[发明专利]基于心电图的处理方法及处理系统

说明书

本发明涉及医疗技术领域，公开了基于心电图的处理方法及处理系统。该方法包括：获取心电图并根据心电图识别房颤心律并记录房颤波；将房颤波的振幅放大；通过筛选得到筛选房颤波；对筛选房颤波计算房颤波平均周长。该系统包括：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。本发明通过在心电图机内部集成算法程序模块对房颤波进行处理，通过算法代替人工测算的方式，能够提高测算准确率，省时省力；本发明实施例通过心电图对房颤心电图的关键信息进行分析，心电图提供的房颤波周长对于心房基质的评估、房颤研究具有较高价值，提高了心电图检查的价值。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，特别是涉及一种基于心电图的处理方法及处理系统。

背景技术

房颤是最常见的心律失常疾病之一，随着年龄的增长，发病率逐年增加，常致死致残，增加经济及生活负担。近年来，房颤射频消融技术不断进步和完善，阵发性房颤的手术成功率有了明显提升，但对于持续性房颤的疗效仍不尽如人意。筛选适合进行房颤射频消融治疗的患者具有重要意义，对于心房基质的评估往往影响着治疗方案的选择，心房基质差，房颤射频消融成功率低，相反，则可获得较好的治疗效果。不同心房基质在心电图上可表现为房颤波的周长的变化。国内外多项研究中也证实房颤波周长可能在一定程度上反应心房基质的情况，给临床医师的治疗策略选择提供有用的信息和依据。既往研究中应用心电图对房颤波的周长的测量方法为手动测量多个房颤波，需2名以上的医生手动测量，取30个清晰的房颤波，取平均值，测量过程中需要人为避开QRS波和T波的干扰，存在测量误差，且耗时、费力，降低了心电图房颤波周长对心房基质评估的应用。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明实施例的目的是提供一种基于心电图的处理方法及处理系统，以解决现有技术中存在的依靠医生手动测量房颤波导致的测量误差大，费时费力的技术问题。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于心电图的处理方法，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。

其中，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。