本发明专利技术提出一种心电图信号中QRS波识别方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号；采用隔点差分的方式，对滤波后的心电图信号中符合设定间隔的间隔采样点进行采样值差分，以得到隔点差分后的心电图信号；对隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号；对待识别的心电图信号进行QRS波识别，以确定QRS波的波峰位置。由此，可以降低T波被误识别为QRS波的概率，提升QRS波识别结果的准确性。提升QRS波识别结果的准确性。提升QRS波识别结果的准确性。
【技术实现步骤摘要】
心电图信号中QRS波识别方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及医疗电子
，尤其涉及一种心电图信号中QRS波识别方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在心电图(Electrocardiogram，简称ECG)信号的自动分析中，QRS波的检测尤为重要，其中，QRS波是ECG信号中最显著的部分，反映了心室收缩时心脏的电行为，其能量占据心电信号能量的很大比例。QRS波分部于心电图信号中、高频区域，峰值落在10～20HZ之间，并且幅度特征非常明显，与其他波形区别显著，因而在心电特征波形的检测中，通常先定位QRS波群，当确定QRS波后，才有可能计算心率并进行心率变异分析，检测ET段的参数和分析心电的其他细节信息，因此，QRS波的检测是ECG检测中的首要问题，是诊断心率失常的重要依据。
[0003]目前单导联采集的心电图信号中，可能会采集到高大T波，一般在以下4种情况下可能采集到高大T波：1、心肌缺血和心肌损伤的超急性期；2、电解质的紊乱，如高钾血症患者；3、早期复极综合征，对于这类患者也会出现T波高尖；4、电极佩戴位置不正确引起的T波高大。
[0004]然而，在高大T波存在的情况下，极易造成将高大T波误判为QRS波的情况，从而导致RR间期缩短，心率值加倍，从而增加后续相关疾病分析的难度。
技术实现思路
[0005]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0006]本专利技术提出一种心电图信号中QRS波识别方法、装置、设备和存储介质，以实现降低T波被误识别为QRS波的概率，从而提升QRS波识别结果的准确性。
[0007]本专利技术第一方面实施例提出了一种心电图信号中QRS波识别方法，包括：
[0008]采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号；
[0009]采用隔点差分的方式，对所述滤波后的心电图信号中符合设定间隔的间隔采样点进行采样值差分，以得到隔点差分后的心电图信号；
[0010]对所述隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号；
[0011]对所述待识别的心电图信号进行QRS波识别，以确定QRS波的波峰位置。
[0012]本专利技术实施例的心电图信号中QRS波识别方法，通过采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号；采用隔点差分的方式，对所述滤波后的心电图信号中符合设定间隔的间隔采样点进行采样值差分，以得到隔点差分后的心电图信号；对所述隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号；对所述待识别的心电图信号进行QRS
波识别，以确定QRS波的波峰位置。由此，通过对采集的心电图信号依次进行滤波处理、隔点差分、二次差分、平方和积分滤波处理，可以使得积分后的积分量，在QRS波波峰位置更加突出，从而能够降低T波被误识别为QRS波的概率，提升QRS波识别结果的准确性。
[0013]本专利技术第二方面实施例提出了一种心电图信号中QRS波识别装置，包括：
[0014]滤波模块，用于采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号；
[0015]差分模块，用于采用隔点差分的方式，对所述滤波后的心电图信号中符合设定间隔的间隔采样点进行采样值差分，以得到隔点差分后的心电图信号；
[0016]处理模块，用于对所述隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号；
[0017]识别模块，用于对所述待识别的心电图信号进行QRS波识别，以确定QRS波的波峰位置。
[0018]本专利技术实施例的心电图信号中QRS波识别装置，通过采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号；采用隔点差分的方式，对所述滤波后的心电图信号中符合设定间隔的间隔采样点进行采样值差分，以得到隔点差分后的心电图信号；对所述隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号；对所述待识别的心电图信号进行QRS波识别，以确定QRS波的波峰位置。由此，通过对采集的心电图信号依次进行滤波处理、隔点差分、二次差分、平方和积分滤波处理，可以使得积分后的积分量，在QRS波波峰位置更加突出，从而能够降低T波被误识别为QRS波的概率，提升QRS波识别结果的准确性。
[0019]本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本专利技术第一方面实施例提出的心电图信号中QRS波识别方法。
[0020]本专利技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面实施例提出的心电图信号中QRS波识别方法。
[0021]本专利技术第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本专利技术第一方面实施例提出的心电图信号中QRS波识别方法。
[0022]本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0023]本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0024]图1为本专利技术实施例一所提供的心电图信号中QRS波识别方法的流程示意图；
[0025]图2为本专利技术实施例二所提供的心电图信号中QRS波识别方法的流程示意图；
[0026]图3a为本专利技术实施例中滤波后的心电图信号示意图；
[0027]图3b为本专利技术实施例中隔点差分后的心电图信号示意图；
[0028]图3c为本专利技术实施例中二次差分后的心电图信号示意图；
[0029]图3d为本专利技术实施例中平方处理后的心电图信号示意图；
[0030]图3e为本专利技术实施例中待识别的心电图信号示意图；
[0031]图4为本专利技术实施例三所提供的心电图信号中QRS波识别方法的流程示意图；
[0032]图5为本专利技术实施例中积分滤波后的心电图信号示意图；
[0033]图6为本专利技术实施例四所提供的心电图信号中QRS波识别装置的结构示意图。
具体实施方式
[0034]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0035]1842年法国科学家Mattencci首先发现了心脏的电活动，1872年Muirhead记录到心脏波动的电信号，1885年荷兰生理学家W.Einthoven首本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心电图信号中QRS波识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号；采用隔点差分的方式，对所述滤波后的心电图信号中符合设定间隔的间隔采样点进行采样值差分，以得到隔点差分后的心电图信号；对所述隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号；对所述待识别的心电图信号进行QRS波识别，以确定QRS波的波峰位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别的心电图信号进行QRS波识别，包括：对所述待识别的心电图信号进行峰值识别，以得到采样值为峰值的峰值采样点；在所述峰值采样点的采样值大于QRS波幅度阈值的情况下，识别所述峰值采样点为QRS波的波峰位置，对应的采样值为QRS波的幅度；在所述峰值采样点的采样值小于或等于所述QRS波幅度阈值的情况下，识别所述峰值采样点处为噪声。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别所述峰值采样点为QRS波的波峰位置，对应的采样值为QRS波的幅度之后，还包括：根据所述QRS波的幅度，更新缓存队列；其中，所述缓存队列中存储有最近识别出的设定个数的所述QRS波的幅度；对所述缓存队列中存储的各所述QRS波的幅度求取均值，得到幅度均值；根据所述幅度均值与设定比例系数的乘积，更新所述QRS波幅度阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述隔点差分后的心电图信号顺序进行二次采样值差分、采样值平方处理和积分滤波，以得到待识别的心电图信号，包括：对所述隔点差分后的心电图信号中相邻采样点进行采样值差分，以得到二次差分后的心电图信号；对所述二次差分后的心电图信号中各采样点进行采样值平方处理，以得到平方处理后的心电图信号；以设定步长，对所述平方处理后的心电图信号进行移动窗口积分滤波处理，以得到所述待识别的心电图信号。5.根据权利要求1所述的方法，所述采用高通和/或低通滤波方式，对采集的心电图信号进行滤波处理，以得到滤波后的心电图信号，包括：采用所述低通滤波方式，对采...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵燕洁，
申请(专利权)人：浙江荷清柔性电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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