心电图的预处理方法、关键波段提取方法、设备和介质技术

本发明专利技术涉及一种心电图的预处理方法、关键波段提取方法、设备和介质，心电图的预处理方法包括：获取待处理的心电图，根据所述待处理的心电图确定待处理心电信号；基于数学形态学滤波算法对所述待处理心电信号进行去基线漂移处理，得到去基线漂移心电信号；基于维纳滤波算法对所述去基线漂移心电信号进行去工频干扰处理，得到去工频干扰心电信号；基于经验模态分析法和主成分分析对所述去工频心电信号进行去肌电干扰处理，得到去肌电干扰心电信号；基于经验模态分析法和Welch功率谱分析法对所述去肌电干扰心电信号进行去运动伪迹处理，得到去运动伪迹心电信号。本发明专利技术用于去除心电图的噪声，提高心电图诊断的准确率。提高心电图诊断的准确率。提高心电图诊断的准确率。

【技术实现步骤摘要】
心电图的预处理方法、关键波段提取方法、设备和介质


[0001]本专利技术涉及心电图处理
，更具体地，涉及一种心电图的预处理方法、关键波段提取方法、设备和介质。

技术介绍

[0002]心电图(ECG)是利用心电图机从体表记录心脏每一心动周期所产生的电活动变化图形的技术，是医生诊断患者的心脏相关疾病的重要手段之一，因此心电图的准确与否严重影响诊断准确率。心电图采集到的心电信号是一种具有强烈的非线性、非平稳性和随机性的微弱信号，通常频率在0.05～100Hz，其中90％以上的ECG信号能量集中在0.25Hz～35Hz之间，幅度在10uV～5mV之间，在对其采集的过程中，极易受来自体内和体外环境的影响，如人体四肢的运动、呼吸、周边环境中的电磁干扰等等，因此直接采集到的心电信号伴随着大量噪声，常见的噪声有基线漂移、工频干扰、肌电干扰和运动伪迹。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷(不足)，提供一种心电图的预处理方法、关键波段提取方法、设备和介质，用于去除心电图的噪声，提高心电图诊断的准确率。
[0004]本专利技术采取的技术方案是，一种心电图的预处理方法，包括：
[0005]获取待处理的心电图，根据所述待处理的心电图确定待处理心电信号；
[0006]基于数学形态学滤波算法对所述待处理心电信号进行去基线漂移处理，得到去基线漂移心电信号；
[0007]基于维纳滤波算法对所述去基线漂移心电信号进行去工频干扰处理，得到去工频干扰心电信号；
>[0008]基于经验模态分析法和主成分分析对所述去工频心电信号进行去肌电干扰处理，得到去肌电干扰心电信号；
[0009]基于经验模态分析法和Welch功率谱分析法对所述去肌电干扰心电信号进行去运动伪迹处理，得到去运动伪迹心电信号。
[0010]进一步地，所述基于数学形态学滤波算法对所述待处理心电信号进行去基线漂移处理，得到去基线漂移心电信号，包括：
[0011]将预设的结构元素序列k
n
与所述待处理心电信号的上一个平均信号序列f
n
‑1先进行开运算后再进行闭运算得到的预估值，和将预设的结构元素序列k
n
与所述待处理心电信号的上一个平均信号序列f
n
‑1先进行闭运算再进行开运算得到的预估值进行平均运算后，得到所述待处理心电信号的平均信号序列f
n
；
[0012]根据所述待处理心电信号的平均信号序列f
n
获取所述待处理心电信号为f0,f1,...,f
n
，其中，f0为所述待处理心电信号的原始信号序列。
[0013]进一步地，所述基于数学形态学滤波算法对所述待处理心电信号进行去基线漂移处理，得到去基线漂移心电信号之后，还包括：
[0014]基于巴特沃斯滤波算法对所述去基线漂移心电信号进行去滤波处理。
[0015]进一步地，所述基于经验模态分析法和主成分分析法对所述去工频心电信号进行去肌电干扰处理，得到去肌电干扰心电信号，包括：
[0016]基于第一层内蕴模态函数信号，从所述去工频干扰心电信号分解出第一层剩余值信号；
[0017]采用主成分分析法获取所述第一层内蕴模态函数信号的主成分分量，并根据主成分分量对所述第一层内蕴模态函数信号进行重构，得到下一层内蕴模态函数信号；
[0018]基于下一层内蕴模态函数信号，从第一层剩余值信号继续分解出下一层剩余值信号；
[0019]判断所述下一层剩余值信号是否为单一稳定的信号；
[0020]若是则将所述下一层剩余值信号作为去肌电干扰心电信号，若否则继续采用主成分分析法获取所述下一层内蕴模态函数信号的主成分分量，并根据主成分分量对所述下一层内蕴模态函数信号进行重构，直至判定所述下一层剩余值信号为单一稳定的信号为止。
[0021]进一步地，所述第一层内蕴模态函数信号的获取，包括：
[0022]获取所述去工频干扰心电信号的上包络线和下包络线；
[0023]计算所述上包络线和下包络线的平均包络值，并计算所述去工频干扰心电信号与所述平均包络值之间的信号差值；
[0024]将所述信号差值作为新的去工频干扰心电信号，判断新的去工频干扰心电信号是否满足内蕴模态函数信号的要求条件；
[0025]若是则将所述新的去工频干扰心电信号作为所述第一层内蕴模态函数信号，若否则继续获取新的去工频干扰心电信号的上包络线和下包络线，直至判定新的去工频干扰信号是否满足内蕴模态函数信号的要求条件为止。
[0026]进一步地，所述基于经验模态分解法和Welch功率谱分析法分别对所述去肌电干扰心电信号进行去运动伪迹处理，得到去运动伪迹心电信号，包括：
[0027]对所述去肌电干扰信号进行经验模态分解后得到各阶内蕴模态函数信号；
[0028]对各阶内蕴模态函数信号进行Welch功率谱分析；
[0029]剔除不符合心电信号波形频率谱分布的内蕴模态函数信号；
[0030]将剔除后剩余的符合心电信号波段频率谱分布的内蕴模态函数信号合成去运动伪迹心电信号。
[0031]进一步地，所述心电信号波形频率谱分布为心电信号波形分布0～40Hz，P波为0～18Hz，QRS波为0～37Hz，T波为0～18Hz。
[0032]本专利技术采取的另一种技术方案是，一种心电图关键波段提取方法，包括：
[0033]采用心电图的预处理方法的步骤，对心电图进行预处理；
[0034]对预处理后的所述心电图进行关键波段提取。
[0035]本专利技术采取的另一种技术方案是，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述心电图的预处理方法的步骤，或者所述心电图关键波段提取方法的步骤。
[0036]本专利技术采取的另一种技术方案是，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存
储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述心电图的预处理方法的步骤，或者所述心电图关键波段提取方法的步骤。
[0037]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术一种心电图的预处理方法、关键波段提取方法、设备和介质，对心电图的心电信号进行预处理，有效地滤除心电信号中基线漂移噪声、工频干扰噪声、肌电干扰噪声和运动伪迹噪声，生成纯净准确的心电信号；并且对滤除噪声后的心电信号进行心电图关键波段提取，提高特征提取的准确率，提高特征的适应性，减少模型推理的时间，达到自动去除冗余的目的。
附图说明
[0038]图1为本专利技术一种心电图的预处理方法的流程图。
[0039]图2为本专利技术一种心电图关键波段提取方法的流程图。
[0040]图3为聚类决策图。
具体实施方式
[0041]本专利技术附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利技术的限制。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心电图的预处理方法，其特征在于，包括：获取待处理的心电图，根据所述待预处理的心电图确定待处理心电信号；基于数学形态学滤波算法对所述待处理心电信号进行去基线漂移处理，得到去基线漂移心电信号；基于维纳滤波算法对所述去基线漂移心电信号进行去工频干扰处理，得到去工频干扰心电信号；基于经验模态分析法和主成分分析法对所述去工频心电信号进行去肌电干扰处理，得到去肌电干扰心电信号；基于经验模态分析法和Welch功率谱分析法对所述去肌电干扰心电信号进行去运动伪迹处理，得到去运动伪迹心电信号。2.根据权利要求1所述的一种心电图的预处理方法，其特征在于，所述基于数学形态学滤波算法对所述待处理心电信号进行去基线漂移处理，得到去基线漂移心电信号，包括：将预设的结构元素序列k
n
与所述待处理心电信号的上一个平均信号序列f
n
‑1先进行开运算后再进行闭运算得到的预估值，和将预设的结构元素序列k
n
与所述待处理心电信号的上一个平均信号序列f
n
‑1先进行闭运算再进行开运算得到的预估值进行平均运算后，得到所述待处理心电信号的平均信号序列f
n
；根据所述待处理心电信号的平均信号序列f
n
获取所述待处理心电信号为f0，f1，...，f
n
，其中，f0为所述待处理心电信号的原始信号序列。3.根据权利要求1所述的一种心电图的预处理方法，其特征在于，所述基于数学形态学滤波算法对所述待处理心电信号进行去基线漂移处理，得到去基线漂移心电信号之后，还包括：基于巴特沃斯滤波算法对所述去基线漂移心电信号进行去滤波处理。4.根据权利要求1所述的一种心电图的预处理方法，其特征在于，所述基于经验模态分析法和主成分分析法对所述去工频心电信号进行去肌电干扰处理，得到去肌电干扰心电信号，包括：基于第一层内蕴模态函数信号，从所述去工频干扰心电信号分解出第一层剩余值信号；采用主成分分析法获取所述第一层内蕴模态函数信号的主成分分量，并根据主成分分量对所述第一层内蕴模态函数信号进行重构，得到下一层内蕴模态函数信号；基于下一层内蕴模态函数信号，从第一层剩余值信号继续分解出下一层剩余值信号；判断所述下一层剩余值信号是否为单一稳定的信号；若是则将所述下一层剩余值信号作为去肌电干扰心电...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄桂芳，邱述洪，朱艳春，刘洺锟，赵小丽，
申请(专利权)人：联通广东产业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：