一种快速多参数识别可除颤心律的方法技术

本发明专利技术公开了一种快速多参数识别可除颤心律的方法，该方法包括如下步骤：获取心电信号并进行滤波去噪，得到预处理信号；计算预处理信号的多参数，基于多参数判断所述心电信号为可除颤心律或不可除颤心律；连续2次判断为可除颤心律，则进行电除颤。本发明专利技术的快速多参数识别可除颤心律的方法，灵敏度与特异度较高且计算量较小，能快速识别出是否为可除颤心律，解决目前除颤仪对可除颤心律识别灵敏度、特异度低及速度慢的问题。特异度低及速度慢的问题。特异度低及速度慢的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种快速多参数识别可除颤心律的方法


[0001]本专利技术涉及心电信号处理和心律类型识别的
，具体涉及一种快速多参数识别可除颤心律的方法。

技术介绍

[0002]室性心律失常在临床上十分常见，既可发生在结构性心脏病与遗传性心律失常综合征患者，也可见于心脏结构正常的人群。室性心律失常当中的室颤及室性心动过速往往可使患者面临死亡的威胁，该种心律类型为可除颤的心律，当患者发生此种心律类型时，若没有专业的医生或专业的医疗设备对患者进行救治,患者可在很短的时间内死亡。AED作为救命神器,它可是实现在无专业医生指导的情况下自动分析患者的心律，判断患者是否需要进行除颤并执行电除颤以及给予其他的治疗建议，从而有效挽救患者生命。除颤仪设备最为关键的部分为可除颤心律的识别方法，有效地提高除颤仪对于可除颤心律的识别的灵敏度和特异度以及快速识别能力是当前仍需要解决的问题。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术中对可除颤心律识别的灵敏度和特异度低以及识别速度慢等问题，本专利技术提供技术方案如下：
[0004]一种快速多参数识别可除颤心律的方法，该方法包括如下步骤：
[0005]获取心电信号并进行滤波去噪，得到预处理信号；
[0006]计算预处理信号的多参数，基于多参数判断所述心电信号为可除颤心律或不可除颤心律；
[0007]连续2次判断为可除颤心律，则进行电除颤。
[0008]进一步地，判断所述心电信号为可除颤心律或不可除颤心律的方法包括：
[0009]计算预处理信号的差分绝对值之和SDD、平滑度SSP及绝对均值SAM，若差分绝对值之和SDD小于其阈值SDDT1，或者，信号平滑度SSP为100％且绝对值均值SAM小于阈值SAMT，则判定为不可除颤心律，否则，计算预处理信号的概率密度值SPV。
[0010]进一步地，若概率密度值SPV小于其阈值SPVT时，则判定为不可除颤心律，否则，计算预处理信号的波峰标准差SPT和振幅总体平均变化率SORC。
[0011]进一步地，若波峰标准差SPT小于其阈值SPTT且振幅总体平均变化率SORC大于其阈值SORCT，则判定为可除颤心律，否则，获取所述差差分绝对值之和SDD。
[0012]进一步地，所述差分绝对值之和SDD大于阈值SDDT2，则通过波峰标准差SPT计算心率值HR2，且心率值HR2大于心率阈值HR，则判定为可除颤心律，否则为不可除颤心律。
[0013]进一步地，所述差分绝对值之和SDD小于阈值SDDT2，则通过Pan
‑
Tompkins算法计算心率值HR1，且心率值HR1大于心率阈值HR，则判定为可除颤心率，否则为不可除颤心律。
[0014]进一步地，所述心电信号的时间长度为2s，采样频率为500Hz。
[0015]进一步地，所述滤波去噪为：采用一阶带阻巴特沃斯滤波器和移动平均滤波器进
行滤波去噪。
[0016]进一步地，采用上截止频率49Hz、下截止频率51Hz的一阶带阻巴特沃斯滤波器滤除工频滤波，采用一阶巴特沃斯滤波器滤除2Hz以下的频率信号，采用窗宽为9的移动平均滤波器滤除高频噪声信号。
[0017]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0018](1)本专利技术的快速多参数识别可除颤心律的方法，采用2秒判断一次是否为可除颤节律的方案，当且仅当连续两次判断为除颤节律才建议进行电击，缩短了判断是否进行电击除颤的时间，识别可除颤心律的灵敏度与特异度较高且计算量较小，能快速识别出是否为可除颤心律，解决目前除颤仪对可除颤心律识别灵敏度、特异度低及速度慢的问题；
[0019](2)本专利技术的快速多参数识别可除颤心律的方法，采用两种心率计算方式相结合，避免在复杂的心电波形心率判断中出现漏搏的情形；
[0020](3)本专利技术的快速多参数识别可除颤心律的方法，采用的差分绝对值之和、信号平滑度、绝对值均值、幅度概率密度、波峰标准差、振幅总体平均变化率等参数计算具有较低的时间复杂度与空间复杂度，有效地节省了设备运行时间及数据存储空间。
附图说明
[0021]图1为本专利技术一种快速多参数识别可除颤心律的方法的示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]实施例1
[0024]参照图1，一种快速多参数识别可除颤心律的方法，该方法包括如下步骤：
[0025]获取心电信号并进行滤波去噪，得到预处理信号；
[0026]计算预处理信号的多参数，基于多参数判断所述心电信号为可除颤心律或不可除颤心律；
[0027]连续2次判断为可除颤心律，则进行电除颤。
[0028]具体的，所述心电信号的时间长度为2s，采样频率为500Hz。
[0029]具体的，所述滤波去噪为：将获取的心电信号采取数字滤波进行预处理，为保证心电信号的完整及准确性，需要对信号包含的高频噪声、肌电干扰、基线漂移等噪声信号进行滤除。首先，采用一阶巴特沃斯带阻滤波器对50Hz工频滤波进行滤除，该滤波器的上限截止频率为49Hz、下限截止频率为51Hz，该处理主要针对信号当中可能存在的工频噪声信号进行滤除；然后再利用一阶巴特沃斯滤波器滤除2Hz以下的信号，该处理主要解决信号基线漂移的问题；最后利用窗宽为9的移动平均滤波滤除高频噪声，得到预处理信号。
[0030]判断所述心电信号为可除颤心律或不可除颤心律的方法包括：
[0031]S1：计算预处理信号的差分绝对值之和SDD、平滑度SSP及绝对值均值SAM，若差分绝对值之和SDD小于其阈值SDDT1，或者，信号平滑度SSP为100％且绝对值均值SAM小于阈值
SAMT，则判定为不可除颤心律，否则，计算预处理信号的概率密度值SPV；
[0032]S2：若概率密度值SPV小于其阈值SPVT时，则判定为不可除颤心律，否则，计算预处理信号的波峰标准差SPT和振幅总体平均变化率SORC；
[0033]S3：若波峰标准差SPT小于其阈值SPTT且振幅总体平均变化率SORC大于其阈值SORCT，则判定为可除颤心律，否则，获取所述差分绝对值之和SDD；
[0034]S4：所述差分绝对值之和SDD大于阈值SDDT2，则通过波峰标准差SPT计算心率值HR2，且心率值HR2大于心率阈值HR，则判定为可除颤心律，否则为不可除颤心律；
[0035]S5：所述差分绝对值之和SDD小于阈值SDDT2，则通过Pan
‑
Tompkins算法计算心率值HR1，且心率值HR1大于心率阈值HR，则判定为可除颤心律，否则为不可除颤心律。
[0036]具体的，S1中，针对停搏等信号幅度震荡较小的不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速多参数识别可除颤心律的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取心电信号并进行滤波去噪，得到预处理信号；计算预处理信号的多参数，基于多参数判断所述心电信号为可除颤心律或不可除颤心律；连续2次判断为可除颤心律，则进行电除颤。2.根据权利要求1所述快速多参数识别可除颤心律的方法，其特征在于，判断所述心电信号为可除颤心律或不可除颤心律的方法包括：计算预处理信号的差分绝对值之和SDD、平滑度SSP及绝对均值SAM，若差分绝对值之和SDD小于其阈值SDDT1，或者，信号平滑度SSP为100％且绝对值均值SAM小于阈值SAMT，则判定为不可除颤心律，否则，计算预处理信号的概率密度值SPV。3.根据权利要求2所述快速多参数识别可除颤心律的方法，其特征在于，若概率密度值SPV小于其阈值SPVT时，则判定为不可除颤心律，否则，计算预处理信号的波峰标准差SPT和振幅总体平均变化率SORC。4.根据权利要求3所述快速多参数识别可除颤心律的方法，其特征在于，若波峰标准差SPT小于其阈值SPTT且振幅总体平均变化率SORC大于其阈值SORCT，则判定为可除颤心律，否则，获取所述差分绝对值之和SDD。5.根据权利要求4所述快速多参数识...

【专利技术属性】
技术研发人员：石明岩，孟坤，潘成浩，董建涛，杜鹏勇，
申请(专利权)人：济南鑫贝西生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：