一种基于双向连通的心电波形提取方法技术

一种基于双向连通的心电波形提取方法，对心电图的图像沿导联方向纵向投影，确定各个导联的基线；对心电图的图像沿垂直导联方向横向投影，得到几个峰值，记录两个相邻峰值之间的区间；根据各个导联的基线位，计算导联与基线的交叉点，对于每一导联与基线有多个交叉点q，将第j导联与基线的多个交叉点q放入队列Q

【技术实现步骤摘要】
一种基于双向连通的心电波形提取方法
本专利技术涉及一种心电波形提取方法，具体涉及一种基于双向连通的心电波形提取方法。
技术介绍
随着计算机技术人工智能的发展,心电信号自动识别、分析、归类的实现成为一个重要研究方向,而研究前提是得到量化的心电数据。为方便医生的直观诊断分析，目前医院所存在大量的心电图病历，都是以图像的形式保存，存储在心电图纸或心电图的电子图像中。为了后续对心电信号进行计算机自动分析，需要从二维图像中提取标准数字形式的心电数据。对纸质心电图而言，首先将他们拍摄或扫描成为电子图像，之后将电子图像通过数字图像处理技术从中提取各个导联的一维心电数据，整个数字图像处理过程先对背景网格进行检测和消除(BadiliniF,ErdemT,ZarebaW,etal.ECGScan:amethodforconversionofpaperelectrocardiographicprintoutstodigitalelectrocardiographicfiles[J].Journalofelectrocardiology,2005,38(4):310-318.)，之后提取心电波形。传统的心电波形曲线提取方法主要分为两种，一种是对心电曲线进行追踪，一种是消除心电曲线的背景(ShenTW,LaioTF.ImageprocessingonECGchartforECGsignalrecovery[C]//200936thAnnualComputersinCardiologyConference(CinC).IEEE,2009:725-728.)。对心电曲线追踪法使用Snack模型(BadiliniF,ErdemT,ZarebaW,etal.ECGScan:amethodforconversionofpaperelectrocardiographicprintoutstodigitalelectrocardiographicfiles[J].Journalofelectrocardiology,2005,38(4):310-318.)，在图像中定义活动轮廓曲线，通过最小化其能量函数，动态调整曲线形状知道与目标曲线一致，但Snack模型算法复杂度高，且存在QRS波处跟踪效果不理想的问题。消除心电曲线的背景的方法包括通过阈值去除背景提取曲线，也有使用傅里叶变换将ECG图像分为高频网格线、低频ECG波形和噪声进行波形三部分进行波形提取(ShenTW,LaioTF.ImageprocessingonECGchartforECGsignalrecovery[C]//200936thAnnualComputersinCardiologyConference(CinC).IEEE,2009:725-728.)。现有的曲线提取方法大部分是针对单导联图像(Lozano-FernándezF,Mora-JiménezI,Sanromán-JunqueraM,etal.Auto-croppingofphonecameracolorimagestosegmentcardiacsignalsinECGprintouts[C]//2016ComputinginCardiologyConference(CinC).IEEE,2016:421-424.),此时需要对多导联心电图进行手动分割，同时如图1所示，心电图中常常存在导联交叉的现象，在将电子心电图像向数值转换的过程中，交叉导联的追踪分离一直是一个难以解决的问题，杨荣峰等(杨荣峰，魏义祥.扫描心电图心电轨迹的连续跟踪算法[J].医疗卫生装备,2003,24(6):1-2.)提出了一种使用折线对心电图峰值进行拟合的方法以解决导联交叉的问题，该算法在某些心拍会造成波幅度和峰位的微小误差。Baydoun(BaydounM,SafatlyL,HassanOKA,etal.HighPrecisionDigitizationofPaper-BasedECGRecords:AStepTowardMachineLearning[J].IEEEJournalofTranslationalEngineeringinHealthandMedicine,2019,7:1-8)等同样使用连通性进行心电曲线追踪，但是其计算连通图时的迭代次数为启发式参数，难以适应不同样式的心电图像。需要有效的一种心电波形提取方法可以对交叉的心电图像进行分离，同时具有较高的适配性并尽量降低误差。
技术实现思路
为克服现有技术中的问题，本专利技术的目的是提供一种基于双向连通的心电波形提取方法。为实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：一种基于双向连通的心电波形提取方法，包括以下步骤：1)对心电图的图像沿导联方向进行纵向投影，确定各个导联的基线，并记录各个导联的基线位；对心电图的图像沿垂直导联方向进行横向投影，记录所有相邻两个峰值之间的区间；2)计算连通基点根据各个导联的基线位，计算导联与基线的交叉点，对于每一导联与基线有多个交叉点q，将第j导联与基线的多个交叉点q放入队列Qj中，Qj＝{q1,q2,……qn}；遍历队列Qj中的交叉点q，选择满足约束的交叉点q作为p放入队列Pj中；3)双向计算连通图：复制一个与心电图相同的图像IM；以队列Pj中的每一个交叉点p为基础，计算双向连通图；4)对双向连通图进行采样，并计算距离基线的相对像素值，从而完成心电波形提取。本专利技术进一步的改进在于，步骤2)中，约束具体如下：a)交叉点p的数值大小位于步骤1)计算所得的其中一个区间内；b)每个新入队列Pj中的交叉点p，距离队列Pj每个已有点的距离大于步骤2)中两个相邻峰值之间的区间大小的1/5的像素值。本专利技术进一步的改进在于，计算双向连通图的具体过程如下：a.以交叉点p为基础向前计算连通图；b.以交叉点p为基础向后计算连通图；c.将步骤a与步骤b获得的连通图进行或运算，得到图像T；d.将图像IM与图像T进行与运算，运算结果作为新的图像IM；重复步骤a)～d)，直至遍历所有队列Pj中的点后，得到的图像即为双向连通图。本专利技术进一步的改进在于，前向连通图计算时，使用前向3邻近点计算连通图。本专利技术进一步的改进在于，向后计算连通图时，使用后向3邻近点计算连通图。本专利技术进一步的改进在于，对于步骤4)得到的分离成功的导联图像，从图像上下边缘向靠近基线的位置查找黑色像素，并计算该黑色像素与步骤1)所得基线的像素距离D，心电电压与像素的比例为S，每一像素点计算所得的D*S的值为转换后的心电数值，从而完成心电波形提取。与现有技术相比，本专利技术具有的有益效果：(1)本专利技术通过心拍分割，在心电图各个导联上找出满足约束条件的点p，作为连通图计算基点，然后计算双向连通图，再采样、导联重建，实现心电波形的提取，解决了由心电图像中导联交叉而导致的难以数字化问题，可应用于心电图图像的数字化过程中。(2)本专利技术的过程简洁，易于实现。(3本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双向连通的心电波形提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)对心电图的图像沿导联方向进行纵向投影，确定各个导联的基线，并记录各个导联的基线位；/n对心电图的图像沿垂直导联方向进行横向投影，得到几个峰值，记录所有相邻两个峰值之间的区间；/n2)计算连通基点/n根据各个导联的基线位，计算导联与基线的交叉点，对于每一导联与基线有多个交叉点q，将第j导联与基线的多个交叉点q放入队列Q

【技术特征摘要】
1.一种基于双向连通的心电波形提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)对心电图的图像沿导联方向进行纵向投影，确定各个导联的基线，并记录各个导联的基线位；
对心电图的图像沿垂直导联方向进行横向投影，得到几个峰值，记录所有相邻两个峰值之间的区间；
2)计算连通基点
根据各个导联的基线位，计算导联与基线的交叉点，对于每一导联与基线有多个交叉点q，将第j导联与基线的多个交叉点q放入队列Qj中，Qj＝{q1,q2,……qn}；遍历队列Qj中的交叉点q，选择满足约束的交叉点q作为p放入队列Pj中；
3)双向计算连通图：
复制一个与心电图相同的图像IM；以队列Pj中的每一个交叉点p为基础，计算双向连通图；
4)对双向连通图进行采样，并计算距离基线的相对像素值，从而完成心电波形提取。


2.根据权利要求1所述的一种基于双向连通的心电波形提取方法，其特征在于，步骤2)中，约束具体如下：
a)交叉点p的数值大小位于步骤1)计算所得的其中一个区间内；
b)每个新入队列Pj中的交叉点p，距离队列Pj每个已有点的距离大于步骤2)中两个相邻峰值之间的区间大小的1/5的像素值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊夏玥，荐志洁，李钟毓，李柏林，闫金涛，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61