[发明专利]一种基于心脏功能动态监控的小波变换数据处理系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于心脏功能动态监测与分析的小波变换数据处理系统及方法，所述装置包括所述数据预处理装置、小波变换装置，对来自于传感器的心脏功能信号进行连续小波变换处理。本发明小波变换数据处理技术应用于便携式心脏智能贴片系统，以可穿戴设备的形式佩戴于人体胸壁，对心脏机械振动进行体外监测，实时非侵入地获取心脏的振动信息，结合数字处理、机器学习和人工智能技术模式识别和智能诊断，早期发现心脏物理结构和搏动节律异常，如瓣膜病变、心脏壁的运动异常、心脏射血分数改变、心律失常等。结合预警报告系统，实现心脏疾病早预警监测，对照手术后康复监测，居家养老人群，体育运动人群的日常监护的意义重大。

技术领域

本发明属于智能医疗器械技术领域，具体涉及一种基于心脏功能动态监控的小波变换数据处理系统及方法。

背景技术

心脏疾病是人类第一号杀手，今天全球有数以十亿计的心脏病患者，需要得到及时、适当和成本可负担的医疗护理。传统的心电图（ECG）只能发现心电信号异常，对心脏物理结构本身的缺损、病变、老化、功能丧失（如心肌部分坏死）却作用不大或无能为力。超声心动图、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）及心肌灌注核素扫描等检测手段需要大型设备和专业人员操作，检测成本高，且难以做到随时随地监测，失去宝贵的病理信息和抢救机会。

近年来，随着微机电系统（MEMS）技术的发展和人群健康需求的提高，针对心脏健康监测的便携式可穿戴设备成为了热门研究领域。但大部分研究和产品基于传统的ECG，Pranav Rajpurkar报道过，对来自可穿戴设备的数万份单导联ECG进行了分析，使用一个34层的卷积神经网络（CNN），对心律失常的诊断能力可以达到人类医学专家的水平。但由于ECG技术本身的局限性，并不能及时、完整地反映心脏的健康状态，所以研究人员很早就注意到体外心脏振动信号能反映出心脏的结构和功能变化，以弥补ECG的不足，试图为心脏疾病无创监测提供新的途径。

早在1991年报道，Salerno等学者首次在临床中观察到心肌缺血患者的心脏振动谱异于正常人，并提出SCG（Seismocardiogram，SCG，由心脏运动对胸壁产生的加速度所绘制的图谱）可能对冠心病患者的左心室功能监测有帮助。科技人员进一步研究发现SCG能够估计出心脏的血流动力学参数，如射血前期时间、左室射血时间、射血分数等，进而评估心脏功能。

大部分研究均局限于实验室环境下，2010年的MagIC-SCG是第一款可以在日常活动中连续采集心脏电机械信号的可穿戴设备。该系统包含两个ECG电极、一个压力传感器、一个三轴加速度传感器和一个数据储存及传输模块，所有模块被封装在一件特制的上衣内。数据通过蓝牙传输到计算机设备进行计算、分析和可视化。可以分析出的指标包括心率、呼吸次数和一些血流动力学参数。2017年中国台湾学者发明了一套基于多通道SCG和ECG联合分析的心脏疾病早期预警系统。其传感器包括三个ECG电极，4个加速度传感器，分布在人体四肢、胸壁等不同位置。传感器数据先传送至智能手机，再传输至云端服务器进行计算分析。通过对ECG和4通道SCG数据联合分析，最终达到88%的预警准确度。迄今为止，大部分学者是所采取的技术手段是将SCG和GCG（Gyrocardiography， GCG，由心脏运动对胸壁产生的旋转角速度所绘制的图谱）数据融合，取得了较好的效果。也有人直接采用智能手机内置的传感器，如Jafari Tadi等用智能手机内置的三轴加速度传感器和陀螺仪检测房颤，准确度也是很高的，但是数据计算和分析仍然需要离线进行。Ng Seng Hooi 等人2018年利用加速度传感器对心脏瓣膜开合引起的振动进行监测分析，再一次验证了SCG对于心脏早期物理病变的预警价值，但整个实验停留在理论概念验证阶段，没有提出一套商业上可行的实施方案。