[发明专利]心电图伪差信号识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及心电信号处理领域，特别涉及一种心电图伪差信号识别方法及装置。

背景技术

心电图(electrocardiogram，ECG)是心脏激动时所产生于体表的电位差，它能够反应心脏电生理活动情况。采集ECG的方法主要有3导联心电图、5导联心电图和12导联心电图。现有研究表明，无论哪种方法采集到的ECG信号均可能包含多种干扰，这些干扰不是由于心脏激动而发生于ECG上的改变，因此被称为“伪差”。产生伪差的原因很多，例如，被采集人身体移动将导致ECG中出现运动伪差；一个人的呼吸会在ECG中产生呼吸伪差；在ECG采集过程中如果电极脱落，则记录的ECG中只有干扰。从受干扰的严重程度大致可以把伪差信号分为两类：一类是仅对原始ECG形成较小干扰的信号，该类伪差信号可以通过一定方法被滤除；另一类则是对ECG产生严重干扰或者完全记录的噪声信号，这类伪差信号会使ECG不含任何有用信息。本发明主要针对第二类伪差信号。

ECG中的这类伪差信号不仅没有利用价值，而且还会增加基于ECG的心脏疾病诊断的误诊率，降低心电监护的准确率。从长时间(如48小时、7天甚至1个月)记录的ECG信号中人工筛选伪差信号片段即费时又费力，而且准确性低。因此，我们迫切需要一种实时和自动化的计算方法对ECG信号中受到严重干扰的片段(即ECG伪差)进行识别和标记，为ECG的进一步利用提供坚实保障。

由于识别ECG伪差有十分重要的实际意义，所以近年来一部分学者已经开始将研究的视野转移到如何从ECG数据中找到被干扰淹没且无法被后续算法继续使用的ECG成分(即ECG伪差)。心电周期方法是最近提出的一种能够自动检测ECG伪差的方法，该方法是基于模糊分析、复极分析和多参数决策理论设计的，其优点是在判断过程中不需要经验阈值的设定，然而它必须依靠ECG先验知识才能够完成伪差检测，对输入数据长度有所限制，因此它对较短的ECG记录无法取得很好的伪差定位效果。基于最小二乘法原理的动态ECG信号伪差识别算法能够快速、有效的识别ECG信号中由于多种原因引起的伪差成分，但该方法容易将心律失常病人的ECG误判为伪差，这可能引起后续疾病诊断的高漏诊率。基于小波变换的自动伪差识别方法通过对输入信号作小波变换，在尺度5和尺度6上能够有效和准确的识别突变性伪差，但该方法计算复杂度较高，对于缓变性伪差识别效果差，因此该方法的鲁棒性和适应性差。

由此可知，现有ECG伪差识别方法要么需要先验知识，对待检测的数据长度有限制，要么不能适应于心律失常病人ECG的伪差识别，要么计算复杂高、鲁棒性和适应性差。

发明内容

【要解决的技术问题】

本发明的目的是提供一种心电图伪差信号识别方法及装置，以至少解决上述技术问题之一。

【技术方案】

本发明是通过以下技术方案实现的。

本发明首先涉及一种心电图伪差信号识别方法，该方法包括：

步骤A：对ECG信号进行分段得到多个分段ECG信号，选择一个分段ECG信号，所述分段得到的每个分段ECG信号的长度均大于2s；

步骤B：分别计算所选择的分段ECG信号的第一信息参数R_max、第二信息参数P_λ1和第三信息参数P_sn，所述第一信息参数R_max为分段ECG信号的时间窗内移位相关系数的最大值，所述第二信息参数P_λ1为对分段ECG信号进行PCA运算后所得到的第一个主成分的贡献率，所述第三信息参数P_sn为分段ECG信号的频谱在0.5～40Hz之间的信号总幅值与全频率段信号总幅值的比值；

步骤C：判断第二信息参数P_λ1是否满足：P_λ1>0.9，如果满足则所选择的分段ECG信号为ECG非伪差信号并转入执行步骤G，反之则执行步骤D；