基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声滤除方法技术

本发明专利技术专利公开了一种基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，针对获取的原始动态心电数据依次进行基线漂移滤除、R波位置检测，计算R波个数及RR间期序列标准差后，进行心电多模板匹配，并对得到的相关系数矩阵做主成分分析，通过最大贡献率与RR间期序列标准差、R波个数等指标划分信号质量等级，快速得出质量评估结果，实现自动滤除心电噪声段的目标。该方法计算简便，准确率高，有效适用于动态心电实时质量评估应用。

Dynamic ECG noise filtering method based on multi-template matching and correlation coefficient matrix

【技术实现步骤摘要】
基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声滤除方法所属领域本专利技术涉及动态心电信号处理领域，具体涉及一种基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法。
技术介绍
心电图(Electrocardiogram，ECG)反映心脏有节奏的收缩和舒张的体表电活动变化过程，对于各种心律失常、心室心房肥大、心肌梗死、心肌缺血等病症检查以及在指导心脏手术进行及指示必要的药物处理上有重要的临床参考价值。心电研究的起源可以追溯到1893年，Einthoven设计了弦线电流计并把它用于人体心电的测量，开创了心电研究的先驱。随着电子技术的发展，电子放大器、示波器和热笔记录仪等被用于心电记录，进一步完善了ECG记录显示系统。动态ECG是在1961年由电子工程师NormanJ.Holter专利技术，故又称心电Holter，其基本结构是：一个重量较轻的ECG记录盒由病人携带，并连续长达24小时及以上记录ECG，而后将记录的ECG输入计算机分析系统，进行人工计算机辅助分析。研究表明，长时ECG记录能够提高心律失常检出率，但由于心电信号比较微弱，仅为毫伏级，极易受环境噪声的影响，在动态心电记录过程中，个体活动导致动态心电质量比常规心电图差得多，对分析结果的准确性有很大影响。因此，评估动态ECG信号质量并实现自动滤除噪声段是动态心电监测的重要问题。针对动态心电质量评估，常用方法主要分三大类：第一是基于信号波形特征的方法；第二是基于时域和频域的方法；第三是基于机器学习的方法。穿戴式心电用于临床诊断时，需要去伪存真，去粗留精，把噪声严重的没有临床价值的心电片段自动去除，将信号质量相对较好，具有临床诊断价值的信号片段提供给医生已进行辅助诊断。当前，研究对于心电信号质量问题越来越关注，一些研究者采用大量的信号特征和复杂的分类算法来提高性能，但由于复杂度过高，导致算法并不适用于动态心电信号实时质量评估，并且考虑到智能手机端电力耗能的限制，设计一个运算简单，能实时反馈心电信号质量的算法变得极为迫切。
技术实现思路
本专利技术正是针对现有技术中存在的问题，提供了一种基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，针对获取的原始动态心电数据依次进行基线漂移滤除、R波位置检测，计算R波个数及RR间期序列标准差后，进行心电多模板匹配，并对得到的相关系数矩阵做主成分分析，通过最大贡献率与RR间期序列标准差、R波个数等指标划分信号质量等级，快速得出质量评估结果，实现自动滤除心电噪声段的目标，该方法计算简便，准确率高，有效适用于动态心电实时质量评估应用。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，包括以下步骤：S1，获取原始动态心电数据；S2，去除信号基线漂移噪声；S3，检测R波位置；S4，由步骤S3中R波位置，计算R波个数及RR间期序列标准差；S5，以步骤S3中检测到的R波为中心，建立三组时间长度不同的模板，并进行模板匹配，得到三个相关系数矩阵；S6，对步骤S5中相关系数矩阵分别进行主成分分析，得到三个最大贡献率；S7，基于步骤S4中得到的R波个数、RR间期序列标准差和步骤S6得到的最大贡献率，设定阈值，划分信号质量等级，滤除心电噪声段信号。作为本专利技术的一种改进，所述步骤S1中，通过穿戴式心电设备获取长程记录的原始动态心电数据，所述心电数据处理的时间窗口长度设置为10秒。作为本专利技术的一种改进，所述步骤S2中，通过巴特沃斯高通滤波器去除基线漂移噪声，所述滤波器的截止频率为0.5赫兹。作为本专利技术的另一种改进，所述步骤S3中通过阈值判断和小波变换两种方法共同检测到的R波作为最终R波位置，所述检测容许误差范围在50毫秒内。作为本专利技术的又一种改进，所述步骤S5中模板的R波位置，不包括步骤S3中处于首尾两端的R波位置，以防止模板长度超出信号边界。作为本专利技术的更进一步改进，所述步骤S5中模板长度分别为0.1倍RR间期长度、0.5倍RR间期长度及1倍RR间期长度。作为本专利技术的另一种改进，所述步骤S6中经过主成分分析处理相关系数矩阵R，得到特征值λi与特征向量αi，并将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，最大贡献率P的计算公式为：其中λmax为最大特征值。作为本专利技术的更进一步改进，所述步骤S7中对于本此获取的动态心电数据，设定阈值与划分信号等级,具体步骤为：a.若R波个数Nr满足Nr＜5或Nr＞40，则判断该信号段为噪声信号，否则进入步骤b；b.若RR间期序列标准差满足sN＞440毫秒，则判断该信号段为噪声信号，否则进入步骤c；c.若三组模板经计算得到的三个最大贡献率Pmin，Pmid，Pmax之和满足∑P＜150,则判断该信号段为噪声信号，反之，则判断信号质量良好，可为临床使用；d.以上均不满足时，判断为噪声信号的临床不可用信号段。与现有技术相比，本专利技术专利的有益效果：1、实现划分临床可用心电信号和噪声大、质量差、临床不可用心电片段，自动滤除噪声信号，自动挑出具有临床诊断价值信号段提供给医生进行诊断参考，提高工作效率，为后续信号自动分析与疾病自动诊断提供有力保障；2、穿戴式心电设备与智能手机通过无线连接，将实时心电波形、检测评估、风险预警、行为建议等信息传递给用户这一新兴医疗模式已成为大势所趋，该方法计算简单，检测准确度高，能耗低，适合应用在智能手机端，有助于穿戴式心电与远程心电医疗的发展；3、能够对采集到的数据进行实时、连续质量评估，快速进行结果反馈，提升了用户使用感；4、能够实现动态心电实时监控，克服了Holter设备不能实时监控的弊端，适用于临床监护和远程护理等方面，对Holter心电监测有一定的指导作用；5、穿戴式长程记录的原因是普通心电图机只能记录短时间内的心电波形，容易遗漏阵发性、一过性的心电异常,而通过穿戴式心电设备获取长程记录的原始动态心电数据，更加的准确高效。6、模板的R波位置以两种方法共同检测到的R波作为R波位置，且不包括步骤S3中处于首尾两端的R波位置，以防止模板长度超出信号边界，保证R波检测的准确性，从而为RR间期序列标准差、R波个数指标的计算和模板匹配奠定基础。附图说明图1是本专利技术基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法的步骤流程示意图；图2是本专利技术基于R波个数指标，评估出的需要滤除的噪声心电片段示例；图3是本专利技术基于RR间期序列标准差指标，评估出的需要滤除的噪声心电片段示例；图4是本专利技术实施例1自动滤除后得到的临床可用心电片段示例。具体实施方式以下将结合附图和实施例，对本专利技术进行较为详细的说明，本专利技术所有信号分析处理均采用固定10秒的分析窗口。实施例1基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，如图1所示，包括以下步骤：S1，获取原始动态心电数据信号；通过穿戴式心电设备获取心电数据，所述穿戴式心电设备设置为10秒的时间窗口长度，因为短时长的数据帧能降低基线漂移的影响。S2，消除信号基线漂移；通过截止频率为0.5赫兹的巴特沃斯高通滤波器，消除信号基线漂移。基线漂移作为一种干扰心电信号的低频噪声，在心电图上表现为一条近似缓慢变化的正弦曲线，它的频率范围通常在0.15到0.3赫兹，会与心电信号中的S-T段频率重叠，影响心电信号检测。本步骤通过巴特沃斯高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取原始动态心电数据；S2，去除信号基线漂移噪声；S3，检测R波位置；S4，由步骤S3中R波位置，计算R波个数及RR间期序列标准差；S5，以步骤S3中检测到的R波为中心，建立三组时间长度不同的模板，并进行模板匹配，得到三个相关系数矩阵；S6，对步骤S5中三个相关系数矩阵分别进行主成分分析，得到三个最大贡献率；S7，基于步骤S4中得到的R波个数、RR间期长度序列标准差和步骤S6得到的最大贡献率，设定阈值，划分信号质量等级，滤除心电噪声段信号。

【技术特征摘要】
1.基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取原始动态心电数据；S2，去除信号基线漂移噪声；S3，检测R波位置；S4，由步骤S3中R波位置，计算R波个数及RR间期序列标准差；S5，以步骤S3中检测到的R波为中心，建立三组时间长度不同的模板，并进行模板匹配，得到三个相关系数矩阵；S6，对步骤S5中三个相关系数矩阵分别进行主成分分析，得到三个最大贡献率；S7，基于步骤S4中得到的R波个数、RR间期长度序列标准差和步骤S6得到的最大贡献率，设定阈值，划分信号质量等级，滤除心电噪声段信号。2.如权利要求1所述的基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，其特征在于所述步骤S1中，通过穿戴式心电设备获取长程记录的原始动态心电数据，所述心电数据处理的时间窗口长度设置为10秒。3.如权利要求1所述的基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，其特征在于所述步骤S2中，通过巴特沃斯高通滤波器去除基线漂移噪声，所述滤波器的截止频率为0.5赫兹。4.如权利要求1所述的基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，其特征在于所述步骤S3中通过阈值判断和小波变换两种方法共同检测到的R波作为最终R波位置，所述检测容许误差范围在50毫秒内。5.如权利要求1所述的基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，其特征在于所述步骤S4中RR间期序列标准差sN计算公式为：其中，N是RR间期个数；xi是第i个RR间期长度；是RR间期长度均值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘澄玉，李艺璇，赵莉娜，王帅，李建清，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32