基于心电和脉搏信号融合的心率估计方法、装置和系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法和装置，所述方法包括：分别基于心电信号和脉搏信号进行心率估计；分别对心电信号和脉搏信号进行信号质量评估，获取二者的信号质量指数；基于两个信号质量指数，分别对两个估计心率值进行卡尔曼滤波处理；对经过卡尔曼滤波处理的两个估计心率值进行加权融合。本发明专利技术的方法能有效提高心率估计的准确性，为临床护理提供参考。

Heart rate estimation method, device and system based on the fusion of ECG and pulse signal

The invention discloses a fusion of ECG and pulse signals of heart rate estimation based method and device, the method includes: respectively, ECG and pulse signals based on heart rate estimation respectively; the signal quality assessment of ECG and pulse signal acquisition, signal quality index two; two based on signal quality index, respectively. Of the two estimated value of heart rate after two of the Calman filter; Calman filtering estimation of heart rate value weighted fusion. The method of the invention can effectively improve the accuracy of heart rate estimation and provide reference for clinical nursing.

【技术实现步骤摘要】
基于心电和脉搏信号融合的心率估计方法、装置和系统
本专利技术属于生理参数测试领域，尤其涉及一种基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法、装置和系统。
技术介绍
分析心电图ECG是反映由心房和心室的去极化和复极化产生的心脏电活动的时变信号，由ECG信号或其他心血管信号产生的心率HR估计在临床环境(如重症监护病房监测)中非常重要，当HR超过指定的阈值时触发报警，而警报的准确性对于ICU患者的及时治疗和保健至关重要。但是，由于噪声和人为因素(例如身体活动和电极松动)，ECG可能严重污染甚至可能完全丢失。因此，临床医生必须进行人为确认以保证ECG信号的HR估计的准确性，这很容易导致临床工作人员的报警疲劳，脱敏和迷惑。现有技术中已经采用了许多方法来增强ECG图的HR估计的准确性和鲁棒性。在ECG可能质量差甚至完全缺失的情况下，HR信息可以从其他生理信号获得，例如脉冲信号，典型脉冲信号为脉搏(ABP)信号，这种方式的优点是，一些会干扰ECG的因素如出汗，可能不会影响其他信号。在ECG和ABP信号中分别进行心跳检测后，可以通过“信息融合”获得HR的可靠估计。信号质量指数(SQI)在多模态信号融合中起着至关重要的作用。来自多模态生理信号的特征的融合有可能通过减少单个信号故障的影响来减少假警报并改善患者监测。以前从多模态信号中鲁棒检测HR的方法使用心跳到心跳(beat-to-beat)的估计，该算法在诸如心动过速的处理事件中表现良好，但是在存在噪声和伪影的情况下处理室性心动过速时存在困难；Griboketal.在多模态信号中使用隐藏的半马尔可夫模型(HSMM)进行心跳检测，HSMM方法的主要优点是对每个状态的持续时间分布的隐式建模，然而，它严重依赖信号的周期性。另一种方法是基于数据耦合，其中可以在信号的噪声部分更容易地检测到心脏跳动，然而，当处理无噪声信号时，该方法的性能不高。Gieraltowskietal.提出了一种基于RS波斜率检测算法，该算法在具有高度变化形态的QRS波的检测中具有区分实际RS斜率和高幅度噪声的问题；Yeetal.、Zong、Farhadietal.等使用光电体积图(PPG)信号获得HR，基于PPG的方法具有比ECG方法更简单的硬件实现，较低的计算复杂度。然而，它对运动伪影敏感，在剧烈的体力活动中，运动伪影变得非常强烈，影响HR估计的准确性。因此，针对基于多模态信号融合估计心率的
，如何有效提高心率估计准确性，是目前需要迫切解决的技术问题。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法和装置，所述方法基于心电信号和脉搏信号分别得到估计心率值和信号质量指数，然后基于信号质量指数对估计心率值进行卡尔曼滤波，最后进行融合。实验证明本专利技术的方法有效地提高了心率估计的准确性。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，包括以下步骤：分别基于心电信号和脉搏信号进行心率估计；分别对心电信号和脉搏信号进行信号质量评估，获取二者的信号质量指数；基于两个信号质量指数，分别对两个估计心率值进行卡尔曼滤波处理；对经过卡尔曼滤波处理的两个估计心率值进行加权融合。进一步地，所述心率估计采用WFDB工具箱。进一步地，所述心电信号的信号质量指数为：其中，η是惩罚因子，bSQI表示逐搏搏动匹配信号质量指数；sSQI表示基于功率谱分布的信号质量指数；kSQI表示基于峰度分析的信号质量指数。进一步地，如果出现频谱或统计噪声，则将SQI1减少30％。进一步地，所述脉搏信号的信号质量指数为：其中，η是惩罚因子，wSQI表示基于模糊逻辑分析的信号质量指数；jSQI表示正常/异常指数。进一步地，对基于心电信号的估计心率值进行卡尔曼滤波处理包括：(1)卡尔曼参数初始化；(2)判断当前时刻i是否为窗口起点，若是，预先定义当前心率HR(i)的值；若否，将上一时刻的心率值赋予当前心率，即HR(i)＝HR(i-1)；(3)计算error(i)＝HR1(i)-HR(i)，其中，HR1(i)表示当前时刻基于心电信号的估计心率值；(4)判断SQI1是否大于或等于0.7，若是，更新卡尔曼参数，若否，Kalman_HR1(i)＝HR1(i)，其中，Kalman_HR1(i)表示卡尔曼滤波后的当前时刻心率；(5)使用HR(i),error(i)和卡尔曼参数计算Kalman_HR1(i)。进一步地，对基于脉搏信号的估计心率值进行卡尔曼滤波处理包括：(1)卡尔曼参数初始化；(2)判断当前时刻i是否为窗口起点，若是，预先定义当前心率HR(i)的值；若否，将上一时刻的心率值赋予当前心率，即HR(i)＝HR(i-1)；(3)计算error(i)＝HR2(i)-HR(i)，其中，HR2(i)表示当前时刻基于脉搏信号的估计心率值；(4)判断SQI2是否小于或等于0.7，若是，更新卡尔曼参数，若否，Kalman_HR2(i)＝HR2(i)，其中，Kalman_HR2(i)表示卡尔曼滤波后的当前时刻心率；(5)使用HR(i),error(i)和卡尔曼参数计算Kalman_HR2(i)。进一步地，将ECG信号每2秒中较小的Kalman_HR1和SQI1作为HRECG和SQIECG；将ABP信号每2秒中较小的Kalman_HR2和SQI2作为HRABP和SQIABP，进行融合：根据本专利技术的第二目的，本专利技术还提供了一种基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现：分别基于心电信号和脉搏信号进行心率估计；分别对心电信号和脉搏信号进行信号质量评估，获取二者的信号质量指数；基于两个信号质量指数，分别对两个估计心率值进行卡尔曼滤波处理；对经过卡尔曼滤波处理的两个估计心率值进行加权融合。根据本专利技术的第三目的，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行以下步骤：分别基于心电信号和脉搏信号进行心率估计；分别对心电信号和脉搏信号进行信号质量评估，获取二者的信号质量指数；基于两个信号质量指数，分别对两个估计心率值进行卡尔曼滤波处理；对经过卡尔曼滤波处理的两个估计心率值进行加权融合。根据本专利技术的第四目的，本专利技术还提供了一种心率估计系统，包括：心电信号获取装置，用于获取心电信号并发送至所述计算装置；脉搏信号获取装置，用于获取脉搏信号并发送至所述计算装置；计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：分别基于心电信号和脉搏信号进行心率估计；分别对心电信号和脉搏信号进行信号质量评估，获取二者的信号质量指数；基于两个信号质量指数，分别对两个估计心率值进行卡尔曼滤波处理；对经过卡尔曼滤波处理的两个估计心率值进行加权融合。本专利技术的有益效果1、本专利技术提出了一种通过融合ECG和ABP信号进行心率估计的方法。结果表明，该方法提高了鲁棒HR估计的准确性，特别是对于较差的信号质量的记录，可以作为临床护理的参考。2、本专利技术的方法可以检测异常心跳，能够抑制监护仪心律失常的错误报警，提高监护系统的报警准确率和灵敏度。3、本专利技术还分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：分别基于心电信号和脉搏信号进行心率估计；分别对心电信号和脉搏信号进行信号质量评估，获取二者的信号质量指数；基于两个信号质量指数，分别对两个估计心率值进行卡尔曼滤波处理；对经过卡尔曼滤波处理的两个估计心率值进行加权融合。

【技术特征摘要】
1.一种基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：分别基于心电信号和脉搏信号进行心率估计；分别对心电信号和脉搏信号进行信号质量评估，获取二者的信号质量指数；基于两个信号质量指数，分别对两个估计心率值进行卡尔曼滤波处理；对经过卡尔曼滤波处理的两个估计心率值进行加权融合。2.如权利要求1所述的基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，其特征在于，所述心率估计采用WFDB工具箱。3.如权利要求1所述的基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，其特征在于，所述心电信号的信号质量指数为：其中，η是惩罚因子，bSQI表示逐搏搏动匹配信号质量指数；sSQI表示基于功率谱分布的信号质量指数；kSQI表示基于峰度分析的信号质量指数。4.如权利要求1所述的基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，其特征在于，所述脉搏信号的信号质量指数为：其中，η是惩罚因子，wSQI表示基于模糊逻辑分析的信号质量指数；jSQI表示正常/异常指数。5.如权利要求1所述的基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，其特征在于，对基于心电信号的估计心率值进行卡尔曼滤波处理包括：(1)卡尔曼参数初始化；(2)判断当前时刻i是否为窗口起点，若是，预先定义当前心率HR(i)的值；若否，将上一时刻的心率值赋予当前心率，即HR(i)＝HR(i-1)；(3)计算error(i)＝HR1(i)-HR(i)，其中，HR1(i)表示当前时刻基于心电信号的估计心率值；(4)判断SQI1是否大于或等于0.7，若是，更新卡尔曼参数，若否，Kalman_HR1(i)＝HR1(i)，其中，Kalman_HR1(i)表示卡尔曼滤波后的当前时刻心率；(5)使用HR(i),error(i)和卡尔曼参数计算Kalman_HR1(i)。6.如权利要求1所述的基于心电信号和脉搏信号融合的心率估计方法，其特征在于，对基于脉搏信号的估计心率值进行卡尔曼滤波处理包括：(1)卡尔曼参数初始化；(2)判断当前时刻i是否为窗口起点，若是，预先定义当前心率HR(i)的值；若否，将上一时刻的心率值赋...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏守水，刘玉琳，张帅，张亚涛，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东,37