本发明专利技术公开了一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法、装置及介质，属于医学信号处理技术领域。其中方法包括：获取心电信号，对心电信号进行去噪处理；对去噪处理后的心电信号进行分割处理，获得心拍，并对心拍进行降维处理；采用降维后的心拍作为分类特征，采用随机森林方法对正常心拍和心肌梗死心拍进行分类。本发明专利技术通过对心电信号进行处理，获取心拍，并以心拍为特征进行分类，给出是否心肌梗死或心肌梗死的定位，对有心肌梗死病史的患者的检测和定位将会更加准确。的检测和定位将会更加准确。的检测和定位将会更加准确。
【技术实现步骤摘要】
基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法、装置及介质
[0001]本专利技术涉及医学信号处理
，尤其涉及一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]心肌梗死是由于冠状动脉阻塞导致心肌缺血，严重可导致心肌坏死，对人类健康和生命的威胁不容忽视。早期诊断和定位对于心肌梗死的治疗和预后有着至关重要的作用，可以帮助医生及时发现、处理心肌梗死，避免心肌坏死，减少死亡率。还可以帮助医生了解患者的病情，并对症治疗，从而缩短治疗时间，减轻患者痛苦。因此，因此心肌梗死检测及心肌梗死位置定位一直是临床研究的热点之一。但是目前尚缺少一种简便的检测与定位心肌梗死的技术方案。
技术实现思路
[0003]为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法、装置及介质。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是：
[0005]一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法，包括以下步骤：
[0006]获取心电信号，对心电信号进行去噪处理；
[0007]对去噪处理后的心电信号进行分割处理，获得心拍，并对心拍进行降维处理；
[0008]采用降维后的心拍作为分类特征，采用随机森林方法对正常心拍和心肌梗死心拍进行分类。
[0009]进一步地，所述对心电信号进行去噪处理，包括：
[0010]去除心电信号的基线漂移噪声、工频噪声以及高频噪声。
[0011]进一步地，所述去除心电信号的基线漂移噪声、工频噪声以及高频噪声，包括：
[0012]使用截止频率为0.5Hz的5阶高通巴特沃斯滤波器，滤除心电信号中的高频噪声；
[0013]使用移动平均滤波器对心电信号去除50Hz的工频干扰，其中核宽度为50Hz波形的周期数。
[0014]进一步地，所述对去噪处理后的心电信号进行分割处理，获得心拍，包括：
[0015]使用Pan
‑
Tomkins算法对心电信号进行R波峰检测，根据检测到的R波峰获取心拍；其中一个R波峰对应一个心拍。
[0016]进一步地，所述对心拍进行降维处理，包括：
[0017]采用主成分分析方法对心拍进行降维处理，获得预设维度的心拍用于分类。
[0018]进一步地，所述心肌梗死心拍包括以下11类：下壁心肌梗死、前间壁心肌梗死、前外壁心肌梗死、前壁心肌梗死、下后壁心肌梗死、下侧壁心肌梗死、后外侧壁心肌梗死、后壁心肌梗死、侧壁心肌梗死、前间隔外侧壁心肌梗死、下后壁心肌梗死；
[0019]所述采用降维后的心拍作为分类特征，采用随机森林方法对正常心拍和心肌梗死
心拍进行分类，包括：
[0020]采用PTB诊断心电数据库中的心电数据作为实验数据，对决策树进行学习训练。
[0021]进一步地，所述基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法还包括以下步骤：
[0022]分别进行了5折交叉验证实验和10折交叉验证实验，以避免训练样本的选择对分类效果的影响。
[0023]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0024]一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位系统，包括：
[0025]信号处理模块，用于获取心电信号，对心电信号进行去噪处理；
[0026]心拍分割模块，用于对去噪处理后的心电信号进行分割处理，获得心拍，并对心拍进行降维处理；
[0027]心拍分类模块，用于采用降维后的心拍作为分类特征，采用随机森林方法对正常心拍和心肌梗死心拍进行分类。
[0028]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0029]一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位装置，包括：
[0030]至少一个处理器；
[0031]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0032]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述方法。
[0033]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0034]一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
[0035]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过对心电信号进行处理，获取心拍，并以心拍为特征进行分类，给出是否心肌梗死或心肌梗死的定位，实现了简单、准确地对有心肌梗死病史的患者的检测和定位。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本专利技术实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本专利技术的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
[0037]图1是本专利技术实施例中正常人II导联心电信号滤波效果图；
[0038]图2是本专利技术实施例中心律失常患者II导联心电信号滤波效果图；
[0039]图3是本专利技术实施例中正常人的II导联心电图R波的检测和心拍分割效果图；
[0040]图4是本专利技术实施例中心肌梗死患者的II导联心电图R波的检测和心拍分割效果图；
[0041]图5是本专利技术实施例中心拍PCA降维后前两个主分量相应的散点图；
[0042]图6是本专利技术实施例中心拍PCA降维后前三个主分量相应的散点图；
[0043]图7是本专利技术实施例中测试集:训练集＝1:9时，分类混淆矩阵示意图；
[0044]图8是本专利技术实施例中测试集:训练集＝2:8时，分类混淆矩阵示意图；
[0045]图9是本专利技术实施例中测试集:训练集＝3:7时，分类混淆矩阵示意图；
[0046]图10是本专利技术实施例中试集不同比例情况下的测试集识别准确率示意图；
[0047]图11是本专利技术实施例中5折交叉验证实验的分类性能指标曲线图；
[0048]图12是本专利技术实施例中10折交叉验证实验的分类性能指标曲线图；
[0049]图13是本专利技术实施例中一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0050]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
[0051]在本专利技术的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0052]在本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取心电信号，对心电信号进行去噪处理；对去噪处理后的心电信号进行分割处理，获得心拍，并对心拍进行降维处理；采用降维后的心拍作为分类特征，采用随机森林方法对正常心拍和心肌梗死心拍进行分类。2.根据权利要求1所述的一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法，其特征在于，所述对心电信号进行去噪处理，包括：去除心电信号的基线漂移噪声、工频噪声以及高频噪声。3.根据权利要求2所述的一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法，其特征在于，所述去除心电信号的基线漂移噪声、工频噪声以及高频噪声，包括：使用截止频率为0.5Hz的5阶高通巴特沃斯滤波器，滤除心电信号中的高频噪声；使用移动平均滤波器对心电信号去除50Hz的工频干扰。4.根据权利要求1所述的一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法，其特征在于，所述对去噪处理后的心电信号进行分割处理，获得心拍，包括：使用Pan
‑
Tomkins算法对心电信号进行R波峰检测，根据检测到的R波峰获取心拍；其中一个R波峰对应一个心拍。5.根据权利要求1所述的一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法，其特征在于，所述对心拍进行降维处理，包括：采用主成分分析方法对心拍进行降维处理，获得预设维度的心拍用于分类。6.根据权利要求1所述的一种基于单导联心电图心肌梗死检测与定位方法，其特征在于，所述心肌梗死心拍包括以下11类：下壁心肌梗死、前间壁心肌梗死、前...
【专利技术属性】
技术研发人员：董训德，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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