰点位置确定为J峰点位置。
期过短的情况。
心跳形态之间的相似性的步骤,包括:
处理后的所述待重定位心冲击图信号确定为有效的心冲击图信号并输出。
所述J峰点位置的总分数相同的候选J峰点位置,若存在,将对应的候选J峰点位置代替所述
J峰点位置成为新的J峰点位置,否则,保留对应的所述J峰点位置。
如上所述的心冲击图信号定位方法的步骤。
附图说明
具体实施方式
所获得的所有其它实施例,都属于本申请实施例保护的范围。
的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序,也不能理解为指示或暗示相对重要性。对
于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
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。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”。
A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关
系。
双向时序特征卷积模块、多个上采样融合卷积模块和多个第二卷积模块,且多个所述下采
样卷积模块与多个所述上采样融合卷积模块对应连接。
理得到的信号,例如可以设置在目标人物的床下、枕下等。所述压电传感器可以将目标人物
的心跳、呼吸或体能活动产生的体震转换为模拟电信号,通过所述处理模块中的滤波电路
对所述模拟电信号进行滤波处理,以去除与心冲击图信号差异较大的干扰信号,再通过所
述处理模块中的信号放大电路对过滤后的模拟电信号进行放大处理,得到放大后的模拟电
信号,最后通过所述处理模块中的A/D转换电路将所述模拟电信号转换为数字信号,再利用
所述巴特沃斯带带通滤波器进行第二次滤波处理,得到滤除了呼吸和高频干扰的所述待处
理的心冲击图信号。优选地,所述处理模块设置在距离所述目标人物至少30cm以上的位置,
以降低所述压电传感器或人体的电磁干扰。
以保留所述待处理的心冲击图信号中的有效信息,并且提高后续的处理效率。并且为了进
一步加快检测效率,还将目标人物的整晚数据平均分割为多个片段数据,将各个所述片段
数据确定为所述待处理的心冲击图信号来进行检测,可以同时检测多个所述片段数据的心
冲击图信号。
采样融合卷积模块的数量。所述下采样卷积模块用于对所述待处理的心冲击图信号进行抽
象,从而获取所述待处理的心冲击图信号的细节特征,所述上采样融合卷积模块用于对所
述细节特征进行重构,因此所述心冲击图信号检测模型结合抽象和细节特征的重构步骤,
更准确地对所述待处理的心冲击图信号进行定位。其中,所述第一卷积模块、下采样卷积模
块和上采样融合卷积中都分别包含多次卷积处理。
显,且心跳的间期具有一致性,因此通过所述Bi‑LSTM增加了双向时序特征的提取能力,提
高信号定位的准确率。优选地,为了提高所述心冲击图信号检测模型泛化能力并防止过拟
合(过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格),所述双向时序特征卷积模块与
所述上采样融合卷积模块之间还设有Dropout模块,所述双向时序特征卷积模块通过所述
Dropout模块与所述上采样融合卷积模块连接。通过所述Dropout模块防止过拟合,并提升
模型泛化能力。
块,获得所述待处理的心冲击图信号的信号特征。
相似性。
的所述目标心冲击图信号。
概率获取J峰点位置,从而完成对J峰的定位,再根据各个所述J峰点位置及其附近信号点的
信号特征确定所述目标心冲击图信号的有效性,可以为用户检测出定位准确且有效的心冲
击图信号。
块、多个上采样融合卷积模块和多个第二卷积模块,获得所述待处理的心冲击图信号的信
号特征的步骤,包括:
理的心冲击图信号,其余各个所述下采样卷积模块接收的是上一个所述下采样卷积模块输
出的下采样卷积输出矩阵;将最后一个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵确
定为目标下采样卷积输出矩阵。
采样卷积输出矩阵,第三个所述下采样卷积模块接收第二个所述下采样卷积模块输出的下
采样卷积输出矩阵,第四个所述下采样卷积模块接收第三个所述下采样卷积模块输出的下
采样卷积输出矩阵,第四个所述下采样卷积模块输出的为所述目标下采样卷积输出矩阵。
的是所述双向特征卷积输出矩阵,以及对应的所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出
矩阵;最后一个所述上采样融合卷积模块接收的是上一个上采样融合卷积模块输出的上采
样融合卷积输出矩阵,以及对应的所述第一卷积模块输出的第一卷积输出矩阵;其余各个
所述上采样融合卷积模块接收的是上一个上采样融合卷积模块输出的上采样融合卷积输
出矩阵,以及对应的所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;将最后一个所述上
采样融合卷积模块输出的上采样融合卷积输出矩阵确定为目标上采样融合卷积输出矩阵。
特征卷积输出矩阵,以及对应的第四个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;
第二个所述上采样融合卷积模块接收的是第一个所述上采样融合卷积模块输出的上采样
融合卷积输出矩阵,以及对应的第三个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;
第三个所述上采样融合卷积模块接收的是第二个所述上采样融合卷积模块输出的上采样
融合卷积输出矩阵,以及对应的第二个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;
第四个所述上采样融合卷积模块接收的是第三个所述上采样融合卷积模块输出的上采样
融合卷积输出矩阵,以及对应的第一个所述下采样卷积模块输出的下采样卷积输出矩阵;
第五个所述上采样融合卷积模块接收的是第四个所述上采样融合卷积模块输出的上采样
融合卷积输出矩阵,以及对应的所述第一卷积模块输出的第一卷积输出矩阵。
于第一层网络的特征输出,此时第一个所述下采样卷积模块的输出由于经过下采样处理后
再卷积输出的,因此相当于是第二层网络的特征输出,同理可得,第二、三、四个所述下采样
卷积模块的输出相当于是第三、四、五层网络的特征输出,此时由于各个所述上采样融合卷
积模块需要依次融合对应层次的特征输出,因此第一个所述上采样融合卷积模块对应接收
的是第五层网络的特征输出,即第一个所述上采样融合卷积模块与第四个所述下采样卷积
模块对应,第二个所述上采样融合卷积模块对应接收的是第四层网络的特征输出,即第二
个所述上采样融合卷积模块与第三个所述下采样卷积模块对应,……,第五个所述上采样
融合卷积模块对应接收的是第一层网络的特征输出,即第五个所述上采样融合卷积模块与
所述第一卷积模块对应。
理得到所述待处理的心冲击图信号的信号特征。
以得到各个信号点的J峰概率。
信号确定为目标心冲击图信号的步骤,包括:
0。
位置,提高J峰点位置定位的准确性。
信号确定为目标心冲击图信号之后的步骤,还包括:
号点位置确定为J峰点位置。
置之间是否还存在一个幅度较小的J峰点位置。
J峰概率的平均值更大的所述候选J峰点位置,获得第二分数值。
候选J峰点位置确定为J峰点位置。
点继续作为候选J峰点位置。
峰点位置的心跳间期过短的情况,就表示有其中有一个J峰点位置是错误的,因此根据对两
个峰点位置进行评分,以选出更高概率为正确的一个J峰点位置,防止出现两个相邻的J峰
点位置的心跳间期过短的情况。
图信号的信噪比和心跳形态之间的相似性的步骤,包括:
号。
定位处理后的所述待重定位心冲击图信号确定为有效的心冲击图信号并输出。
存在与所述J峰点位置的总分数相同的候选J峰点位置,若存在,将对应的候选J峰点位置代
替所述J峰点位置成为新的J峰点位置,否则,保留对应的所述J峰点位置。
如上所述的心冲击图信号定位方法的步骤。
元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其
中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳
动的情况下,即可以理解并实施。
施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。
程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中选定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工
作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的
制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框
中选定的功能。
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中选定的功能的步骤。
质的示例。
计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动
态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除
可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD‑ROM)、
数字多功能光盘(DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设
备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计
算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要
素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的
过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。