一种动态心电信号的伪差识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种动态心电信号的伪差识别方法及系统，方法包括：获取已标记的动态心电数据，已标记的动态心电数据包括心拍数据，对已标记的心拍数据进行第一预处理操作，对预处理后的每个心拍提取特征值并归一化，得到样本特征向量；将样本特征向量输入预先构造的支持向量机进行训练，生成伪差识别模型；对采集的动态心电数据进行第二预处理操作，对预处理后的每个心拍进行提取特征值并进行归一化，得到心拍特征向量；将心拍特征向量输入伪差识别模型，将输出结果作为伪差识别结果。本发明专利技术实施例通过深入挖掘提取待分析数据的特征，采用支持向量机进行训练得到识别模型，用于动态心电信号的伪差识别，提高识别的准确率及算法的鲁棒性。鲁棒性。鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种动态心电信号的伪差识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种动态心电信号的伪差识别方法及系统。

技术介绍

[0002]动态心电图是通过动态心电图仪在患者日常生活状态下连续24小时或更长时间记录其心电活动的全过程，将记录仪获取的心电信息输入计算机进行处理，经过人工编辑打印出动态心电报告，为临床提供诊断和治疗疾病的依据。
[0003]动态心电图在患者日常生活状态下采集，因而在记录过程中不可避免地受到不同程度的干扰，包括基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声。虽然部分干扰可以通过设计相关的滤波器进行滤除，但对于运动等原因引入的干扰，由于与真实心拍的形态相似，滤波器无法完全消除，这些干扰称为“伪差”，在程序自动分析时容易误判成室性早搏或房性早搏，进而影响医生的分析和诊断。
[0004]在现有的相关技术中，主要采用模板匹配聚类、高阶统计、小波分析及独立分量分析等方法进行伪差的识别，但这些方法主要是利用待分析数据本身的特征，导致识别的准确率较低，稳定性较差，在实际的临床应用中效果不理想。
[0005]因此现有技术还有待于进一步发展。

技术实现思路

[0006]针对上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种动态心电信号的伪差识别方法及系统，能够解决现有技术中主要采用模板匹配聚类、高阶统计、小波分析及独立分量分析等方法进行伪差的识别，但这些方法主要是利用待分析数据本身的特征，导致识别的准确率较低，稳定性较差的技术问题。
[0007]本专利技术实施例的第一方面提供一种动态心电信号的伪差识别方法，包括：
[0008]获取已标记的动态心电数据，所述已标记的动态心电数据包括心拍数据，所述心拍数据类型包括真实心拍和伪差；
[0009]对已标记的心拍数据进行第一预处理操作，对预处理后的每个心拍提取特征值并进行归一化处理，得到样本特征向量；
[0010]将所述样本特征向量输入预先构造的支持向量机进行训练，生成伪差识别模型；
[0011]获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进行第二预处理操作，对预处理后的每个心拍进行提取特征值并进行归一化处理，得到心拍特征向量；
[0012]将所述心拍特征向量输入伪差识别模型，获取伪差识别模型的输出结果，将输出结果作为伪差识别结果。
[0013]可选地，对标记后的心拍数据进行第一预处理操作，包括：
[0014]将已标记的心拍数据中的真实心拍和伪差按位置依次进行模板匹配，所有已标注数据匹配完成后统计每个模板中心拍的数量。
[0015]可选地，对预处理后的每个心拍提取特征值并进行归一化处理，得到样本特征向量，包括：
[0016]对预处理后的每个心拍进行特征值提取，所述特征值包括心拍的小波系数、所属模板的心拍总数量、当前心拍前后三个间期的间期比、当前心拍与前后心拍的匹配度、心拍差分数据信息、低频和高频噪声干扰信息；
[0017]将提取的特征值进行归一化处理，得到样本特征向量。
[0018]可选地，所述获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进行第二预处理操作，包括：
[0019]获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进滤波处理，生成滤波数据；
[0020]基于差分阈值算法对滤波数据进行心拍检测，记录每一个心拍的位置信息；
[0021]对每一个心拍进行聚类统计，统计每个模板中心拍的数量。
[0022]可选地，所述将已标记的心拍数据中的真实心拍和伪差按位置依次进行模板匹配，包括：
[0023]将已标记的心拍数据按位置依次与已有的模板进行相似度计算；
[0024]若相似度大于等于阈值，则判定心拍数据属于所述模板，对所述模板中的数据进行更新；
[0025]若相似度小于阈值，则与下一个模板进行匹配计算；
[0026]若已标记的心拍数据与所有模板均不匹配，则基于所述心拍数据新建对应的模板。
[0027]本专利技术实施例第二方面提供了一种动态心电信号的伪差识别系统，所述系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
[0028]获取已标记的动态心电数据，所述已标记的动态心电数据包括心拍数据，所述心拍数据类型包括真实心拍和伪差；
[0029]对已标记的心拍数据进行第一预处理操作，对预处理后的每个心拍提取特征值并进行归一化处理，得到样本特征向量；
[0030]将所述样本特征向量输入预先构造的支持向量机进行训练，生成伪差识别模型；
[0031]获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进行第二预处理操作，对预处理后的每个心拍进行提取特征值并进行归一化处理，得到心拍特征向量；
[0032]将所述心拍特征向量输入伪差识别模型，获取伪差识别模型的输出结果，将输出结果作为伪差识别结果。
[0033]可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
[0034]将已标记的心拍数据中的真实心拍和伪差按位置依次进行模板匹配，所有已标注数据匹配完成后统计每个模板中心拍的数量。
[0035]可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
[0036]对预处理后的每个心拍进行特征值提取，所述特征值包括心拍的小波系数、所属模板的心拍总数量、当前心拍前后三个间期的间期比、当前心拍与前后心拍的匹配度、心拍差分数据信息、低频和高频噪声干扰信息；
[0037]将提取的特征值进行归一化处理，得到样本特征向量。
[0038]可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
[0039]获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进滤波处理，生成滤波数据；
[0040]基于差分阈值算法对滤波数据进行心拍检测，记录每一个心拍的位置信息；
[0041]对每一个心拍进行聚类统计，统计每个模板中心拍的数量。
[0042]本专利技术实施例第三方面提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的动态心电信号的伪差识别方法。
[0043]本专利技术实施例提供的技术方案中，获取已标记的动态心电数据，已标记的动态心电数据包括心拍数据，对已标记的心拍数据进行第一预处理操作，对预处理后的每个心拍提取特征值并归一化，得到样本特征向量；将样本特征向量输入预先构造的支持向量机进行训练，生成伪差识别模型；对采集的动态心电数据进行第二预处理操作，对预处理后的每个心拍进行提取特征值并进行归一化，得到心拍特征向量；将心拍特征向量输入伪差识别模型，将输出结果作为伪差识别结果。本专利技术实施例通过深入挖掘提取待分析数据的特征，采用支持向量机进行训练得到识别模型，用于动态心电信号的伪差识别，提高识别的准确率及算法的鲁棒性。
附图说明
[0044]图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态心电信号的伪差识别方法，其特征在于，包括：获取已标记的动态心电数据，所述已标记的动态心电数据包括心拍数据，所述心拍数据类型包括真实心拍和伪差；对已标记的心拍数据进行第一预处理操作，对预处理后的每个心拍提取特征值并进行归一化处理，得到样本特征向量；将所述样本特征向量输入预先构造的支持向量机进行训练，生成伪差识别模型；获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进行第二预处理操作，对预处理后的每个心拍进行提取特征值并进行归一化处理，得到心拍特征向量；将所述心拍特征向量输入伪差识别模型，获取伪差识别模型的输出结果，将输出结果作为伪差识别结果。2.根据权利要求1所述的动态心电信号的伪差识别方法，其特征在于，所述对标记后的心拍数据进行第一预处理操作，包括：将已标记的心拍数据中的真实心拍和伪差按位置依次进行模板匹配，所有已标注数据匹配完成后统计每个模板中心拍的数量。3.根据权利要求2所述的动态心电信号的伪差识别方法，其特征在于，所述对预处理后的每个心拍提取特征值并进行归一化处理，得到样本特征向量，包括：对预处理后的每个心拍进行特征值提取，所述特征值包括心拍的小波系数、所属模板的心拍总数量、当前心拍前后三个间期的间期比、当前心拍与前后心拍的匹配度、心拍差分数据信息、低频和高频噪声干扰信息；将提取的特征值进行归一化处理，得到样本特征向量。4.根据权利要求3所述的动态心电信号的伪差识别方法，其特征在于，所述获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进行第二预处理操作，包括：获取采集的动态心电数据，对采集的动态心电数据进滤波处理，生成滤波数据；基于差分阈值算法对滤波数据进行心拍检测，记录每一个心拍的位置信息；对每一个心拍进行聚类统计，统计每个模板中心拍的数量。5.根据权利要求4所述的动态心电信号的伪差识别方法，其特征在于，所述将已标记的心拍数据中的真实心拍和伪差按位置依次进行模板匹配，包括：将已标记的心拍数据按位置依次与已有的模板进行相似度计算；若相似度大于等于阈值，则判定心拍数据属于所述模板，对所述模板中的数据进行更新；若相似度小于阈值，则与下一个模板进行匹配计算；若已标记的心拍数据与所有模板均不匹配，则基于所述心拍数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：马亚全，王祥，
申请(专利权)人：深圳华清心仪医疗电子有限公司，
类型：发明
国别省市：