CN103431851A - 一种心率监护方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种心率监护方法，将一个便携式可穿戴系统佩戴于使用者的身上，所述便携式可佩带系统包括加速度传感器、无线心率传感器和蓝牙模块，通过无线心率传感器检测使用者的心电信号，然后通过蓝牙模块与远端电脑上的蓝牙通讯器建立无线连接，无线心率传感器检测到的使用者的心电信号通过加速度传感器传输到远端检测电脑进行储存和显示。本发明提供的心率监控方法能够实时采集，并通过无线传输，由远程电脑实时分析，对心率失常情况给予诊断和报警，实现心率失常的无线实时监测。

Description

一种心率监护方法

技术领域

本发明涉及一种心率监控方法，特别涉及一种无线心率监护方法。 

背景技术

心脏病是威胁人类生命与健康的最大顽疾，其具有突发性、难预测、死亡率高等特点，因此对患者的心电信号进行实时监测显得尤为重要。大多数患者如果患有潜在的心脏疾病，则会在生活中导致猝死，危害相当大。因此，无线心电监护方法的研究在近年来引起了国内外的高度重视。 

但是目前大多数心电监护方法成本较高，操作复杂，很难在家庭中普及使用。 

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种能够在日常家庭使用的心率监护方法。 

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案来实现： 

一种心率监护方法，将一个便携式可穿戴系统佩戴于使用者的身上，所述便携式可佩带系统包括加速度传感器、无线心率传感器和蓝牙模块，通过无线心率传感器检测使用者的心电信号，然后通过蓝牙模块与远端电脑上的蓝牙通讯器建立无线连接，无线心率传感器检测到的使用者的心电信号通过加速度传感器传输到远端检测电脑进行储存和显示。 

进一步，所述心率监护系统采用锂电池作为系统电源。 

进一步，所述心率检测信号的获取方法为：所述心电信号的采样频率为512HZ，心率信号被分割成若干时间长度为1分钟的片段，实时心率信号H(t)，1分钟心率增加信号ΔHR_Tminute(t)和平均心率

信号分别如下所示： 

$H\left(t\right)=\frac{50\×f_s\×n}{\mathrm{\Δt}}$

$\stackrel{\‾}{H_N}\left(t\right)=\frac{1}{2N}\underset{k-N}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}H(t+\frac{60k}{f_s})$

ΔHR_Tminute(t)=H(t+T)-H(t) 

在监测过程中，上述式中参数定义为：T=1,n=3and N=300。 

进一步，所述心率信号的分析方法为：用随机共振分析实时心率监测信号，建立模型，该模型包含三个因素：双稳态（或多稳态）系统，输入信号以及噪声源，以一个在双稳态势阱中被周期力驱动的过阻尼布朗运动粒子来描述随机共振特性， 

$\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=-\frac{\mathrm{dV}\left(x\right)}{\mathrm{dx}}+S\sin \left(\mathrm{\π}{f}_{0}t\right)+I\left(t\right)+\sqrt{3D}\mathrm{\ξ}\left(t\right)---\left(1\right)$

V(x)为非线性对称势函数，ξ(t)为高斯白噪声，其自相关函数为： 

E[ξ(t)ξ(0)]=2Dδ(t)，S是输入信号强度，I(t)是实时心率监测信号平均值，f₀是调制信号频率，D是噪声强度，a和b是一个实参数， 

$V\left(x\right)=-\frac{1}{4}{\mathrm{ax}}^2+\frac{2}{3}{\mathrm{bx}}^4---\left(2\right)$

因此式（1）可以改写为： 

$\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=\frac{1}{2}\mathrm{ax}-\frac{8}{3}{\mathrm{bx}}^3+S\sin \left(\mathrm{\π}{f}_{0}t\right)+I\left(t\right)+\sqrt{3D}\mathrm{\ξ}\left(t\right)---\left(3\right)$

将信噪比定义为： $\mathrm{SNR}=2\left[\underset{\mathrm{\Δ\ω}\→0}{\lim }\underset{\mathrm{\Ω}-\mathrm{\Δ\ω}}{\overset{\mathrm{\Ω}+\mathrm{\Δ\ω}}{\∫}}S\left(\mathrm{\ω}\right)\mathrm{d\ω}\right]/S_N\left(\mathrm{\Ω}\right)---\left(4\right)$

S(ω)是信号频谱密度，S_N(Ω)是信号频率范围内的噪声强度。 

前述的心率监护方法在监测心脏病患者心律失常的作用。 

前述的心率监护方法在监测运动员运动量的作用。 

与现有技术相比，本发明具有以下优点：在蓝牙技术的支持下，本发明提供的心电监护方法可无线实时检测心率信号，起到预警心律失常或者监测运动量的作用。 

进一步的，采用小型锂电池作为系统电源支持，最高可支持12小时连续工作，便于使用者随时佩戴，而不用经常更换电源。 

进一步的，采用本发明提供的心率信号监测方法，可以获取患者的完整数字化QRS波。 

进一步的，采用本发明提供的心率信号分析方法，可以检测分析微弱信号，提供合理的心率分析模型。 

进一步的，本发明提供的心率监护方法可以方便心脏病患者随身携带监护系统，无线实时监测分析，为心脏病患者的心律失常提供预警，及时开展相应治疗。 

进一步的，所述心率监护方法还可以方便运动员随身携带监护系统，无线实时监测分析，判断运动员的运动量是否合适或者过量，以便及时调整训练计划。 

附图说明

图1是本发明实施例1中心脏病患者心率正常和心率失常情况下的信噪比曲线。 

图2是本发明实施例2中运动员在不同运动状态下的信噪比曲线。 

具体实施方式

本发明提供的心率监护方法中，包括加速度传感器、无线心率传感器和蓝牙模块构成的便携式可穿戴系统，其中加速度传感器型号为MMA7261QT，蓝牙模块采用ASB系列，该模块是可以支持50米传输距离和30毫安工作电流的一类蓝牙收发器。 

采用小型锂电池作为系统电源支持，最高可支持12小时连续工作。在蓝牙技术的支持下，可穿戴系统可以快速连接到远端监测电脑并将传感器检测信号以超过700Kbps的速率传输至电脑进行储存和显示。 

无线心率传感器用于检测心电信号，蓝牙模块用于与远端电脑上的蓝牙通讯器建立无线连接，无线心率传感器的检测信号通过加速度传感器传输到远端检测电脑进行储存和显示。 

系统中，心率检测信号的获取方法为： 

建立如下模型： 

所述心电信号的采样频率为512HZ，心率信号被分割成若干时间长度为1分钟的片段，实时心率信号H(t)，1分钟心率增加信号ΔHR_Tminute(t)和平均心率

信号分别如下所示： 

$H\left(t\right)=\frac{50\×f_s\×n}{\mathrm{\Δt}}$

$\stackrel{\‾}{H_N}\left(t\right)=\frac{1}{2N}\underset{k=-N}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}H(t+\frac{60k}{f_s})$

ΔHR_Tminute(t)=H(t+T)-H(t) 

在监测过程中，上述式中参数定义为：T=1,n=3and N=300。 

本发明的心率监护系统中， 

所述心率信号的分析方法为： 

建立如下分析模型: 

用随机共振分析实时心率监测信号，该模型包含三个因素：双稳态（或多稳态）系统，输入信号以及噪声源，以一个在双稳态势阱中被周期力驱动的过阻尼布朗运动粒子来描述随机共振特性， 

$\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=-\frac{\mathrm{dV}\left(x\right)}{\mathrm{dx}}+S\sin \left(\mathrm{\π}{f}_{0}t\right)+I\left(t\right)+\sqrt{3D}\mathrm{\ξ}\left(t\right)---\left(1\right)$

V(x)为非线性对称势函数，ξ(t)为高斯白噪声，其自相关函数为： 

E[ξ(t)ξ(0)]=2Dδ(t)，S是输入信号强度，I(t)是实时心率监测信号平均值，f₀是调制信号频率，D是噪声强度，a和b是一个实参数， 

$V\left(x\right)=-\frac{1}{4}{\mathrm{ax}}^2+\frac{2}{3}{\mathrm{bx}}^4---\left(2\right)$

因此式（1）可以改写为： 

$\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=\frac{1}{2}\mathrm{ax}-\frac{8}{3}{\mathrm{bx}}^3+S\sin \left(\mathrm{\π}{f}_{0}t\right)+I\left(t\right)+\sqrt{3D}\mathrm{\ξ}\left(t\right)---\left(3\right)$

将信噪比定义为： $\mathrm{SNR}=2\left[\underset{\mathrm{\Δ\ω}\→0}{\lim }\underset{\mathrm{\Ω}-\mathrm{\Δ\ω}}{\overset{\mathrm{\Ω}+\mathrm{\Δ\ω}}{\∫}}S\left(\mathrm{\ω}\right)\mathrm{d\ω}\right]/S_N\left(\mathrm{\Ω}\right)---\left(4\right)$

S(ω)是信号频谱密度，S_N(Ω)是信号频率范围内的噪声强度。 

下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细描述。 

实施例1 

采用本心率监护方法记录某心脏病患者在心率正常和失常两种状态下的实时心率信号，心率信号经随机共振分析后系统输出信噪比如图1所示。 

从图1可以看出，该患者在心率正常的状态下，心率信号的随机共振信噪比曲线较为稳定平缓，开始缓慢上升并逐渐达到最大值，之后开始平缓下降，下降的速率低于上升的速率，正常心率的信噪比特征峰并不明显，但是可以观察出整个信噪比曲线的最大值为-78.5dB。然而在心率失常的状态下，心率信号的随机共振信噪比曲线首先经历一个快速的上升，并出现一个较为明显的特征峰，特征峰值为-77dB。之后经历了一次波动，最后缓慢下降，下降的速率低于上升的速率，整条信噪比曲线最大值为-76.53dB。比较该患者心率 正常和心率失常的信噪比曲线，可以得到明显的区分和判断，因此可以根据实时心率随机共振信噪比特征峰值，来判断患者的心率状态，以便对病情及时报警和开展相应的治疗。 

实施例2 

利用本发明提供的心率监护方法记录了某运动员在站立、散步、慢跑和踢足球四种状态下的实时心率信号，心率信号经随机共振分析后系统输出信噪比如图2所示。 

从图2可以观察出，运动员在站立的状态下，心率信号的随机共振信噪比特征峰值为-76dB。在散步的状态下，心率信号的随机共振信噪比特征峰值为-74dB。在慢跑的状态下，心率信号的随机共振信噪比特征峰值为-68dB。在踢足球的状态下，心率信号的随机共振信噪比特征峰值为-64dB。因此可以根据实时心率随机共振信噪比特征峰值，来判断运动员的运动状态，进而判断运动量是否合适或者过量，以便调整训练计划。 

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。 

Claims (6)

1.一种心率监护方法，其特征在于，将一个便携式可穿戴系统佩戴于使用者的身上，所述便携式可佩带系统包括加速度传感器、无线心率传感器和蓝牙模块，通过无线心率传感器检测使用者的心电信号，然后通过蓝牙模块与远端电脑上的蓝牙通讯器建立无线连接，无线心率传感器检测到的使用者的心电信号通过加速度传感器传输到远端检测电脑进行储存和显示。

2.根据权利要求1所述的心率监护方法，其特征在于，所述心率监护系统采用锂电池作为系统电源。

3.根据权利要求1所述的心率监护方法，其特征在于，所述心率检测信号的获取方法为：所述心电信号的采样频率为512HZ，心率信号被分割成若干时间长度为1分钟的片段，实时心率信号H(t)，1分钟心率增加信号ΔHR_Tminute(t)和平均心率

信号分别如下所示：

$H\left(t\right)=\frac{50\×f_s\×n}{\mathrm{\Δt}}$

$\stackrel{\‾}{H_N}\left(t\right)=\frac{1}{2N}\underset{k=-N}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}H(t+\frac{60k}{f_s})$

ΔHR_T minute(t)=H(t+T)-H(t)

在监测过程中，式中参数定义为：T=1,n=3and N=300。

4.根据权利要求1所述的心率监护方法，其特征在于，所述心率信号的分析方法为：用随机共振分析实时心率监测信号，建立模型，该模型包含三个因素：双稳态（或多稳态）系统，输入信号以及噪声源，以一个在双稳态势阱中被周期力驱动的过阻尼布朗运动粒子来描述随机共振特性，

$\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=-\frac{\mathrm{dV}\left(x\right)}{\mathrm{dx}}+S\sin \left(\mathrm{\π}{f}_{0}t\right)+I\left(t\right)+\sqrt{3D}\mathrm{\ξ}\left(t\right)---\left(1\right)$

V(x)为非线性对称势函数，ξ(t)为高斯白噪声，其自相关函数为：

E[ξ(t)ξ(0)]=2Dδ(t)，S是输入信号强度，I(t)是实时心率监测信号平均值，

f₀是调制信号频率，D是噪声强度，a和b是一个实参数，

$V\left(x\right)=-\frac{1}{4}{\mathrm{ax}}^2+\frac{2}{3}{\mathrm{bx}}^4---\left(2\right)$

因此式（1）可以改写为：

$\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=\frac{1}{2}\mathrm{ax}-\frac{8}{3}{\mathrm{bx}}^3+S\sin \left(\mathrm{\π}{f}_{0}t\right)+I\left(t\right)+\sqrt{3D}\mathrm{\ξ}\left(t\right)---\left(3\right)$

将信噪比定义为： $\mathrm{SNR}=2\left[\underset{\mathrm{\Δ\ω}\→0}{\lim }\underset{\mathrm{\Ω}-\mathrm{\Δ\ω}}{\overset{\mathrm{\Ω}+\mathrm{\Δ\ω}}{\∫}}S\left(\mathrm{\ω}\right)\mathrm{d\ω}\right]/S_N\left(\mathrm{\Ω}\right)---\left(4\right)$

S(ω)是信号频谱密度，S_N(Ω)是信号频率范围内的噪声强度。

5.如权利要求1-4所述的任意一项的心率监护方法在监测心脏病患者心律失常的作用。

6.如权利要求1-4所述的任意一项的心率监护方法在监测运动员运动量的作用。

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