一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法技术

本发明专利技术公开了一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法，该方法包括：获取心电信号并进行滤波去噪、心搏检测和心率计算；对所述心电信号进行VF/VT多参数分析，其中，所述VF/VT多参数分析包括时域特征参数和频域的多频段功率谱参数分析；对VF/VT特征参数分析后进行综合决策，得到可除颤节律的识别结果。相较于现有技术而言，利用特殊房颤、特殊室早以及特殊室上早的信号VF/VT多参数分析、综合识别可除颤心律的方法，提高了VF/VT识别的灵敏度和特异性。度和特异性。度和特异性。

【技术实现步骤摘要】
一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法


[0001]本专利技术涉及除颤设备领域，尤其涉及一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法。

技术介绍

[0002]室颤是一种严重危及患者生命安全的心律失常，可由劳累过度、运动过量、药物中毒、冠心病、急性心肌梗塞等原因引起。当室颤发生时各处心肌的收缩处于混乱状态，心脏丧失泵血功能，可导致患者在几秒钟内失去知觉，面临死亡的威胁。患者发生室颤时，需要立刻除颤，否则患者可在很短的时间内死亡。业界有“黄金4分钟”的说法，如果能在4分钟内对患者进行除颤和心肺复苏，患者被救活的概率很大。
[0003]国家心血管病中心发布的《中国心血管病报告2011》指出，中国每年大约有54万人死于心脏骤停，其中多数是由室颤引起的。患者在院外发生室颤时，经常得不到及时治疗，错过抢救的“黄金4分钟”，最终导致死亡，其主要原因之一就是由于中国目前自动体外除颤仪AED在公共场合的普及率极低。AED 被誉为“救命神器”，它可以自动分析患者的心电节律，判定是否需要除颤，并指导操作者对患者进行除颤或者CPR等操作，从而有效挽救患者生命。无须专业医生，普通人经过简单的急救培训，就可以方便地使用AED对濒临猝死的患者进行急救，从而挽救患者生命。为了提高VF/VT识别的灵敏度和特异性，急需提出了一种利用时域多参数联合频域多频段综合识别可除颤心律的方法。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法，提高了 VF/VT识别的灵敏度和特异性。
[0005]具体的，本专利技术提供了一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法，该方法包括：
[0006]获取心电信号并进行滤波去噪、心搏检测和心率计算；
[0007]对所述心电信号进行VF/VT多参数分析，其中，所述VF/VT多参数分析包括时域特征参数和频域的多频段功率谱参数分析；
[0008]对VF/VT特征参数分析后进行综合决策，得到可除颤节律的识别结果。
[0009]本专利技术所提供的结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法，包括：获取心电信号并进行滤波去噪、心搏检测和心率计算；对所述心电信号进行VF/VT 多参数分析，其中，所述VF/VT多参数分析包括时域特征参数和频域的多频段功率谱参数分析；相较于现有技术而言，本专利技术通过利用特殊房颤、特殊室早以及特殊室上早的信号VF/VT多参数分析、综合识别可除颤心律的方法，提高了VF/VT识别的灵敏度和特异性。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1为本专利技术实施例中一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法的步骤流程示意图；
[0012]图2为本专利技术实施例中一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的数据处理示意图；
[0013]图3为本专利技术实施例中一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的判别处理示意图；
[0014]图4为本专利技术实施例中一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的每秒多参数计分制判断可除颤节律决策方法示意图；
[0015]图5为本专利技术实施例中一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的连续多秒综合判断可除颤节律的策略方法示意图；
[0016]图6为本专利技术实施例中一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的判断可除颤节律的结果区分可除颤VT与VF的方法示意图。
具体实施方式
[0017]为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]实施例
[0019]请参阅图1，图2为本专利技术实施例中结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法步骤流程及数据处理示意图，本实施例中，上述结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法包括：
[0020]步骤101、获取心电信号并进行滤波去噪、心搏检测和心率计算。
[0021]本实施例中，请参阅图1、2，首先对获取到的原始心电信号进行噪声去除、中间数据输出等数据预处理，再进行心搏检测和心率计算，接着开始VF/VT多参数分析，其中所述多参数包括：时域的ETD、复杂度、PD、斜率和RR均方差及RAmp均方差分析，等多个特征参数和频域的多频段功率谱参数，最后对这些特征参数进行综合决策，实现可除颤节律的识别。
[0022]步骤102、对所述心电信号进行VF/VT多参数分析，其中，所述VF/VT多参数分析包括时域特征参数分析和频域的多频段功率谱参数分析。
[0023]具体的，有时域的ETD、复杂度、PD、斜率和RR均方差等多个特征参数和频域的多频段功率谱参数分析，所述频域的多频段功率谱参数分析包括采用 Barro频谱分析法从频谱中提取两个参数。
[0024]步骤103、对VF/VT特征参数分析后进行综合决策，得到可除颤节律的识别结果。具体的，如图4
‑
5所示，采用决策树和计分制(每一个参数都有一个符合VF/VT的特征阈值，符合的就加分，根据参数的权重系数和特征的符合程度来加分，分数达到阈值就认为是VF/VT)的判断方法得到最终的可除颤节律分析结果。
[0025]本实施例所提供的结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法，包括：获取心电信号并进行滤波去噪、心搏检测和心率计算；对所述心电信号进行VF/VT 多参数分析，其中，所述VF/VT多参数分析包括时域特征参数和频域的多频段功率谱参数分析；对VF/VT特征参数分析后进行综合决策，得到可除颤节律的识别结果。相较于现有技术而言，本专利技术通过利用特殊房颤、特殊室早以及特殊室上早的信号VF/VT多参数分析包括时域特征参数和频域的多频段功率谱参数分析综合识别可除颤心律的方法，提高了VF/VT识别的灵敏度和特异性。
[0026]进一步的，基于上述实施例，参照图2，图2为本专利技术实施例中步骤102 的细化步骤流程示意图，本实施例中，
[0027]所述时域的ETD分析包括以下步骤：
[0028]ETD分析为扩展时延相空间三维算法分析，将心电信号x(t)构建在下述二维空间中：以x(t)为x轴，以x(t+T)为y轴，其中T(τ＝0.5s)为延迟时间；
[0029]首先，将x轴，y轴数据均进行40等份划分，找到最大值max和最小值 min；
[0030]之后，将x轴数据的每个数据点映射到40个等份中；
[0031]其次，将y轴数据的每个数据点映射到40个等份中，得到x，y轴数据二维映射40*40方格；
[0032]再者，遍历整个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合时域与频域分析识别可除颤心律的方法，其特征在于，包括：获取心电信号并进行滤波去噪、心搏检测和心率计算；对所述心电信号进行VF/VT多参数分析，其中，所述VF/VT多参数分析包括时域特征参数分析和频域的多频段功率谱参数分析；对VF/VT特征参数分析后进行综合决策，得到可除颤节律的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时域特征参数分析包括时域的数据归一化、ETD分析、复杂度分析、概率密度分析、斜率分析、RR均方差分析及RAmp均方差分析，所述频域的多频段功率谱参数分析包括采用Barro频谱分析法从频谱中提取两个参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时域的ETD分析为：采用扩展时延相空间三维算法，将心电信号x(t)构建在下述二维空间中：以x(t)为x轴，以x(t+τ)为y轴，其中τ为延迟时间；将x轴、y轴数据均进行40等份划分，确定最大值max和最小值min；将x轴数据的每个数据点映射到40个等份中；将y轴数据的每个数据点映射到40个等份中，得到x，y轴数据二维映射40*40方格；遍历整个数据长度，统计x，y轴数据在整个网格中的分布密度，将Z轴作为每个方格重叠次数的计数；设定一个Z轴阈值，统计40*40方格空间中Z轴值小于该阈值且大于0的格子数，格子数值即为ETD值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述复杂度分析包括：采用Lempel
‑
Ziv复杂度算法，得到最终波形复杂度C。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述概率密度分析包括：取长度为t秒的心电信号数据进行分析，数据采样率为Fs，分析数据总采样点数L＝t
×
Fs；计算各秒的最大绝对幅度值A
max
(i)，其中y(n)为经过心电信号归一化后的数据值：对各秒最大绝对幅度值A
max
(i)进行平均，得到平均值A
avg
：求出幅度在(
‑
A
avg

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锦，李芳芳，陈吴笋，
申请(专利权)人：苏州维伟思医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：