一种房颤信号检测方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种房颤信号检测方法和装置，包括：获取原始心电信号，对所述原始心电信号进行预处理，得到待分析心电信号；基于预设波形识别方法，确定所述待分析心电信号中的QRS波起点集合和终点集合；基于预设重构方法根据所述QRS波起点集合和终点集合，对所述待分析心电信号进行重构，得到心电重构信号；基于延时算法确定所述心电重构信号的特征值，并根据所述特征值和预设判断阈值，判断所述心电重构信号中是否存在房颤信号。本发明专利技术基于延时算法确定重构信号的特征值，根据特征值和预设判断阈值对房颤信号进行检测，可缩小房颤信号检测的延迟时间，减少处理过程中的计算量，实现对房颤信号的实时检测。现对房颤信号的实时检测。现对房颤信号的实时检测。

【技术实现步骤摘要】
一种房颤信号检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及信号处理
，具体涉及一种房颤信号检测方法和装置。

技术介绍

[0002]近年来，心血管疾病的发病率逐年上升，其高致残率和高死亡率严重危害人类健康。房颤是临床常见的一种心律失常疾病，易导致心房血栓、缺血性脑卒中等严重的并发症。房颤的心电波形常表现为RR间期紊乱、P波消失等特征，尽早对房颤信号进行准确地检测，对降低由房颤引起的死亡率具有重要意义。
[0003]随着非线性动力技术的不断发展，非线性动力技术在心电信号的研究方面得到了广泛应用。目前，利用非线性动力技术对房颤进行识别时，主要是通过相空间重构法结合神经网络进行智能检测。将心脏搏动视为非线性动力学系统，应用相空间重构方法将一维时间序列映射到高维相空间中，在保证与原始序列相同的动态行为前提下，挖掘时间序列中所隐含的表征房颤过程的节律特征，再构建合适的卷积网络模型，对节律特征进行分类，从而实现房颤的识别。但这种方法往往要选择多重维数m重构m维空间，并且还要搭建神经网络模型进行房颤检测，存在计算量大、房颤识别效率低的问题，不适合对房本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种房颤信号检测方法，其特征在于，包括：获取原始心电信号，对所述原始心电信号进行预处理，得到待分析心电信号；基于预设波形识别方法，确定所述待分析心电信号中的QRS波起点集合和终点集合；基于预设重构方法根据所述QRS波起点集合和终点集合，对所述待分析心电信号进行重构，得到心电重构信号；基于延时算法确定所述心电重构信号的特征值，并根据所述特征值和预设判断阈值，判断所述心电重构信号中是否存在房颤信号。2.根据权利要求1所述的一种房颤信号检测方法，其特征在于，对所述原始心电信号进行预处理，得到待分析信号，包括：对所述原始心电信号进行低通滤波，得到第一滤波心电信号；对所述第一滤波心电信号进行高通滤波，得到第二滤波心电信号；对所述第二滤波心电信号进行工频滤波，得到待分析信号。3.根据权利要求1所述的一种房颤信号检测方法，其特征在于，基于预设重构方法根据所述QRS波起点集合和终点集合，对所述待分析心电信号进行重构，得到心电重构信号，包括：根据所述QRS波起点集合和终点集合，将所述待分析心电信号中的QRS波消除，得到多个SQ间期信号；利用预设补全方法对每个所述SQ间期信号进行信号补全，得到每个所述SQ间期信号对应的补全信号；对所述补全信号进行高通滤波和平滑处理，得到待拼接信号；对相邻两个待拼接信号进行拼接，得到心电重构信号。4.根据权利要求3所述的一种房颤信号检测方法，其特征在于，利用预设补全方法对每个所述SQ间期信号进行信号补全，得到每个所述SQ间期信号对应的补全信号，包括：对任一SQ间期信号SQ[n]，若SQ[n][1]为第所述SQ间期信号SQ[n]的第一个采样点的幅值，则在SQ[n]的首部补入预设补全长度的幅值为SQ[n][1]的波形，得到SQ[n]对应的补全信号。5.根据权利要求4所述的一种房颤信号检测方法，其特征在于，对所述补全信号进行高通滤波和平滑处理，得到待拼接信号，包括：对所述补全信号进行高通滤波，得到滤波后的补全信号；删除所述滤波后的补全信号首部的预设补全长度的波形，得到待拼接信号。6.根据权利要求3所述的一种房颤信号检测方法，其特征在于，对相邻...

【专利技术属性】
技术研发人员：戎昌立，
申请(专利权)人：武汉中旗生物医疗电子有限公司，
类型：发明
国别省市：