[发明专利]基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法及装置

说明书

本发明专利公开了一种基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法及装置，包括穿戴式心电信号检测模块和长时间早搏心拍检测模块，所述长时间早搏心拍检测模块中的心电信号读取单元读取待测心拍，经实时早搏检测单元确定心拍类型后，通过主类模板生成单元及次类模板生成单元分别生成主类模板及次类模板，随后经主次类心拍检测单元，最终确定心拍类型，在正常心拍的基础上，经过室上性早搏检测单元，判断是室上性早搏心拍或正常心拍，从而实现人们日常活动下的室性早搏和室上性早搏的长时间的舒适监测，算法简单，操作方便，适用于不同用户的需求。

所属领域

本发明涉及信号检测及医疗设备电子技术领域，具体涉及一种基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法及装置。

背景技术

早搏也称期前收缩或期前搏动，是一种最为常见多发的心律失常。依据发生机理的不同，能够被划分为室性早搏和室上性早搏两种类型，其中最为普遍和常见的是室性早搏，室上性早搏次之。早搏可以发生于正常人中，也可以发生于患有器质性心脏病变的患者当中，常见于心肌炎、风湿性心脏病等等，正确检测出早搏信号，是提高心律失常事件检测准确性的关键，对改善心脏病诊断和重危病人监护有重要的实用价值。

众所周知，针对此类疾病的控制与预防，需要对心电数据进行长期的实时记录与监测，通过早期分析与干预才能达到良好的控制效果。若选择去医院做长期的检查，不仅就医过程繁琐，而且成本高昂，普通家庭难以承受。目前市场已有的家用式心电监测仪，依然存在体积庞大、不能进行实时诊断的问题，而基于穿戴式的心电监测系统，不仅节省了设备的成本，缩小了设备的体积，而且能实现本地实时心电分析以及远程信息通信，将成为移动医疗产品的主要趋势。同时，移动平台的计算能力有限，因而在该平台上运行的分析算法时间复杂度和空间复杂度都不宜过大。

目前的早搏自动诊断算法包括神经网络法、支持向量机和深度学习等，这些方法主要是提取心电信号的时频特征，之后将特征输入到神经网络或者支持向量机中进行分类。在这种情况下，特征提取的过程较为复杂，心电自动分析受特征提取结果的影响比较明显，一般需要较多的特征集合来实现较好的分类效果，这样一来在远程传输的过程中会增加终端的运算复杂度，移动平台难以负荷，监测效果无法有效实现；另一方面，为了实现早搏监测的实时性，目前的大多数早搏检测算法都是基于短时间数据段的，而短时间数据段内包含的数据信息少，特别是在穿戴环境下采集的动态心电信号，基线漂移大、运动噪声多，在短时间数据段上进行早搏检测很容易造成误检和漏检，因此需要开发一种周期性的、长时间的穿戴式检测装置和算法，来实现舒适的、简单快捷的早搏监测。

发明内容

本发明正是针对现有技术中的问题，提供了一种基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法及装置，包括穿戴式心电信号检测模块和长时间早搏心拍检测模块，所述长时间早搏心拍检测模块中的心电信号读取单元读取待测心拍，经实时早搏检测单元确定心拍类型后，通过主类模板生成单元及次类模板生成单元分别生成主类模板及次类模板，随后经主次类心拍检测单元，最终确定心拍类型，在正常心拍的基础上，经过室上性早搏检测单元，判断是室上性早搏心拍或正常心拍，从而实现人们日常活动下的室性早搏和室上性早搏的长时间的舒适监测，算法简单，操作方便，适用于移动医疗、运动监护及医疗监护等领域。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法，包括以下步骤：

S1，心电信号读取：所述心电信号每5分钟被提取一次，并按2秒钟重叠的方式将5分钟内提取的信号分割成多个10秒心电数据；

S2，实时早搏检测：所述步骤通过提取待测心拍的特征参数，依次与准早搏心拍检测、室性早搏检测、室上性早搏及早搏心拍校验进行参数计算比对，实现心电信号的监测分类；

S3，主类模板生成：根据步骤S2实时早搏检测后的早搏检测结果以及5分钟数据中各个心拍间的相关系数来确定主类模板；