[发明专利]一种心电信号采集装置及质量等级评估和QRS波检测方法

说明书

本发明公开了一种可穿戴式心电信号采集装置及信号质量等级自动评估和QRS波检测方法，装置包括若干粘性电极、心电信号采集器、无线传输网络、智能移动设备、云存储与分析平台；首先，利用开发的装置采集12导联心电信号；然后，借助无线网络将心电信号传输到智能移动设备进行信号质量等级自动评估和QRS波检测；最后，将“可接受”质量等级信号上传至云存储与分析平台。医生通过Web浏览器访问该平台并对心电信号进行分析与处理，用户以同样的方式查看心电图。本发明所开发的装置结合智能移动设备实现了远程状态下信号采集、传输和质量等级评估。本发明所提出的QRS波检测算法针对低质量信号具有更好的效果，为辅助心脏疾病诊断提供了一种有效的技术手段。

技术领域

本发明属于心电信号预处理技术领域，尤其涉及一种可穿戴式心电信号采集装置及心电信号质量自动评估和QRS检测方法。

背景技术

随着社会的进步和人们生活水平的逐步提高，健康的生活方式变得越来越重要。但是，心血管疾病(CVD)是全世界主要的死亡原因之一(占32％)，尤其是对于生活在偏远山区的人们而言。因此，远程心脏健康监测显得越来越重要，并迫切需要实施以应对生活在偏远地区的心脏病患者远程监测的挑战[1-3]。远程心脏健康监测技术通常是在没有医生参与的情况下由患者在家中自行采集心电信号[4]。这项技术支持用户居家监控健康状况，这样的好处是可以大大降低用户和医疗保健提供者的成本。然而，在偏远山区实现连续和稳定的患者心脏健康监测仍然存在许多问题。

首先是来自在远程无监督条件下收集的心电信号的质量评估(SQA)。SQA是远程智能心电信号分析的重要步骤。通过远程无监督方式采集的心电信号很容易受到各种噪声的污染，包括身体运动，环境干扰等[5，6]。自从2011年生理学/计算技术在心脏病学挑战赛中获得成功以来，SQA一直是一个研究热点[5，7]，并且在此过程中已经产生了许多有效的SQA方法。典型方法包括：基于阈值[8]，多特征融合[9]，整体决策树[10]，自组织神经网络[11]，信号质量指数(SQI)和支持向量机组合(SVM)[6]等。Liu和他的团队在他们的智能背心系统中使用了多个SQI评估指标[12]。Joachim Behar还使用了几种SQI指标的组合来评估心电信号的质量[13]。本发明将结合Liu和Joachim Behar的优势来选择合适的SQI指标，并为远程无监督心电信号采集提出合理的质量评估标准。

其次是远程无监督条件下心电信号的QRS波检测。QRS波检测在信号质量分析和预处理中至关重要。目前已经有很多QRS波检测算法[14]。一些主要算法包括：Pan-Tompkins算法(P-T)[15]，gqrs算法[16]和Raquel Guti'errez-Rivas(RGR)算法[17]。其中，P-T算法相对来说是效果比较好的QRS检测器[17，18]。但是，大多数QRS检测算法(包括上述算法)主要用于处理干净的临床数据，而通过远程方式采集的信号波形通常比较嘈杂。这可能是使用金属干电极和不专业用户操作所致。因此，在本发明中，将使用粘性电极来采集远程心电信号，从而可以提高信号质量。但是，在偏远地区医生无法及时提供指导，非专业用户采集的心电信号质量仍然较低。为了解决上述问题，本发明提出了一种QRS检测算法来处理远程无监督心电信号。

以上算法的轻量级设计也是本设计要考虑的重要问题。尽管多年来有大量关于心电信号预处理的文献，但对边缘设备上的远程无监督心电信号预处理的研究似乎很少。随着物联网和人工智能(AIoT)[19]的飞速发展，社会变得越来越智能，这便催生了许多需要执行轻量级程序的边缘设备。因此，有必要设计一种轻量级的算法在边缘设备上进行远程心电信号预处理。从而更方便、快捷的获得具有医学研究价值心电信号。

参考文献：

[1]D.Campillo,R.Guardarrama,R.Gonzalez,J.Rodriguez,D.Jimenez,A RealTime ECG Preprocessing System Based on ADS1298,2013Computing in CardiologyConference(Cinc),40(2013)947-950.