一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法技术

本申请提供了一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，包括：S1、根据前端ADC芯片采集到的心电信号，将ADC采样值转化为电压值；S2、对心电信号进行滤波处理；S3、对滤波后的信号进行N阶数差分运算，得到差值信号；S4、对差值信号进行能量转换计算，得到转换后的能量信号；S5、实时对能量信号进行求导运算，判断信号的起伏变化；S6、根据能量信号的起伏变化是否在设定阈值内，判断是否为有效起搏信号；S7、对心电信号进行降采样滤波处理，按照需要的采样率输出心电信号；S8、如果存在有效起搏信号，将起搏信号打包入心电信号。本方法能够在保证识别精度的前提下，实现低复杂度、低功耗、高实时的起搏信号检测。的起搏信号检测。的起搏信号检测。

【技术实现步骤摘要】
一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法


[0001]本专利技术涉及起搏信号识别技术，尤其涉及一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法。

技术介绍

[0002]随着老龄人口的增多及社会和科技的进步，心脏起搏器被广泛使用。心脏起搏器是一种脉冲发生器，通过脉冲信号刺激心脏收缩，从而提高心率。佩戴起搏器的人员测量心电信号时，其中会混入起搏器的起搏脉冲，起搏脉冲的混入会对心电图的判读产生干扰，在实际使用中需要对起搏信号进行标记，因此准确的识别起搏信号对心电图的判断尤为重要。
[0003]传统的方式是在心电仪上增加额外的起搏检测电路进行检测，但是这种方法有两个弊端，一是由于起搏器拥有不同的起搏模式且同一起搏类型的起搏器受患者个人环境的影响也可以设定不同的工作方式，因此起搏信号千差万别，硬件电路难以适应。二是硬件电路会带来额外的硬件成本同样会带来功耗的增加，这对于便携式长时程心电仪尤为不利。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，能够使用极少的系统资源对心电信号进行实时分析，对起搏信号进行识别。
[0005]以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，包括：
[0007]步骤S1、根据前端ADC芯片采集到的心电信号，将ADC采样值转化为电压值；
[0008]步骤S2、对心电信号进行滤波处理，去除干扰噪声信号；
[0009]步骤S3、对滤波后的信号进行N阶数差分运算，得到差值信号；
[0010]步骤S4、对差值信号进行能量转换计算，得到转换后的能量信号；
[0011]步骤S5、实时对能量信号进行求导运算，判断信号的起伏变化；
[0012]步骤S6、根据能量信号的起伏变化是否在设定阈值内，判断是否为有效起搏信号；
[0013]步骤S7、对心电信号进行降采样滤波处理，按照需要的采样率输出心电信号；
[0014]步骤S8、如果存在有效起搏信号，将起搏信号打包入心电信号。
[0015]在一实施例中，步骤S1中所述前端ADC芯片的采样率为2000Hz。
[0016]在一实施例中，步骤S2中使用50Hz陷波滤波及10HzFIR低通滤波过滤高频干扰信号。
[0017]在一实施例中，步骤S2中还包括在进行数据滤波时对滤波器进行整型转化。
[0018]在一实施例中，步骤S3中，差分运算的阶数N满足1≤N≤5。
[0019]在一实施例中，步骤S4中，所述能量转换计算包括：对差值信号进行平方，选取固定宽度W的窗口对差值信号进行积分运算，得到差值信号的短时能量变化。
[0020]在一实施例中，步骤S5还包括：设定可变阈值V
1_U
与V
1_D
对信号中的起搏信号进行筛选，当信号呈上升趋势且信号能量强度大于V
1_U
时对信号进行记录，当信号能量下降趋势且能量强度小于V
1_D
时结束记录，记录两次采样持续时间长度T1,同时记录本次V
1_U
到上次V
1_D
时持续时间T2。
[0021]在一实施例中，步骤S6包括：对筛选到的本次起搏信号参数T1与T2进行判断，当T1符合第一阈值区间且T2符合第二阈值区间时，判断本次起搏信号为有效起搏信号。
[0022]在一实施例中，所述第一阈值区间为100μs≤T1<2ms，所述第二阈值区间为500ms<T2<2000ms。
[0023]在一实施例中，步骤S8中将起搏信号打包入心电信号包括：对16比特的单通道心电信号最高位增加1比特，当前存在有效起搏信号时，增加的1比特值为1，当无起搏信号时，增加的1比特值为0，然后将数据进行压缩存储。
[0024]本专利技术实施例的有益效果是：
[0025](1)本算法满足低功耗、低性能嵌入式平台的需求。通过实际测试该算法最低可以在40MHz MCU、2K字节内存下实时运行,可在2kHz前端采样下实时输出检测结果。
[0026](2)本算法作为嵌入式检测算法可作为高阶算法的补充，用于对数据进一步分析作为参考，完善信号分析结论，便于人工识别，在无法上传较高心电采样率的情况下提前输出起搏信号检测结果。
[0027](3)本算法不使用额外硬件，可以有效降低硬件成本，且通过阈值调整可适应不同类型起搏信号。
[0028](4)经过心电起搏信号模拟测试，本算法的识别精度可达95％以上。
[0029](5)本算法输出结果占用空间少，仅需在单点心电采样压缩数据后增加1比特数据保存结果。
[0030](6)在同样的便携式心电仪环境下，使用本算法的起搏检测方案对比使用硬件电路的起搏检测方案，在检测效果更优的情况下整机功耗低0.3ma，使用本算法对设备持续工作时长带来很大延长。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0032]在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本专利技术的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
[0033]图1是本申请方法实施例的流程图；
[0034]图2是本申请方法实施例的检测效果示意图。
具体实施方式
[0035]以下结合附图和具体实施例对本专利技术作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本专利技术的保护范围进行任何限制。
[0036]如图1所示，本申请实施例提供了一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，包括以下步骤：
[0037]步骤S1、根据前端ADC芯片采集到的心电信号，将ADC采样值转化为电压值。
[0038]本方法可以通过软件算法形式植入心电仪，在算法移植入心电仪时，需保证心电前端ADC芯片采样率大于1000Hz。采样率过高会带来功耗大幅度增加，选择采样率需平衡算法检测效果和功耗。在实际使用过程，通过测试发现最优前端ADC芯片采样率为2000Hz，即2000hz前端采样率可以达到更好的检测效果，同时能兼顾功耗。因此在本实施例中，步骤S1中前端ADC芯片的采样率为2000Hz。
[0039]步骤S2、对心电信号进行滤波处理，去除干扰噪声信号。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，其特征在于，包括：步骤S1、根据前端ADC芯片采集到的心电信号，将ADC采样值转化为电压值；步骤S2、对心电信号进行滤波处理，去除干扰噪声信号；步骤S3、对滤波后的信号进行N阶数差分运算，得到差值信号；步骤S4、对差值信号进行能量转换计算，得到转换后的能量信号；步骤S5、实时对能量信号进行求导运算，判断信号的起伏变化；步骤S6、根据能量信号的起伏变化是否在设定阈值内，判断是否为有效起搏信号；步骤S7、对心电信号进行降采样滤波处理，按照需要的采样率输出心电信号；步骤S8、如果存在有效起搏信号，将起搏信号打包入心电信号。2.根据权利要求1所述的嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，其特征在于：步骤S1中所述前端ADC芯片的采样率为2000Hz。3.根据权利要求2所述的嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，其特征在于：步骤S2中，使用50Hz陷波滤波及10HzFIR低通滤波过滤高频干扰信号。4.根据权利要求3所述的嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，其特征在于，步骤S2中还包括在进行数据滤波时对滤波器进行整型转化。5.根据权利要求4所述的嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，其特征在于：步骤S3中，差分运算的阶数N满足1≤N≤5。6.根据权利要求5所述的嵌入式低功耗实时心电起搏信号检测方法，其特征在于，步骤S4中，所述能量转换计算包括：对差值信号进行平方，选取固定宽度W的窗口对差值信号进...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵卫，徐征宇，姜雪滨，
申请(专利权)人：山东正心医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：