【技术实现步骤摘要】
一种基于心阻抗的信号处理方法
[0001]本专利技术涉及医疗算法
，具体来说，涉及一种基于心阻抗的信号处理方法。
技术介绍
[0002]针对病患者的血液动力学监测参数通常基于热稀释法的有创血液动力学测量方法，基于心阻抗的无创血液动力学计算方法，已经有很好的方案和监测系统，特别是基于心阻抗的无创血液动力学是利用同步的心电信号、心阻抗信号，和相关的计算方法，及相关的校准系数等实现血液动力学多个参数的实时监测，由于相关技术的发展与数字信号处理的进步，及新型传感技术及模拟放大器等不断出现，使得信号测量系统得到优化，针对病患者的心电信号、心阻抗信号监测完全可以实现更方便的一体化监测芯片系统，可以改善应用中的抗扰性差的不足。
[0003]目前监测与评估血液动力学的方法存在以下不足：
[0004]1)有创监测方法成本较高，并且对人体有物理损伤，不够方便；
[0005]2)无创监测方法抗干扰能力弱，没有有效的去噪算法，并且计算的参数较少，不能准确的评估心血管功能。
[0006]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于心阻抗的信号处理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于心阻抗的信号处理方法，包括以下方法步骤：
[0009](1)根据阻抗法血液动力学相关原理，通过设计自适应噪声完备集合经验模态分解结合改进的小波阈值法对心电信号以及心...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于心阻抗的信号处理方法，其特征在于，包括以下方法步骤：(1)根据阻抗法血液动力学相关原理，通过设计自适应噪声完备集合经验模态分解结合改进的小波阈值法对心电信号以及心阻抗微分信号进行预处理；(2)根据两路生理信号的生理意义，利用经典的Pan_Tompkins算法结合分段法对心电信号进行特征点识别，同时利用差分法和阈值简单化处理，自适应分段法对心阻抗微分信号进行特征点的识别；(3)根据血液动力学相关参数的计算公式，计算出21项血液动力学参数来评估人体血液循环系统效率。2.根据权利要求1所述的一种基于心阻抗的信号处理方法，其特征在于，步骤(1)中采用的CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)结合改进的小波阈值预处理方法对心电和心阻抗信号进行去噪处理，包括以下步骤：
①
将从硬件系统采集到的心电信号和心阻抗信号进行CEEMDAN分解，得到从高频到低频依次排序的多个模态函数IMF分量；
②
再通过计算两路生理信号和各自获得的各层IMF分量之间的相关系数，相关系数计算公式如下：假如IMF1与原始信号的相关系数非常小，但是IMF2与原始信号的相关系数陡然增加，此时就将IMF2认定为有效分量的开始分量；假设从IMF1开始到IMFm分量与原始信号的相关系数都呈现递减趋势，但是第m+1个IMF分量与原始信号的相关系数陡然增大，此时则从第m层IMF分量开始重构；
③
将区分出来的含有噪声的高频IMF分量通过改进的小波阈值函数中进行滤波，本课题使用的改进的小波阈值函数为：其中改进阈值处理之后的小波系数为w
j,k
，第j尺度上的第k个小波系数是w
j,k
，λ为临界阈值；
④
对有效的IMF分量通过频谱分析去除基线漂移所在层的IMF分量，再与经过改进阈值函数去噪后的高频分量叠加，便可以获得经过预处理后的生理信号。3.根据权利要求1所述的一种基于心阻抗的信号处理方法，其特征在于，步骤(2)中用PTR算法对心电信号进行特征点识别，包括以下步骤：
①
对上述经过预处理后的心电信号，记为x(n)，对x(n)用小波阈值进行去噪处理，处理后的信号记为x
d
(n)；
②
对经过小波去噪处理后的信号x
d
(n)作微分和平方处理得到信号x
s
(n)，我们使用五点差分传递函数：
H(z)＝(1/8T)(
‑
z
‑2‑
2z
‑1+2z1+z2)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
③
对x
s
(n)进行移动平均处理得到，并且用双阈值法进行峰值的寻找，移动平均积分计算如下：其中N为积分窗口宽度中的样本数；Y(nT)＝(1/N)[x(nT
‑
(N
‑
1)T)+x(nT
‑
(N
‑
2)T)+...+x(nT)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
④
对上述寻找到R点心电信号进行分段，以R点为中心，分别以0.02倍采样率为一段，长度记为L1，以0.04倍采样率为一段，长度记为L2，在分别以L1和L2为距离在R点前方...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海波，付逍，毛文，石磊，
申请(专利权)人：深圳东海浪潮科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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