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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明属于生物信息处理技术领域，具体涉及一种非接触式BCG信号的心率变异性计算方法及系统。本发明的计算方法包括以下步骤：S1、BCG信号和ECG信号的同步采集、传输和储存；S2、BCG信号和ECG信号的预处理；S3、数据集样本的构建和划分；S4、构建“注意力‑相位平移‑编解码”的深度网络模型；S5、获取最佳模型；S6、获取估计的R峰位置；S7、根据步骤S6获取的R峰位置，计算心率变异性。本发明通过预处理算法精准地去除了人体微振动信号中的呼吸信号，并将硬件电路所固有的高频噪声去除，得到纯净的BCG信号，构建“注意力‑相位平移‑编解码”的深度网络模型通过提取BCG信号的内在特征，还原出真实心跳位置，以计算准确的心率变异性指标。
主权项：1.一种非接触式BCG信号的心率变异性计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、BCG信号和ECG信号的同步采集、传输和储存，即通过非接触式BCG信号采集装置1采集BCG信号，使用心电图设备同步采集ECG信号；将采集到的BCG信号和ECG信号传输到信号储存装置中；S2、BCG信号和ECG信号的预处理；即通过数据计算装置3对步骤S1中采集的BCG信号和ECG信号进行预处理；S3、数据集样本的构建和划分，即对步骤S2中预处理后的BCG信号和ECG信号进行数据集样本构建，对构建的所述数据集样本划分为训练样本集和测试样本集；S4、构建“注意力-相位平移-编解码”的深度网络模型，所述深度网络模型包括依次相连的注意力模块、相位平移模块和编码-解码模块；S5、获取最佳模型，即对上述深度网络模型进行训练，将经过数据增强的训练样本集输入模型，反复迭代获取最佳模型；S6、获取估计的R峰位置，即将步骤S3中的测试数据集输入至步骤S5中获得的最佳深度网络模型，获取估计的R峰位置；S7、根据步骤S6获取估计的R峰位置，计算心率变异性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种非接触式BCG信号的心率变异性计算方法及系统
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