[发明专利]一种心电信号中ST段形态的自动分类方法

摘要

本发明提供了一种心电信号中ST段形态的自动分类方法，其特征在于采集人体各导联的ECG信号；将ECG信号中ST段的形态分类为五种水平型、上斜型、下斜型、凹型和凸型；利用曲率尺度空间技术的多尺度分析方法，定位ST段并获取ST段中曲率绝对值最大值所对应的点，即ST段弯曲程度最大的点；根据曲率的性质，利用ST段中弯曲程度最大的点判断ST段的形态。本发明通过引入曲率尺度空间的方法，不仅有效减少了噪声的影响，而且能准确识别出ST段的形态，对心肌缺血的预警有着重要的使用价值。

主权项

一种心电信号中ST段形态的自动分类方法，其特征在于：利用曲率尺度空间技术自动判断心电信号中ST段形态的类别；所述ST段形态类别包括直线型和弓背型，所述直线型包括水平型和斜直型，所述弓背型包括凹形和凸型；所述斜直型包括上斜型和下斜型；包括如下步骤：(1)利用心电电极同步采集人体各导联的心电信号，即ECG信号；(2)利用曲率尺度空间技术识别ECG信号中ST段弯曲程度最大的点：2a、对ECG信号进行平滑处理得到ECG平滑信号C(t,σ)，其中σ为尺度因子、t为时间变量；2b、利用曲率尺度空间技术计算C(t,σ)中各点的曲率值k(t,σ)，获得C(t,σ)对应的曲率曲线，并根据所述曲率曲线、利用顶点选择法在ECG信号中定位ST段的起点EcgSTonset和ST段的终点EcgSToffset；2c、寻找ST段中弯曲程度最大的点：2c1、在高尺度因子下，计算ST段中各点的曲率绝对值中的最大值kmax，并寻找ST段中曲率绝对值大于1/2kmax的点，记为Point(i)，存入序列CurMaxPoint(i)中，其中i＝1,2…；2c2、在第二尺度因子下，依次判断各个Point(i)所在的局部区域内各点的曲率绝对值中的最大值所对应的点Point(i)′，若Point(i)′与Point(i)为同一点，则将Point(i)继续保留在序列CurMaxPoint(i)中，否则，则将Point(i)从序列CurMaxPoint(i)中移除；2c3、在最低尺度因子下，按步骤2c2相同的方法对序列CurMaxPoint(i)中保留的点Point(i)再次筛选，仍保留下来的Point(i)即为ST段的拐点；2d、在最低尺度因子下，判断ST段各拐点中曲率绝对值最大的点，该点即为ST段中弯曲程度最大的点，记为STCurMaxPoint；(3)根据STCurMaxPoint在最低尺度因子下的曲率绝对值判断ST段的形态类别：3a、若STCurMaxPoint在最低尺度因子下的曲率绝对值＞第一阈值τ，则ST段为弓背型：若STCurMaxPoint在最低尺度因子下的曲率值＞0时，则ST段为曲线型中的凸型；若STCurMaxPoint在最低尺度因子下的曲率值＜0时，则ST段为曲线型中的凹型；3b、若STCurMaxPoint在最低尺度因子下的曲率绝对值≤第一阈值τ时，则ST段为直线型：计算ST段所在直线与水平线的夹角所对应的弧度，即为ST段的坡脚；若ST段的坡脚＜第二阈值θ，则ST段为直线型中的水平型，否则ST段为斜直型；对于斜直型的ST段，若ST段终点EcgSToffset的心电幅值大于ST段起点EcgSTonset的心电幅值，则ST段为斜直型中的上斜型；若ST段终点EcgSToffset的心电幅值小于ST段起点EcgSTonset的心电幅值，则ST段为斜直型中的下斜型。