[发明专利]一种基于双重判断标准的可电击复律心律识别方法在审
申请号: | 201810829494.2 | 申请日: | 2018-07-25 |
公开(公告)号: | CN109171697A | 公开(公告)日: | 2019-01-11 |
发明(设计)人: | 吴舒婷;金华 | 申请(专利权)人: | 乐普医学电子仪器股份有限公司 |
主分类号: | A61B5/0245 | 分类号: | A61B5/0245;A61B5/0452 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 徐文权 |
地址: | 721006 陕西省宝鸡*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 电击 心律 偏离度 体表心电信号 分段信号 双重判断 小段 读取 判断结果 鲁棒性 阈值时 分段 输出 | ||
本发明公开了一种基于双重判断标准的可电击复律心律识别方法,包括:1)对读取的体表心电信号x(t)进行分段,得分段信号y(t);2)当体表心电信号的幅度大于等于80uv时,则转至步骤3)及步骤4);3)根据R波位置计算RR间期,当RR间期小于400ms时,则初步判别为可电击复律心律,并转至步骤6),否则,则为不可电击复律心律;4)将分段信号y(t)分为长度为s的小段信号o(t),计算各小段信号o(t)对应的斜率绝对值slope;5)计算各斜率绝对值的偏离度系数,当偏离度系数小于偏离度阈值时,则初步判断为可电击复律心律,并转至步骤6);否则,则为不可电击复律心律;6)输出最终判断结果为可电击复律心律,该识别方法具有通用性较好、鲁棒性较强的特点。
技术领域
本发明属于心电信号自动识别技术领域,涉及一种基于双重判断标准的可电击复律心律识别方法。
背景技术
心脏骤停已成为影响公共健康的主要因素和造成死亡的主要原因,而心脏骤停大多是由于持续的室性心动过速快速发展为心室纤颤造成的。若具备及时除颤的条件,生存率将增加到30%~50%之多。
传统的依靠专业医生对心律失常心电波形肉眼识别是一个十分耗时的过程,自动心律失常检测设备在识别正常/异常心电波形发面明显具有更优的效果,这些设备可分析病人的心电图并在室颤情况下决定是否需要发放电击。自动体外除颤器(AED)的出现使早期除颤成为可能,为了让没有丰富急救经验的普通人方便使用AED实施早期除颤,高准确率的可电击复律心律识别算法至关重要。AED对没有发生心脏骤停的昏迷患者不应该释放电击,已经除颤成功的病人也不应该被再次除颤。
异常心律通常伴随着不规则的心电波形发生,美国心脏学会(AHA)将心律分为三大类:可电击复律心律(Shockable Rhythm,ShR)、不可电击复律心律(Non-ShockableRhythm,NShR)和Intermediate Rhythm。AED中可电击复律心律识别算法必须对ShR有高的灵敏度,对NShR有高的特异性。
AED识别可电击复律心律的基础是一种或多种数学心电分析算法。传统的可电击复律心律识别算法主要有:时域方面:PR间期、QRS宽度等特征,确定心律与变异性分析;频域方面:频谱分析算法、高阶谱分析算法、幅度概率密度函数算法等;时频分析方法:小波分析算法、快速模板匹配算法等;还有基于复杂度分析、人工神经网络分类的非线性方法等。虽然心电图自动分析的算法种类繁多,但在实际应用中,需要算法在识别的准确率和运算时间上寻求平衡,因此频域、时频域和非线性分析算法在心电图实时分析中不占据优势。传统可电击复律心律识别算法最大的缺点在于,同一算法的性能在不同的测试中表现出的性能很不一致,主要原因在于每次测试的条件不同,尤其是样本集的不同,导致算法灵敏度、特异性千差万别。因此需要一种具备通用性、鲁棒性强的可电击复律心律识别算法,同时满足实时分析心电波形的低功耗、速率快等要求。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点,提供了一种基于双重判断标准的可电击复律心律识别方法,该识别方法具有通用性较好、鲁棒性较强的特点,同时满足实时分析当心电波形的低功耗、速度快的要求。
为达到上述目的,本发明所述的基于双重判断标准的可电击复律心律识别方法包括以下步骤:
1)读取体表心电信号x(t),采用高通滤波器及巴特沃斯低通滤波器对体表心电信号x(t)进行滤波处理,然后以8s为段长对体表心电信号x(t)进行分段,得分段信号y(t),其中,相邻两个分段信号y(t)之间的时间差为1s;
2)当体表心电信号的幅度小于80uv时,则归入NShR中;当体表心电信号的幅度大于等于80uv时,则转至步骤3)及步骤5);
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于乐普医学电子仪器股份有限公司,未经乐普医学电子仪器股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810829494.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。