[发明专利]一种动态心电图自动分析的方法在审
申请号: | 201910823819.0 | 申请日: | 2019-09-02 |
公开(公告)号: | CN110693483A | 公开(公告)日: | 2020-01-17 |
发明(设计)人: | 苏娅;武涛;王中文;刘建宇;杨显昭 | 申请(专利权)人: | 乐普智芯(天津)医疗器械有限公司 |
主分类号: | A61B5/0402 | 分类号: | A61B5/0402;A61B5/0452;A61B5/04;A61B5/0408 |
代理公司: | 11684 北京沁优知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 汪发成 |
地址: | 300000 天津市津南区双*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 动态心电图 心电图 心搏 动态心电记录仪 预处理 事件数据 心电数据 噪声区间 自动分析 读取 心电图报告 心电图数据 动态模板 分析计算 时间顺序 心搏分类 噪声检测 输出 统计分析 分析 误判 心电 剔除 耗时 修正 阅读 分类 检测 记录 医生 | ||
1.一种动态心电图自动分析的方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤1:读取动态心电记录仪输出的动态心电图数据;
步骤2:对所述动态心电图数据进行预处理;
步骤3:对于经过预处理的心电数据进行噪声检测,获得噪声区间片段;
步骤4:将动态心电图数据进行心搏检测处理,识别心电图数据中的多个心搏数据,根据所述步骤2中噪声检测的结果确定心搏的有效性,剔除噪声区间片段,并按时间顺序生成分析心搏序列;
步骤5:针对分析心搏序列计算心搏特征,根据心搏特征生成动态模板进行心搏分类,修正心搏分类的结果并获得最终分类;
步骤6:根据预设的心电图事件参考数据以及所述心搏序列和心搏分类的信息对心电图事件进行分析计算,生成心电图事件数据;
步骤7:对心电图事件数据进行统计分析,生成心电图报告的各项统计值并汇总结论信息,输出心电图报告。
2.根据权利要求1所述的一种动态心电图自动分析的方法,其特征在于,所述步骤5中的心搏分类具体包括以下步骤:
步骤51:计算自前一心搏t波结束到当前心搏q波起始之间的低频噪声估计值,根据等电位区域选定t波结束位置和q波起始位置;
步骤52:通过高通滤波器计算后综合考虑qrs波的振幅得出当前心搏中所包含的高频噪声估计值;
步骤53:根据心搏序列计算得到每个心搏特征,所述心搏特征包括节律特征、心搏宽度、心搏振幅和心搏周期;
步骤54:将当前心搏与现有模板进行形态匹配,计算匹配度指标,寻找匹配度指标最高的模板;
步骤55:根据最小匹配度判定心搏是否满足匹配要求,若是,则更新模板信息,然后执行步骤57;否则执行步骤56;
步骤56:对心搏特征进行再分类更新动态模板;
步骤57:综合考虑模板匹配信息和心搏特征获得心搏分类结果;
步骤58:根据间期和形态信息对心搏分类结果进行修正,得到最终心搏分类信息。
3.根据权利要求2所述的一种动态心电图自动分析的方法,其特征在于,所述步骤56具体包括以下步骤:
步骤561:利用当前心搏的心搏特征进行再分类,确定当前心搏是否为噪声;
步骤562:结合当前心搏的节律特征判断是否满足建立新模板的条件,若满足,则先执行步骤563,再进入步骤57;若不满足,则直接执行步骤57;
步骤563:建立新模板并计算模板特征。
4.根据权利要求1所述的一种动态心电图自动分析的方法,其特征在于,所述步骤2具体包括以下步骤:
步骤21:将所述动态心电图数据的主波方向调整为向上,使得用户在通过动态心电记录仪采集心电信号时佩戴有误的情况下能够调整到最适合读取和分析的方向;
步骤22:对所述动态心电图数据进行数字滤波处理,数字滤波处理采用中值滤波方法,通过数字滤波处理消除工频干扰和基线漂移的影响;
步骤23:将数字滤波处理后的数据按照预设格式进行存储。
5.根据权利要求1所述的一种动态心电图自动分析的方法,其特征在于,所述步骤3包括以下步骤:
步骤31:通过傅里叶变换对心电数据进行频谱分析,设定频率阈值用于对噪声区间片段中高频噪声干扰严重的片段进行识别和过滤;
步骤32:根据设定规则对噪声区间片段中由于基线漂移过于严重出现了波形削顶的片段进行识别并记录。
6.根据权利要求1所述的一种动态心电图自动分析的方法,其特征在于,所述步骤4具体包括以下步骤:
步骤41:采用设定的数字滤波器通过滤波处理获得通带为5Hz-11Hz的心电信号;
步骤42:对所述通带为5Hz-11Hz的心电信号进行求导;
步骤43:对每个样本点计算80ms移动窗口平均值;
步骤44:进行波峰检测,识别出信号中可能包含的qrs波;
步骤45:根据阈值判定检测到的波峰是否为qrs波,即心搏决策过程;
步骤46:得到心搏检测结果。
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