读取并分析心电图信号的计算机方法及系统技术方案

读取并分析ＥＣＧ信号的计算机的方法及其系统，包括将多数心脏状况检测器（１２）应用于主体ＥＣＧ信号（１５）。每个检测器（１２）产生存在于主体中的某种心脏状况可能性的相应指示。从检测器指示中形成具有不同的检测器心脏状况注释的阵点（１１２）。阵点（１１２）能够使医生浏览并因此更容易读取ＥＣＧ信号数据（１５）。阵点（１１２）能有效地提供索引或注释的主体ＥＣＧ信号形式。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
心电图(ECG或有时称为EKG)是被全世界的心脏病专家广泛使用的一种有价值的诊断工具。ECG通过放置在病人胸部、腕关节、踝关节上的小电极(引线)记录检测到的心脏脉动。医务室中的体检一般会从12个电极中采集数据并且通常仅仅持续到半个小时。对于医生另一个可选的方法是发给病人一个监视设备，他们可以带回家并穿戴上一到两天。在这种情况中，一般仅仅从一或两个引线采集数据。来自ECG引线的数据通常被记录在纸上或存储在监视设备的存储器中。在医务室体检的情况下，由于采集到较少的数据，医生或护士手动扫描并打印输出。对于家用监视的请况，再次扫描主要通过手动执行。这对于24小时的数据采集是可行的。然而，许多心脏状况是瞬时和不常见的，仅仅是一周出现一次或更少。对于这些情况就需要监视几天或几周，产生大量的必须被由机器或由训练的职业人员扫描的数据，以便揭示心脏的异常状况。因此，大部分现代ECG机器仍旧依赖医生或技术人员打印出信号数据并通过手动浏览。这不仅花费时间而且可能导致重要的症状被忽略。此外，一些ECG机器提供有限的信号分析，例如，心率，心室纤维颤动检测等。
技术实现思路
医生通常想要或需要仅仅查阅ECG信号的“有趣”部分。本专利技术对于专业人员可减轻手动扫描所有的数据的需要，允许快速浏览ECG信号。另外，本专利技术与不切实际通过手动扫描所有生成数据的现有技术相比可以进行长时间ECG数据采集并评论可行性。而这又使得能够检测到非常罕见但却严重的症状的心脏状况。在一实施例中，本专利技术读取并分析ECG信号的方法包括计算机执行的以下步骤(a)接收主体的主体ECG信号； (b)将多个心脏状况检测器应用于主体ECG信号(15)并由此产生某种存在于主体中的心脏状况的可能性的指示；以及(c)从产生的指示中形成具有注释的阵点，该阵点能够使人们浏览主体ECG信号。附图说明如附图所示，从下面优选实施例的描述中，本专利技术前述的和其他目的、特征和优点将显而易见，在所有不同图中相似的附图标记表示相同的部分。附图不必按比例绘出，而其重点是放在说明本专利技术的原理上。图1是本专利技术阵点结构的示意图。图2是通过应用图1阵点结构的示例进行查询的示意图。图3a和3b是采用本专利技术的计算机系统的示意和方框图。具体实施例方式本专利技术可减轻专业人员手动扫描所有数据的需要，允快速浏览主体ECG信号。通过概述的方式，本专利技术将主体ECG信号随着时间从电压转换成符号字母。每个符号对应于已知的心脏图像。为了自动将ECG信号转换成符号表示，使用ECG文献中公开的许多算法。例如，为了检测心肌缺血，在心肌不能接受足够氧气的情况中，在IEEE Transactions on Biomedical Engineering于2000年9月出版的第9期第47卷中由J.Garcia、S.Olmos和P.Laguna发表的“Automatic Detection of ST-T Complex Changes on the ECG Using Filtered RMSDifference SeriesApplication to Ambulatory Ischemia Monitoring”中的算法可以应用于ECG信号。在本专利技术中，检测器被实现用于许多理想的心脏状况。目前，超过80种综合病征由心脏病专家从ECG中检测出来(见Francis Morrus发表的“ABC ofClinical Electrocardiography”，BMJ Publishing Group，01-2003，ISBN 0727915363以及Jenkings和Gerred发表的“ECGs by Example”，1997，ISBN 0443056978)。对于许多这些状况，已经公开了自动分析ECG并且返回关于该状况是否在时间t存在的二元“是/否”判决或描述确信该算法关于检测该信号的程度的置信度的算法(检测器)。本专利技术的目的不是为了检测异常的心脏状态状况而是为了方便专业人员在大量数据中发现它们。为此，本专利技术构造了ECG信号上的阵点并且使用这些阵点来帮助浏览数据。一个阵点是一个定向的图形(从左到右)，示出了通过假定曲径的多种可能选择的路径。该阵点是由对应于时间点的节点和对应于节点之间过渡的弧组成。图1示出了从ECG信号中构造阵点的本专利技术处理11。该步骤如下文描述。首先，主体ECG信号15通过开窗步骤100被分段成块27(数据段)。每个块27的长度是任意的但必须足够长使得检测算法能够为那个块作出判决。特征提取步骤102有助于确定块27的边界(即，块的长度)。特征提取的举例技术包括检测信号图像中的变化，检测全部信号振幅中的变化，和检测0线交叉中的频率变化。见上述引证的由Francis Morrus发表的“ABC of Clinical ElectroCardiography”。块27也可以按时间潜在地重叠。典型块长度可以是十五分钟的有效数据。于是(前述的)各种心脏状况监测器12或其他分类器在步骤110被应用于每个块。优选地引导每个分类器/检测器12在给定输入ECG信号上检测相应的具体心脏状况。每个分类器/检测器12在输出端上提供一个数(例如，仅仅是1或0)或描述存在于块27中的具体心脏状况的可能性的分值。每个检测器12还可以生成一个置信度级别或其计分结果的错误率。通过使用检测器12的数字结果(分值)，N×M阵点112被构造，其中N是块27的数量，M是字母表中心脏状况的数量。该字母表可以包括“正常”状况。如果一个以上的检测器12被实现用于相同的心脏状况，这些或者被单独地包括在阵点112中或者使用投票或另一种合并技术来合并它们的分值。需要标准化或加权来自不同分类器12的分值使得它们能够彼此比较。该加权可以根据经验的或它能够反映一般人群或根据他/她的病史的具体情况而关于对那些状况的在先看法。在优选实施例中，阵点112最初包括主体ECG信号15的每采样(块27)一个节点或要被表示的序列。该节点由时间(或顺序)来标记。在实践中，当没有信息丢失时，许多节点能够被移除。通过按时间链接每个节点到其后续点，初始时间弧被生成。该弧能够清楚地被表示或默示。通过计算多个分类器或特征检测器12相对于主体ECG信号15的得分，附加的弧生成。这些分类器可以串行地或并行地运行。每个分类器12确定主体信号15的段27何时匹配其内部图像。当这种情况发生时，生成一个弧，横跨所匹配的段27，并且用被检测的类或特征(例如，“心房颤动”，“梗塞”，“缺血”，等)标示。如图1所示，该标识也可以表示所检测特征的置信度等级(P＝0.x)。同样的，该标识有助于用于医学职业者的注释。通过阵点112的每个路径对应于ECG信号15的可选的分割。时间轴或时间的其他表示能够启动阵点112和原始ECG信号15之间的通信。接下来，生成的阵点112通过处理步骤被处理并且按多种方法显示引擎114以帮助ECG分析。首先，通过阵点112的“最佳路径”通过使用Viterbi算法来确定。这为每个块27产生了最可能的心脏状况，包括正常的。例如，这应当由医师使用来显示所有可能出现状况A的块(主体ECG信号15的段)。对于很少发生的状况，这允许职业人员对展示具体情况的ECG读取15的段进行快速“变焦”(过滤和集本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种读取并分析ＥＣＧ信号的方法，包括计算机执行的以下步骤：接收主体的主体ＥＣＧ信号；将多个心脏状况检测器应用于所述主体ＥＣＧ信号并从那里产生存在于所述主体中的某种心脏状况可能性的指示；以及从所产生的指示中形成具有注释 的阵点，所述阵点能够使人们浏览所述主体ＥＣＧ信号。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：B罗甘，P莫雷诺，D戈多，
申请(专利权)人：惠普开发有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]