[发明专利]基于心率滑动阈值法的心电图特征点提取的方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于心率滑动阈值法的心电图特征点提取的方法及系统，包括如下步骤：R点特征点位置获取步骤：确定心电图R点的各个特征点位置；其余点特征点位置获取步骤：根据心电图R点的特征点位置，通过滑动阈值法得到心电图P点、Q点、S点和T点的各个特征点位置。本发明通过采用滑动阈值法确定便携式设备心电图特征点，解决了因特征点范围选取过大造成的特征点提取不准的问题，达到了在不增加过大计算复杂度的情况(如引入深度学习模型)下提升特征点提取准确性的效果。

技术领域

本发明涉及心电图特征点提取的技术领域，具体地，涉及一种基于心率滑动阈值法的心电图特征点提取的方法及系统。尤其是，优选的涉及一种应用于便携式设备的基于心率滑动阈值法的心电图特征点提取的方法。

背景技术

目前众多在不引入机器学习、统计学习等技术的、可引入便携式设备的心电图特征提取方法中，阈值法虽然在判断某些正常心电图中具有较好的效果，但在面对复杂临床环境的心电图时，往往会由于阈值范围选取过大或过小导致出现特征点误判，从而降低便携式设备的诊断准确性。尤其是在面对具有不固定RR间期或快速心室率的心律失常的心电图时，这些缺点尤为明显。

公开号为CN105748066A的中国发明专利文献公开了一种心电信号波形特征点的提取方法及装置，包括QRS波点、P波点和T波点的位置确定。QRS波点的位置确定：平稳小波变换处理心电信号，确定QRS波体现最优的目标层和T、P波体现最优的目标层，找出相应目标层的极大值极小值对，并去除不符合要求的极大值极小值对，对R波点位置进行错检和漏检，获得最终的R波点位置，然后确定Q波点和S波点位置，根据T、P波体现最优的目标层确定的QRS波确定P波点和T波点的位置。

公开号为CN113951893A的中国发明专利文献公开了一种结合深度学习和电生理知识的多导联心电信号特征点提取方法，首先，多导联心电信号获取模块用于提取12导联心电信号；其次，特征点提取模块通过基于U-net框架的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)提取心拍的形态特征和采样时刻的强时序相关性特征，并通过底层和高层信息的融合强化波形各个时刻更加精细的特征，之后通过固定阈值法提取特征点；最后，特征点位置修正模块通过基于电生理学知识的多导联互参方法和动态阈值自适应调整策略。

针对上述中的相关技术，发明人认为上述心电图信号特征提取方法虽然能够提取大范围心电图特征点，但引入深度学习的方法不适于便携式设备的应用。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于心率滑动阈值法的心电图特征点提取的方法及系统。

根据本发明提供的一种基于心率滑动阈值法的心电图特征点提取的方法，包括如下步骤：

R点特征点位置获取步骤：确定心电图R点的各个特征点位置；

其余点特征点位置获取步骤：根据心电图R点的特征点位置，通过滑动阈值法得到心电图P点、Q点、S点和T点的各个特征点位置。

优选的，在所述R点特征点位置获取步骤中，采用差分计算、漏检检查确定心电图R点的各个特征点位置。

优选的，所述其余点特征点位置获取步骤包括如下步骤：

心率获取步骤：根据心电图R点的特征点位置，确定心电图每个心拍的心率和心电图的平均心率。

动态调整步骤：根据得到的心电图R点的各个特征点位置，确定心电图Q点的范围区间，根据心电图每个心拍的心率和心电图的平均心率对心电图Q点的范围区间进行动态调整，得到心电图Q点的范围区间内各点的数据；

特征点位置获取步骤：心电图Q点经动态调整后的范围区间内各点的数据结合后处理技术，得到心电图Q点各个特征点的位置。

优选的，所述其余点特征点提取步骤还包括替换步骤：将动态调整步骤和特征点位置获取步骤中的Q点替换为P点、S点或T点。