在ECG数据上自动标记活动的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种在ECG数据上自动标记对象的活动的方法。本发明专利技术的方法包括：采集涉及ECG信号的至少一个生理输入信号并处理所述至少一个生理输入信号，对所述至少一个生理输入信号的所述处理包括调节所述ECG信号和处理所述ECG信号，其中，所述处理包括：根据所述ECG信号获得呼吸数据，基于所述ECG信号的至少一个信号特定特征来识别与所述ECG数据有关的活动，其中，所述呼吸数据用于区分由所述对象执行的活动，并且用所述活动自动标记所述ECG数据。本发明专利技术还涉及一种用于根据本发明专利技术的方法在ECG数据上自动标记活动的系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】在ECG数据上自动标记活动的方法和系统
本专利技术涉及心电图(ECG)数据。更具体地，本专利技术涉及在ECG数据上自动标记活动，所述活动指示在获得ECG的同时由对象执行的活动。
技术介绍
预期的人口平均寿命的提高和老年人口比例的提高增加了慢性病的患病率。更大比例的此类对象除了减少医院停留时间之外还需要长期医学护理。预防性健康护理在家中或住所提供病人监测，降低医院的再入院率，已经成为与患者监测相一致的个人健康监测的主要积极因素。移动医学传感器提供了一种高效、准确和经济的手段来监测医院外的对象的健康状况。采用移动医学传感器来监测对象的健康状况的可穿戴设备的数量已经大大增加，并且在个人健康监护及其系统中已经变得重要。当前，可穿戴设备能够收集单导联ECG信号并连续存储数据并将数据上传到云端以供进一步分析。在获得ECG时，识别对象的状态或状况变得非常有用。换句话说，识别在获得ECG时已经由对象执行的活动提供了对理解和分析ECG数据的更深入的洞察。ECG数据以及活动信息在向对象提供适当的诊断方面变得非常有用，其中，这种诊断依赖于ECG数据。因此，当前的技术采用加速度计来检测当正在获得ECG时对象的活动。将活动信息与ECG一起存储。由于ECG数据和使用加速度计得到的活动信息是相互独立地获得的，因此需要对这两种数据/信息进行映射。而且，并不是所有的对象活动都能够被正确地检测到。无论对象有多紧张或硬拉有多严重，加速度计只检测和测量运动而不检测和测量用力。例如，由加速度计从吃东西检测到的运动看起来比二头肌弯曲更有力量。而且，诸如睡眠、休息或闲坐的活动也不能被恰当区分。由于这个阻碍，将活动与ECG数据进行映射并不鲁棒且可靠性降低。US20110245688A1需要ECG信号以及运动检测特征来识别人的活动。这里，将ECG和多个传感器与运动检测特征一起通信性耦合。ECG数据与运动数据的实时同步需要仔细处理。US20080300641A1涉及生成描述患者的心脏功能的心脏信息，基于对心脏信息的分析来检测心脏异常。其还公开了生成描述在心脏异常期间患者的身体活动的活动信息，并且在心脏异常期间将心脏信息和活动信息相关联。应意识到，ECG确实提供了大量关于对象的健康状况的信息。然而，为了进行更准确的诊断，当ECG被记录时由对象正在执行的活动需要与ECG一起被知晓。本专利技术旨在克服与独立获得的ECG数据同活动信息的映射相关联的问题。本专利技术提出仅通过破译ECG信号来对ECG数据自动标记活动信息。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种用于在ECG数据中自动标记在获得ECG的同时已经执行的活动的方法。本专利技术的另一个目的是根据ECG信号提供关于已经执行的活动的信息。本专利技术的另外的目的是一起提供活动信息和ECG数据以使得进一步的诊断能够更加准确和适当。本专利技术的又一个目的是提供一种用于执行本专利技术的方法的系统，所述方法用于在ECG数据中自动标记在获得ECG的同时已经执行的活动。本专利技术提供了一种用于在心电图(ECG)数据上自动标记对象的活动的方法。本专利技术的方法包括采集与ECG信号有关的至少一个生理输入信号，并且处理所述生理输入信号。对所述生理输入信号的所述处理包括调节所述ECG信号，根据所述ECG信号获得呼吸数据。所述呼吸数据是根据所述ECG信号来破译的。所述方法包括基于所述ECG信号的至少一个信号特定特征来识别与所述ECG数据有关的活动，并且用所述活动自动标记所述ECG数据。对所述ECG信号的所述处理包括识别所述ECG信号的段中的至少一个中的基准点。对ECG信号的所述段执行片段分析，基于三次样条拟合来拟合所述ECG信号的ST段和PQ段以提供所述ECG信号的拟合段。所述片段分析优选是指从相应的段(特别是从ST段和PQ段)中提取相关信息，如通过在相应的段上应用KarhunenLoeve变换(KLT)获得的主成分的本征值。因此，在实施例中，识别所述活动包括：在所述ECG信号的所述拟合段上应用KLT以获得主成分值，计算所述主成分的本征值以获得特征集，并且基于分类器模型对所述特征集进行分类以将所述特征集映射到其对应的活动。所述分类器模型能够基于所述生理输入中的至少一个并具有与不同活动有关的信息。在实施例中，所述分类器使用所述本征值和呼吸速率作为所述特征集。本专利技术还提供了一种用于根据本专利技术的方法在ECG数据上自动标记对象的活动的系统。所述系统包括：采集单元，其用于采集涉及ECG信号的至少一个生理输入；处理单元，其用于处理所述至少一个生理输入，所述处理单元包括用于调节所述ECG信号的调节单元，其中，所述处理包括根据所述ECG信号获得呼吸数据；以及识别单元，其用于基于所述ECG信号的信号特定特征来识别与所述ECG数据有关的活动，其中，所述呼吸数据用于区分由所述对象执行的活动。在实施例中，所述调节单元包括自适应带通滤波器。此外，在实施例中，所述处理单元被提供用于识别所述ECG信号的段中的至少一个中的基准点。所述处理单元能够被提供用于对所述ECG信号的所述段执行片段分析。在实施例中，所述处理单元被提供用于基于三次样条拟合来拟合所述ECG信号的ST段和PQ段以提供所述ECG信号的拟合段。此外，在实施例中，所述识别单元被提供用于在所述ECG信号的所述拟合段上应用KLT以获得主成分值。具体地，所述识别单元被提供用于计算主成分的本征值以获得特征集。在实施例中，所述识别单元被提供用于基于分类器模型对所述特征集进行分类，以将所述特征集映射到其对应的活动。所述分类器模型能够基于所述生理输入中的至少一个。附图说明参考附图，其中：图1示出了根据本专利技术的用于在ECG数据上自动标记活动的系统；图2示出了根据本专利技术的用于在ECG数据上自动标记活动的方法；图3示出了ECG数据以及在ECG数据中指示的基准点；图4图示了对与基准点有关的ECG数据的形态结构的提取；并且图5图示了分类器模型的生成。具体实施方式下文参考非穷举的示范性实施例并且参考图1至图5来描述本专利技术。如前文所述，本专利技术提出自动识别在获得ECG的同时由对象正在执行的活动并用所述活动自动标记ECG数据。在ECG数据上自动标记活动使得能够更恰当地向对象提供诊断。图1和图2分别示出了用于在ECG数据上自动标记活动的系统(100)和方法(200)。所述系统(100)包括采集单元(101)，所述采集单元用于采集与ECG数据有关的一个或多个生理输入。所述生理输入包括但不限于ECG信号、与对象的呼吸有关的呼吸数据、与由加速度计做出的感测和测量有关的加速度计数据、对象的健康状况、SpO2数据等。由采集单元(101)从对象(201)获得单导联ECG信号。可以使用包括被配置为测量一个或多个生理参数的传感器的可穿戴医学设备来获得ECG信号。采集单元(101)包括但不限于可穿戴医学设备。由处理单元(102)的调节单元调节ECG信号。可以通过应用自适应带通滤波器(202)来完成对ECG信号的调节，以消除噪声、基线漂移和诸如电力线干扰的干扰。在0.04Hz至150Hz的频率范围内的自适应带通滤波器可以用于从ECG信号中提取相关信号。自适应滤波器可以包括单极点和单零点，如下所示：其中，ak、bk和ck是自适应滤波器系数。Hk是传递函数，“n”是时间索引，“z”是Z变本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于在心电图(ECG)数据上自动标记对象的活动的方法，所述方法包括：采集涉及ECG信号的至少一个生理输入信号，其中，处理所述至少一个生理输入信号包括：调节所述ECG信号并将所述ECG信号与ECG数据进行相关并处理所述ECG信号，其中，所述处理包括根据所述ECG信号获得呼吸数据；基于所述ECG信号的至少一个信号特定特征来识别与所述ECG数据有关的活动，其中，所述呼吸数据用于区分由所述对象执行的活动；并且用所述活动自动标记所述ECG数据。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.07.21 EP 15177683.81.一种用于在心电图(ECG)数据上自动标记对象的活动的方法，所述方法包括：采集涉及ECG信号的至少一个生理输入信号，其中，处理所述至少一个生理输入信号包括：调节所述ECG信号并将所述ECG信号与ECG数据进行相关并处理所述ECG信号，其中，所述处理包括根据所述ECG信号获得呼吸数据；基于所述ECG信号的至少一个信号特定特征来识别与所述ECG数据有关的活动，其中，所述呼吸数据用于区分由所述对象执行的活动；并且用所述活动自动标记所述ECG数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述的调节所述ECG信号包括通过应用自适应带通滤波对所述ECG信号进行滤波。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述的处理所述ECG信号包括识别所述ECG信号的段中的至少一个中的基准点。4.根据权利要求1和3所述的方法，其中，所述的处理所述ECG信号包括对所述ECG信号的所述段执行片段分析。5.根据权利要求1、3和4所述的方法，其中，所述的处理所述ECG信号包括基于三次样条拟合来拟合所述ECG信号的ST段和PQ段以提供所述ECG信号的拟合段。6.根据权利要求1和5所述的方法，其中，所述的识别所述活动包括在所述ECG信号的所述拟合段上应用KarhunenLoeve变换(KLT)以获得主成分值。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述的识别所述活动包...

【专利技术属性】
技术研发人员：R·B·帕蒂尔，R·S·西索迪亚，K·帕拉尼萨米，N·布萨，V·巴萨瓦劳伊帕蒂尔欧卡里，L·尼尔森，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰,NL