冠心病风险评估方法和装置、心脏性猝死风险评估方法和系统制造方法及图纸

本申请涉及一种冠心病风险评估方法和装置、心脏性猝死风险评估方法和系统。所述方法包括：获取第一预设数量的导联的静息状态下的心电信号，并对各静息状态下的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集；获取各导联的负荷状态下的心电信号，并对各负荷状态下的心电信号进行数据处理，得到对应的高频波形曲线；对各高频波形曲线进行特征分析，得到动态高频QRS波形特征集；其中，动态高频QRS波形特征集包括第二阳性指标的数量；对冠心病风险评估特征集进行评估分析，得到冠心病风险评估分数。采用本方法能够准确评估冠心病风险。分数。采用本方法能够准确评估冠心病风险。分数。采用本方法能够准确评估冠心病风险。

【技术实现步骤摘要】
冠心病风险评估方法和装置、心脏性猝死风险评估方法和系统


[0001]本申请涉及心电信号处理
，特别是涉及一种冠心病风险评估方法、心脏性猝死风险评估方法、冠心病风险评估装置、心脏性猝死风险评估装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]心脏性猝死(Sudden Cardiac Death，SCD)是一种严重危害人类健康的疾病，世界每年因此病猝死的患者约有1200万，其中SCD占75％。大多数 SCD 病例与心室心律失常、冠心病、充血性心力衰竭 (CHF)相关。目前，评估冠心病风险的模型有SYNTAX，根据病变位置、严重程度、分叉、钙化等评价冠脉病变的复杂程度，根据积分的高低为手术方式选择提供初步判断。在心脏性猝死方面，目前有从心率、QRS
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T角、校正QT间期、T波峰末间期维度预测SCD事件。然而，传统模型在临床上均存在敏感性或特异性不高的问题，无法准确评估冠心病风险和心脏性猝死风险。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确评估冠心病、心脏性猝死风险的冠心病风险评估方法和装置、心脏性猝死风险评估方法和系统。
[0004]第一方面，提供一种冠心病风险评估方法，上述方法包括：获取第一预设数量的导联的静息状态下的心电信号，并对各静息状态下的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集；其中，静态高频QRS波形特征集包括第一阳性指标的数量、第一目标导联的数量、第二目标导联的数量和第三目标导联的数量；第一阳性指标用于表征对应导联的高频形态指数大于第一阈值；高频形态指数为对应导联的第一总面积和第二总面积的比值；第一总面积为对应静息状态下的心电信号的各振幅减小区域的总面积；第二总面积为对应静息状态下的心电信号的包络下方总面积；第一目标导联为高频形态指数属于第一区间的导联；第二目标导联为高频形态指数属于第二区间的导联；第三目标导联为高频形态指数属于第三区间的导联；获取各导联的负荷状态下的心电信号，并对各负荷状态下的心电信号进行数据处理，得到对应的高频波形曲线；对各高频波形曲线进行特征分析，得到动态高频QRS波形特征集；其中，动态高频QRS波形特征集包括第二阳性指标的数量；第二阳性指标用于表征对应导联的振幅下降相对值大于第二阈值且对应导联的振幅绝对值大于第三阈值；振幅下降相对值为振幅绝对值和最大RMS电压值的比值；振幅绝对值为最大RMS电压值和目标RMS电压值的差；最大RMS电压值为对应高频波形曲线的RMS电压的最大值；目标RMS电压值为对应高频波形曲线在最大RMS电压值所对应时刻后的RMS电压的最小值；对冠心病风险评估特征集进行评估分析，得到冠心病风险评估分数；其中，冠心病
风险评估分数用于判断出现冠心病风险的大小；冠心病风险评估特征集包括静态高频QRS波形特征集和动态高频QRS波形特征集。
[0005]在其中一个实施例中，冠心病风险评估特征集还包括低频心电波形特征集；冠心病风险评估方法还包括：获取低频心电信号，并对低频心电信号进行提取处理，得到低频心电信号的ST段；对ST段进行识别处理，得到低频心电波形特征集；低频心电波形特征集包括ST段的类型；类型包括阳性和疑似阳性。
[0006]在其中一个实施例中，动态高频QRS波形特征集还包括第四目标导联的数量和第五目标导联的数量；第四目标导联为均方根最小特征点位于第一目标波形的导联；第五目标导联为均方根最小特征点位于第二目标波形的导联；均方根最小特征点为对应高频波形曲线上均方根电压值最小的特征点；第一目标波形包括运动阶段的预设初始时间内的U波、L波和小V波；第二目标波形包括W波、M波和预设初始时间外的小V波。
[0007]在其中一个实施例中，动态高频QRS波形特征集还包括目标降幅比例和/或目标电压比值；其中，目标降幅比例为各导联的振幅下降相对值中的最大值；目标电压比值为各导联的电压比值的最大值；电压比值为对应导联的振幅绝对值与最大RMS电压值的比值。
[0008]在其中一个实施例中，对各静息状态下的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集的步骤包括：对各静息状态下的心电信号进行数据提取，得到对应导联的静态QRS波形的高频分量；根据各导联的静态QRS波形的高频分量确定各导联对应的各振幅减小区域，并计算各导联的第一总面积和对应的第二总面积；根据各导联的第一总面积和对应的第二总面积的比值，得到各导联的高频形态指数；根据各导联的高频形态指数和第一阈值，统计第一阳性指标的数量。
[0009]在其中一个实施例中，对冠心病风险评估特征集进行评估分析，得到冠心病风险评估分数的步骤包括：将冠心病风险评估特征集输入至预设的冠心病风险评估函数或预先训练好的冠心病风险评估网络模型，得到冠心病风险评估分数。
[0010]第二方面，提供了一种心脏性猝死风险评估方法，上述方法包括：获取心衰风险评估分数和通过上述冠心病风险评估方法实施例中任一冠心病风险评估方法所获得的冠心病风险评估分数；其中，心衰风险评估分数通过将心衰风险评估特征集输入至预设的心衰风险评估函数或预先训练好的心衰风险评估网络模型所确定；根据心衰风险评估分数、心衰风险评估分数的权重、冠心病风险评估分数和冠心病风险评估分数的权重进行加权求和计算，得到心脏性猝死风险评估分数；心脏性猝死风险评估分数用于判断出现心脏性猝死风险的大小。
[0011]在其中一个实施例中，心脏性猝死风险评估方法还包括：根据心脏性猝死风险评估分数确定心脏性猝死风险等级；响应于心脏性猝死风险等级大于等级阈值，输出心脏性猝死监测预警数据。
[0012]第三方面，提供了一种冠心病风险评估装置，上述冠心病风险评估装置包括静态高频QRS波形特征获取模块、高频波形曲线生成模块、动态高频QRS波形特征获取模块和冠心病风险评估模块。
[0013]其中，静态高频QRS波形特征获取模块用于获取第一预设数量的导联的静息状态下的心电信号，并对各静息状态下的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集；其中，静态高频QRS波形特征集包括第一阳性指标的数量、第一目标导联的数量、第二目
标导联的数量和第三目标导联的数量；第一阳性指标用于表征对应导联的高频形态指数大于第一阈值；高频形态指数为对应导联的第一总面积和第二总面积的比值；第一总面积为对应静息状态下的心电信号的各振幅减小区域的总面积；第二总面积为对应静息状态下的心电信号的包络下方总面积；第一目标导联为高频形态指数属于第一区间的导联；第二目标导联为高频形态指数属于第二区间的导联；第三目标导联为高频形态指数属于第三区间的导联；高频波形曲线生成模块用于获取各导联的负荷状态下的心电信号，并对各负荷状态下的心电信号进行数据处理，得到对应的高频波形曲线；动态高频QRS波形特征获取模块用于对各高频波形曲线进行特征分析，得到动态高频QRS波形特征集；其中，动态高频QRS波形特征集包括第二阳性指标的数量；第二阳性指标用于表征对应导联的振幅下降相对值大于第二阈值且对应导联的振幅绝对值大于第三阈值；振幅下降相对值为振幅绝本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种冠心病风险评估方法，其特征在于，所述冠心病风险评估方法包括：获取第一预设数量的导联的静息状态下的心电信号，并对各所述静息状态下的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集；其中，所述静态高频QRS波形特征集包括第一阳性指标的数量、第一目标导联的数量、第二目标导联的数量和第三目标导联的数量；所述第一阳性指标用于表征对应所述导联的高频形态指数大于第一阈值；所述高频形态指数为对应所述导联的第一总面积和第二总面积的比值；所述第一总面积为对应所述静息状态下的心电信号的各振幅减小区域的总面积；第二总面积为对应所述静息状态下的心电信号的包络下方总面积；所述第一目标导联为所述高频形态指数属于第一区间的所述导联；所述第二目标导联为所述高频形态指数属于第二区间的所述导联；所述第三目标导联为所述高频形态指数属于第三区间的所述导联；获取各所述导联的负荷状态下的心电信号，并对各所述负荷状态下的心电信号进行数据处理，得到对应的高频波形曲线；对各所述高频波形曲线进行特征分析，得到动态高频QRS波形特征集；其中，所述动态高频QRS波形特征集包括第二阳性指标的数量；所述第二阳性指标用于表征对应所述导联的振幅下降相对值大于第二阈值且对应所述导联的振幅绝对值大于第三阈值；所述振幅下降相对值为振幅绝对值和最大RMS电压值的比值；所述振幅绝对值为所述最大RMS电压值和目标RMS电压值的差；所述最大RMS电压值为对应所述高频波形曲线的RMS电压的最大值；所述目标RMS电压值为对应所述高频波形曲线在所述最大RMS电压值所对应时刻后的RMS电压的最小值；对冠心病风险评估特征集进行评估分析，得到冠心病风险评估分数；其中，所述冠心病风险评估分数用于判断出现冠心病风险的大小；所述冠心病风险评估特征集包括所述静态高频QRS波形特征集和所述动态高频QRS波形特征集。2.根据权利要求1所述的冠心病风险评估方法，其特征在于，所述冠心病风险评估特征集还包括低频心电波形特征集；所述冠心病风险评估方法还包括：获取低频心电信号，并对所述低频心电信号进行提取处理，得到所述低频心电信号的ST段；对所述ST段进行识别处理，得到所述低频心电波形特征集；所述低频心电波形特征集包括所述ST段的类型；所述类型包括阳性和疑似阳性。3.根据权利要求1所述的冠心病风险评估方法，其特征在于，所述动态高频QRS波形特征集还包括第四目标导联的数量和第五目标导联的数量；所述第四目标导联为均方根最小特征点位于第一目标波形的所述导联；所述第五目标导联为所述均方根最小特征点位于第二目标波形的所述导联；所述均方根最小特征点为对应所述高频波形曲线上均方根电压值最小的特征点；所述第一目标波形包括运动阶段的预设初始时间内的U波、L波和小V波；所述第二目标波形包括W波、M波和所述预设初始时间外的小V波。4.根据权利要求1所述的冠心病风险评估方法，其特征在于，所述动态高频QRS波形特征集还包括目标降幅比例和/或目标电压比值；其中，所述目标降幅比例为各所述导联的所述振幅下降相对值中的最大值；所述目标电压比值为各所述导联的电压比值的最大值；所述电压比值为对应所述导联的所述振幅绝对值与所述最大RMS电压值的比值。5.根据权利要求1所述的冠心病风险评估方法，其特征在于，所述对各所述静息状态下
的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集的步骤包括：对各所述静息状态下的心电信号进行数据提取，得到对应所述导联的静态QRS波形的高频分量；根据各所述导联的静态QRS波形的高频分量确定各所述导联对应的各所述振幅减小区域，并计算各所述导联的所述第一总面积和对应的所述第二总面积；根据各所述导联的所述第一总面积和对应的所述第二总面积的比值，得到各所述导联的所述高频形态指数；根据各所述导联的所述高频形态指数和所述第一阈值，统计所述第一阳性指标的数量。6.根据权利要求1至5任意一项所述的冠心病风险评估方法，其特征在于，所述对冠心病风险评估特征集进行评估分析，得到冠心病风险评估分数的步骤包括：将所述冠心病风险评估特征集输入至预设的冠心病风险评估函数或预先训练好的冠心病风险评估网络模型，得到所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：左能，黄庆玺，
申请(专利权)人：毕胜普生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：