[发明专利]基于节律识别的除颤设备控制方法、装置、除颤设备

权利要求书

1.一种基于节律识别的除颤设备控制方法，其特征在于，应用于除颤设备，所述方法包括：

根据预设的初始采样率和降采样系数确定目标采样率，根据所述目标采样率采集待分析信号；

对所述待分析信号进行去噪和平滑处理得到平滑信号，对所述平滑信号进行搜波以确定振幅均值和振幅概率；

当所述振幅均值和所述振幅概率满足预设的停搏节律条件，控制所述除颤设备执行CPR操作；

当所述振幅均值和所述振幅概率不满足所述停搏节律条件，将所述平滑信号转换为无量纲的标准信号，确定所述标准信号的波形复杂度参数、波形幅度参数、心率参数和QRS波宽度；

当所述波形复杂度参数和所述波形幅度参数满足预设的第一除颤条件，或者，所述心率参数和所述QRS波宽度满足第二除颤条件，控制所述除颤设备执行除颤操作。

2.根据权利要求1所述的基于节律识别的除颤设备控制方法，其特征在于，所述对所述待分析信号进行去噪和平滑处理得到平滑信号，包括：

根据预设的巴特沃兹带阻滤波器对所述待分析信号进行滤波处理得到滤波信号；

将所述滤波信号进行去噪处理得到去噪信号，根据所述去噪信号的信号幅度、预设的平滑窗长和预设的窗口滑动步长对所述去噪信号进行平滑处理，得到所述平滑信号；

其中，所述平滑处理通过以下公式得到：

其中，AS_i为平滑信号的信号幅度，N为所述去噪信号的信号长度，n为所述窗口滑动步长，A_i为所述去噪信号的信号幅度，WS为所述平滑窗长，且满足NWS，i为自然数。

3.根据权利要求2所述的基于节律识别的除颤设备控制方法，其特征在于，所述对所述平滑信号进行搜波以确定振幅均值和振幅概率，包括：

对所述平滑信号的每个所述采样点进行一阶差分计算，得到一阶差分输出矩阵；

将所述一阶差分输出矩阵中小于负一的数值所对应的所述采样点确定为备选峰值点，将所述一阶差分输出矩阵中大于一的数值所对应的所述采样点确定为备选谷值点；

从多个所述备选峰值点中确定多个有效峰值点，根据多个所述有效峰值点得到波峰幅度矩阵，其中，所述有效峰值点为相邻且间隔大于预设的峰值间隔阈值的多个所述备选峰值点中数值最大的所述备选峰值点；

从多个所述备选谷值点中确定多个有效谷值点，根据多个所述有效谷值点得到波谷幅度矩阵，其中，所述有效谷值点为相邻且间隔大于预设的谷值间隔阈值的多个所述备选谷值点中数值最小的所述备选谷值点；

根据所述波峰幅度矩阵和所述波谷幅度矩阵的差值确定波形振幅矩阵，将所述波形振幅矩阵的平均值确定为所述振幅均值；

将所述波形振幅矩阵中数值小于第一振幅阈值的元素个数与所述波形振幅矩阵的元素的总数量的比值确定为所述振幅概率。

4.根据权利要求2所述的基于节律识别的除颤设备控制方法，其特征在于，所述将所述平滑信号转换为无量纲的标准信号，包括：

根据所述窗口滑动步长将所述平滑信号划分为多个数据窗；

确定所述数据窗的窗口幅值均值，对所述窗口幅值均值进行标准化得到所述标准信号；

其中，所述窗口幅值均值通过以下公式得到：

其中，Amp_avg为所述窗口幅值均值，S为所述初始采样率，WL为与所述初始采样率所对应的数据分析窗长且满足nWL，t为大于1的自然数；

其中，所述对所述窗口幅值均值进行标准化通过以下公式得到：

其中，N_i为第i个标准化信号的采样点，i∈[1+n×t×S×WL,(n×t+1)×S×WL]。

5.根据权利要求4所述的基于节律识别的除颤设备控制方法，其特征在于，所述波形幅度参数包括波峰幅度方差和标准信号波形振幅，所述第一除颤条件包括：

所述波形复杂度参数大于预设的波形复杂度低阈值且小于预设的波形复杂度高阈值；

所述波峰幅度方差小于或等于预设的方差阈值；

所述标准信号波形振幅大于预设的第二振幅阈值。