本发明专利技术提供的一种心电图特征起点和终点检测方法、系统、装置及介质，方法包括获取心电数据，对所述心电数据进行去噪处理得到第一滤波信号；对所述第一滤波信号进行分解，将分解后的信号富集得到若干子波；根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值；根据所述峰值与所述有限区域窗中的点的斜率，根据所述斜率绝对最值定位得到所述子波的起点以及终点；方法可以实现对心电图特征波的起点和终点的准确检测，方法能够便于准确地提取心电诊断需要的时间和幅值特征，为心电的诊断和心电自动诊断系统研发及相关疾病的识别诊断提供基础，因此可广泛应用于心电数据处理技术领域。泛应用于心电数据处理技术领域。泛应用于心电数据处理技术领域。
【技术实现步骤摘要】
一种心电图特征起点和终点检测方法、系统、装置及介质
[0001]本专利技术涉及心电数据处理
，尤其是一种心电图特征起点和终点检测方法、系统、装置及介质。
技术介绍
[0002]心电图(Electrocardiogram,ECG)分析是心脏疾病预防中最常用的检查之一，也可以帮助医生诊断心律失常、心肌缺血、心肌梗死等心血管疾病。心电图特征波的时间特征和幅值特征是临床诊断的主要依据。而准确提取心电信号中的P、Q、R、S、T波等特征波和其起点及终点，是提取心电时间和幅值特征等诊断指标的前提。目前，多数特征波检测仅止于特征波的识别。特征波检测中，R波检测是所有特征波检测的前提，其准确性直接影响其它特征波的检测，进而影响时间和幅值特征的提取准确性。在准确检测识别R波和其它特征波后，因心律不齐的心电图种类繁杂、心电特征波的幅度微小形态多变，特征波的起点和终点可靠检测一直是个难点问题。目前，特征波起始点和终点检测的方法大多是针对单一特征波起始点的检测，主要包括基于特征波峰值的求导法和局部搜索阈值法。
[0003]目前提取心电特征波起点和终点的方案，基本是针对单一特征波的起点和终点提取，不能实现对所有特征波起点和终点检测，且采用的求导法或局部搜索阈值法会因心律不齐心电图的特征波可能存在双峰等异常形态，及易造成误检测，影响检测获得的特征波的起点和终点的准确性，进而影响时间和幅值特征的提取。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题之一，本专利技术实施例目的在于提供一种准确率更高，处理响应速度更快的心电图特征起点和终点检测方法，以及能够对应实现该方法的系统、装置以及存储介质。
[0005]第一方面，本申请的技术方案提供了一种心电图特征起点和终点检测方法，其步骤包括：
[0006]获取心电数据，对所述心电数据进行去噪处理得到第一滤波信号；
[0007]对所述第一滤波信号进行分解，将分解后的信号富集得到若干子波；
[0008]根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值；
[0009]计算所述峰值与所述有限区域窗中点的斜率，根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点；
[0010]根据所述子波的时域特征，采用所述有限区域窗和预设阈值对所述子波的起点以及终点进行修正。
[0011]在本申请方案的一种可行的实施例中，在所述根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值这一步骤之前，方法还包括以下步骤：
[0012]确定所述有限区域窗的窗口阈值，确定所述子波的波幅阈值；
[0013]根据所述窗口阈值与所述波幅阈值删除所述子波中的误检值。
[0014]在本申请方案的一种可行的实施例中，所述子波包括R波、Q波、S波、P波和T波；
[0015]所述根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值，其包括以下步骤：
[0016]根据所述QRS复合波特征，根据第一有限区域窗中的绝对最大值确定R波位置以及R波峰值；
[0017]根据所述R波位置设定第二有限区域窗，根据所述第二有限区域窗中的绝对最大值确定Q波位置、Q波峰值、S波位置以及S波峰值；
[0018]根据所述心电图时域特征以及所述Q波位置设定第三有限区域窗，根据所述第三有限区域窗中的绝对最大值，定位得到P波位置以及P波峰值；
[0019]根据所述心电图时域特征以及所述S波位置设定第四有限区域窗，根据所述第四有限区域窗中的绝对最大值，定位得到T波位置以及T波峰值。
[0020]在本申请方案的一种可行的实施例中，当所述子波为P波，所述根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点，其包括以下步骤：
[0021]以所述P波位置为基点，设置第五有限区域窗；
[0022]计算第五有限区域窗内点与P波峰值点之间的斜率，根据斜率绝对最大值定位得到P波起点以及P波终点；
[0023]根据所述波幅阈值对所述P波起点以及所述P波终点进行修正。
[0024]在本申请方案的一种可行的实施例中，当所述子波为T波，根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点，其包括以下步骤：
[0025]以所述T波位置为基点，设置第六有限区域窗；
[0026]计算第六有限区域窗内点与T波峰值点之间的斜率，根据斜率绝对最大值定位得到T波起点以及T波终点；
[0027]根据所述波幅阈值对所述T波起点以及所述T波终点进行修正。
[0028]在本申请方案的一种可行的实施例中，当所述子波为R波、Q波以及S波组成的QRS复合波，所述根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点，其包括以下步骤：
[0029]以所述Q波位置为基点，设置第七有限区域窗；
[0030]计算第七有限区域窗内点与Q波峰值点的斜率，根据所述斜率绝对最大值定位得到QRS复合波的起点；
[0031]以所述S波位置为基点，设置第八有限区域窗；
[0032]计算第八有限区域窗内点与S波峰值点的斜率，根据所述斜率绝对最大值定位得到所述QRS复合波的终点。
[0033]在本申请方案的一种可行的实施例中，所述根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点，其还包括以下步骤：
[0034]根据所述窗口阈值与所述波幅阈值对所述QRS复合波的起点以及所述QRS复合波的终点进行修正。
[0035]第二方面，本专利技术的技术方案还提供一种心电图特征起点和终点检测系统，其包
括：
[0036]信号获取单元，用于获取心电数据，对所述心电数据进行去噪处理得到第一滤波信号；
[0037]信号分解单元，用于对所述第一滤波信号进行分解，将分解后的信号富集得到若干子波；
[0038]特征提取单元，用于根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值；
[0039]波形定位单元，用于根据所述峰值与所述有限区域窗中点的斜率，根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点。
[0040]第三方面，本专利技术的技术方案还提供一种心电图特征起点和终点检测装置，其包括：
[0041]至少一个处理器；
[0042]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0043]当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器运行第一方面中任意一种心电图特征起点和终点检测方法。
[0044]第四方面，本专利技术的技术方案还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，处理器可执行的程序在由处理器执行时用于运行第一方面中的方法。
[0045]本专利技术的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，其他部分可以通过本专利技术的具体实施方式了解得到：
[0046]本申请技术方案通过富集特征波能量，结合窗口自适应阈值提取特征波；在本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心电图特征起点和终点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取心电数据，对所述心电数据进行去噪处理得到第一滤波信号；对所述第一滤波信号进行分解，将分解后的信号富集得到若干子波；根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值；计算所述峰值与所述有限区域窗中的点的斜率，根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点；根据所述子波的时域特征，采用所述有限区域窗和预设阈值对所述子波的起点以及终点进行修正。2.根据权利要求1所述的一种心电图特征起点和终点检测方法，其特征在于，在所述根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值这一步骤之前，方法还包括以下步骤：确定所述有限区域窗的窗口阈值，确定所述子波的波幅阈值；根据所述窗口阈值与所述波幅阈值删除所述子波中的误检值。3.根据权利要求2所述的一种心电图特征起点和终点检测方法，其特征在于，所述子波包括R波、Q波、S波、P波和T波；所述根据QRS复合波特征以及心电图时域特征，通过若干有限区域窗确定所述子波的位置与峰值，其包括以下步骤：根据所述QRS复合波特征，根据第一有限区域窗中的绝对最大值确定R波位置以及R波峰值；根据所述R波位置设定第二有限区域窗，根据所述第二有限区域窗中的绝对最大值确定Q波位置、Q波峰值、S波位置以及S波峰值；根据所述心电图时域特征以及所述Q波位置设定第三有限区域窗，根据所述第三有限区域窗中的绝对最大值，定位得到P波位置以及P波峰值；根据所述心电图时域特征以及所述S波位置设定第四有限区域窗，根据所述第四有限区域窗中的绝对最大值，定位得到T波位置以及T波峰值。4.根据权利要求3所述的一种心电图特征起点和终点检测方法，其特征在于，当所述子波为P波，所述根据所述斜率绝对最值初步定位得到所述子波的起点以及终点，其包括以下步骤：以所述P波位置为基点，设置第五有限区域窗；计算第五有限区域窗内点与P波峰值点之间的斜率，根据斜率绝对最大值定位得到P波起点以及P波终点；根据所述波幅阈值对所述P波起点以及所述P波终点进行修正。5.根据权利要求3所述的一种心电图特征起点和终点检测方法，其特征在于，当所述子波为T波，根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李桂香，许为康，徐飞，谭仲威，唐元梁，雷鹏，姚立平，
申请(专利权)人：广东省科学院健康医学研究所，
类型：发明
国别省市：
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