[发明专利]基于心电图的处理方法及处理系统

权利要求书

1.一种基于心电图的处理方法，其特征在于，包括：

S1、获取心电图并根据所述心电图识别房颤心律并记录房颤波；

S2、将所述S1中的所述房颤波的振幅放大；

S3、对所述S2中放大振幅后的所述房颤波筛选并得到筛选房颤波；

S4、对所述S3中的所述筛选房颤波计算，获取所述筛选房颤波的周长并对所述周长取平均值得到房颤波平均周长。

2.根据权利要求1所述的基于心电图的处理方法，其特征在于，在所述S3和所述S4之间还包括：

S31、对于各个导联进行测算，所述导联的测算步骤包括：依次实施所述S1至所述S3，以获取所述导联的房颤波，用以将多个房颤波的起点和终点进行比对校正。

3.根据权利要求1所述的基于心电图的处理方法，其特征在于，所述S4中的所述对所述S3中的所述筛选房颤波计算包括：对所述S3中的所述筛选房颤波计算房颤波周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率；

在所述S4之后还包括：

S5、将所述S3中的筛选房颤波和所述S4中计算得到的房颤波平均周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率数据发送至医院门诊及住院系统中，与门诊及住院信息进行匹配并保存。

4.根据权利要求3所述的基于心电图的处理方法，其特征在于，在所述S5之后还包括：

S6、将所述S5中匹配的门诊及住院信息以及所述筛选房颤波和计算得到的房颤波平均周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率数据上传至云端数据库进行对比分析。

5.根据权利要求1所述的基于心电图的处理方法，其特征在于，在所述S2和所述S3之间还包括：

S21、对所述S2中放大振幅后的所述房颤波进行滤波操作以降低干扰和心电噪声。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于心电图的处理方法，其特征在于，在所述S2中，所述房颤波的振幅放大倍数取值范围为20-50倍。

7.一种根据权利要求1-6中任意一项所述的基于心电图的处理方法的处理系统，其特征在于，包括：依次电连接的识别和记录模块、放大模块、处理模块和计算模块；其中，

所述识别和记录模块，用于获取心电图并根据所述心电图识别房颤心律并记录房颤波；

所述放大模块，用于将记录的所述房颤波振幅放大；

所述处理模块，用于将放大振幅后的所述房颤波筛选并得到筛选房颤波；

所述计算模块，用于计算所述筛选房颤波的房颤波周长，并对所述房颤波周长取平均值得到房颤波平均周长，还用于计算房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率。

8.根据权利要求7所述的基于心电图的处理方法的处理系统，其特征在于，还包括校正模块，所述处理模块通过所述校正模块与所述计算模块电连接，所述校正模块用于获取各个导联的房颤波的起点和终点，用以将多个房颤波的起点和终点进行比对校正。

9.根据权利要求7所述的基于心电图的处理方法的处理系统，其特征在于，还包括发送模块，所述识别和记录模块、所述计算模块通过所述发送模块与医院门诊及住院系统通讯连接，所述发送模块用于将所述筛选房颤波和计算得到的房颤波平均周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率数据发送至所述医院门诊及住院系统中，与门诊及住院信息进行匹配并保存。

10.根据权利要求9所述的基于心电图的处理方法的处理系统，其特征在于，还包括云端数据库，所述云端数据库与所述医院门诊及住院系统通讯连接，将保存在所述医院门诊及住院系统内的所述筛选房颤波以及计算得到的房颤波平均周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率数据上传至云端数据库进行对比分析。