本技术涉及数据检测，具体而言，涉及一种基于心音信号的血压值检测方法、装置及电子设备。
背景技术：
1、心音信号的采集和分析研究对提高心血管疾病的诊断能力具有重要意义。从一个心动周期到另一个心动周期，心音的高度是不稳定的，其频率内容是在变化的。因此，对心音信号进行分析需要能够准确确定第一心音和第二心音在心音信号中的位置。
2、现有的提取心音信号中第一心音和第二心音的方法无法应对信号质量较差、用户心率不一的情况，容易导致第一心音和第二心音的位置确定错误，进而导致提取到的心音信号的特征数据的准确性较差。
技术实现思路
1、本技术提供一种基于心音信号的血压值检测方法、装置及电子设备，以准确确定第一心音和第二心音在心音信号中的位置，提高提取到的心音信号的特征数据的准确性。
2、第一方面，本技术提供一种基于心音信号的血压值检测方法，包括：获取待检测心音信号；基于预设心率，将所述心音信号分为n段，并从每段心音信号中确定出最大值点作为第一峰值点；n为大于1的正整数；针对每个第一峰值点，在该第一峰值点前后的预设时间长度范围内，从所述心音信号中搜索极大值点作为初始第二峰值点；针对所有的初始第二峰值点，基于所有初始第二峰值点的高度，以及初始第二峰值点相对于第一峰值点的位置，确定出最终的n个第二峰值点；根据所述n个第一峰值点和所述n个第二峰值点的位置关系，确定n个第一心音和n个第二心音在所述心音信号中的位置；基于所述心音信号和所述n个第一心音、所述n个第二心音在所述心音信号中的位置，提取特征数据；将所述特征数据输入预先训练好的血压预测模型中，得到预测的血压值。
3、本技术实施例中，本方案在确定心音对的过程中，考虑到了第一心音和第二心音的高度和第一心音与第二心音之间的位置特征，从而能够准确地从心音信号中确定出第一心音和第二心音的位置，进而提高提取到的心音信号的特征数据的准确性。从而使得最终预测得到的血压值更加准确。
4、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，基于所有初始第二峰值点的高度，以及初始第二峰值点相对于第一峰值点的距离，确定出最终的n个第二峰值点，包括：确定相对于第一峰值点的距离小于预设间隔阈值，且高度极差小于预设高度差阈值的n个初始第二峰值点为最终的n个第二峰值点。
5、本技术实施例中，由于同一心音信号中的每个心动周期内的第二心音和第一心音之间的距离是相似的，且不同第二心音的高度是相近的，不同第一心音的高度也是相近的。因此，以第二峰值点和第一峰值点的距离以及不同第二峰值点之间的高度作为筛选条件，可以准确确定出最终的n个第二峰值点。以使后续得到准确的n个第一心音和n个第二心音在心音信号中的位置。
6、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，根据n个第一峰值点和n个第二峰值点的位置关系，确定第一峰值点、第二峰值点和第一心音、第二心音之间的关系，包括：针对每个第一峰值点，若距离该第一峰值点最相近的第二峰值点在该第一峰值点之前，则确定第一峰值点为第二心音，第二峰值点为第一心音；若距离该第一峰值点最相近的第二峰值点在该第一峰值点之后，则确定第一峰值点为第一心音，第二峰值点为第二心音。
7、本技术实施例中，每个心动周期中，第一心音在第二心音之前出现，且第一心音和前一个周期的第二心音之间的间隔大于和本周起内的第二心音的间隔。因此，通过第一峰值点和距离该第一峰值点最接近的第二峰值点之间的位置关系，即可确定第一峰值点、第二峰值点与第一心音和第二心音之间的对应关系。
8、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述特征数据包括第二心音的幅度、第二心音和第一心音之间的幅度比值、第一心音和第二心音之间的时间间隔、第二心音时域的峭度、第二心音的频谱的偏度、第二心音频谱的峭度、心率、第一心音的延续时间、第二心音的延续时间、第二心音与下一个第一心音之间的时间间隔中的至少一种。
9、本技术实施例中，特征数据包括的类型涵盖了时域特征和频域特征，从而使得最终得到的特征数据更加全面。
10、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，获取待检测心音信号，包括：获取所述待检测初始心音信号；对所述初始心音信号进行预处理，得到所述待检测心音信号。
11、本技术实施例中，通过对初始心音信号进行预处理，可以使利用预处理后的心音信号提取的特征数据更加准确。
12、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述对所述初始心音信号进行预处理，得到所述待检测心音信号，包括：对所述初始心音信号进行带通滤波处理，得到滤波处理后的初始心音信号；将滤波处理后的初始心音信号转换为指定格式；将转换为指定格式后的初始心音信号进行小波去噪处理，得到所述待检测心音信号。
13、本技术实施例中，通过带通滤波处理可以滤除明显不属于心音信号的噪声。然后将初始心音信号转换为指定格式，可以便于后续处理。之后将转换为指定格式后的初始心音信号进行小波去噪处理，可以进一步滤除心音信号的噪声，提高后续得到的特征数据的准确性。
14、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述血压预测模型通过以下步骤训练得到：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个标记有血压值的特征数据；基于所述训练数据集对初始血压预测模型进行训练，得到训练好的血压预测模型。
15、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，获取训练数据集，包括：获取多段心音信号，以及每段心音信号对应的血压值；提取每段心音信号中的所有心音对，得到多个心音对组，其中，每个心音对包括同一个心动周期中的第一心音和一个第二心音；筛除不满足预设条件的心音对组；基于每个心音对组提取特征数据，并基于该心音对组对应的血压值进行标记，得到所述训练数据集。
16、本技术实施例中，通过筛除不满足预设条件的心音对组，可以提高训练数据集中数据的质量，从而提高后续训练得到的血压预测模型的预测结果的准确性。
17、结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述预设条件至少包括以下之一：相邻的两个第一心音或相邻的两个第二心音的距离小于第一预设时间阈值；心音对组中的第一个第一心音和最后一个第二心音之间的距离大于第二预设时间阈值；每个心音对组中包括的心音对的数量大于预设数量阈值。
18、第二方面，本技术提供一种基于心音信号的血压值检测装置，包括：获取模块和处理模块；获取模块用于获取待检测心音信号；处理模块用于基于预设心率，将所述心音信号分为n段，并从每段心音信号中确定出最大值点作为第一峰值点；n为大于1的正整数；针对每个第一峰值点，在该第一峰值点前后的预设时间长度范围内，从所述心音信号中搜索极大值点作为初始第二峰值点；针对所有的初始第二峰值点，基于所有初始第二峰值点的高度，以及初始第二峰值点相对于第一峰值点的位置，确定出最终的n个第二峰值点；根据所述n个第一峰值点和所述n个第二峰值点的位置关系，确定n个第一心音和n个第二心音在所述心音信号中的位置；基于所述心音信号和所述n个第一心音、所述n个第二心音在所述心音信号中的位置，提取特征数据；将所述特征数据输入预先训练好的血压预测模型中，得到预测的血压值。
19、第三方面本技术提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器连接；所述存储器，用于存储程序；所述处理器，用于调用存储于所述存储器中的程序，以执行上述第一方面和/或结合上述第一方面任一可能的实施方式所述的方法。
20、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行上述第一方面和/或结合上述第一方面任一可能的实施方式所述的方法。
1.一种基于心音信号的血压值检测方法，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，基于所有初始第二峰值点的高度，以及初始第二峰值点相对于第一峰值点的距离，确定出最终的n个第二峰值点，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据n个所述第一峰值点和所述n个第二峰值点的位置关系，确定n个第一心音和n个第二心音在所述心音信号中的位置，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征数据包括第二心音的幅度、第二心音和第一心音之间的幅度比值、第一心音和第二心音之间的时间间隔、第二心音时域的峭度、第二心音的频谱的偏度、第二心音频谱的峭度、心率、第一心音的延续时间、第二心音的延续时间、第二心音与下一个第一心音之间的时间间隔中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待检测心音信号，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述血压预测模型通过以下步骤训练得到：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，获取训练数据集，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设条件至少包括以下之一：
9.一种基于心音信号的血压值检测装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器连接；
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。
