CN103549951B - 一种基于心电图12导联关联计算的p波信息测量方法 - Google Patents

Abstract

一种基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，该测量方法主要是利用不同导联之间的各种特征的相关关系来计算P波的测量元素，所述测量方法是基于一种判断QRS波群子波特征信息等同比较的相关性算法，该相关性算法是通过一个key值参数的调整确定不同类别数据之间的相关性，能对不同心拍的同种特征元素进行匹配对比；所述的测量方法包括P波测量子步骤，它通过特定的导联组合，结合所述相关性算法，从QRS波起点向前一定范围内定位P波的峰值；每个导联在P波邻域区段内寻找P波起点及终点，找出区段内判定P波形态的极值点和趋势拐点，最终对P波计算所有测量信息。

Description

一种基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法

技术领域

本发明涉及的是基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，具体为一种用于12导联常规心电图自动诊断的QRS波群子波特征信息提取与测量的方法，属于心电图（ECG）自动诊断技术领域。

背景技术

当前，我国医疗设备先进、技术优势突出的医疗资源基本都集中于大城市部分医院，尤其是三甲医院，对于中小城市特别是社区医院和乡镇卫生院来说，医疗技术水平还较为落后，大多数社区医生都不能对12导联常规心电图进行准确的测量和诊断。一种帮助医生方便快速提取12导联同步心电图特征信息分析测量的自动诊断算法是非常重要的，它所能带来的社会和经济效益十分巨大。

在国外，早在30多年前就已经开始利用计算机的运算优势对12导联同步心电图进行分析计算，比如美国GE公司，其12导联常规心电图的自动诊断分析已经达到一定的准确率，即便其软件及设备价格较为昂贵但仍然在我国国内占据了一大部分市场。

国内的心电图自动分析技术正在逐步发展，对QRS波群（心拍）的定位的技术已经较为成熟，但对于子波的信息检索和计算尤其是P波的检索仍然是一大难题，而P波的分析计算又是自动诊断心律失常的关键点之一。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，它基于12导联同步心电图的分析与测量，可针对QRS波群P波子波的特征信息在不同导联体现出的不同特征进行同步比对分析，极大提高了12导联同步心电图的分析准确率；主要用于12导联常规心电图的分析以及12导联动态心电图分析系统和装置。

本发明的目的是通过如下技术方案来完成的，本发明所述的一种基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，该测量方法主要是利用不同导联之间的各种特征的相关关系来计算P波的测量元素，它是基于一种判断QRS波群子波特征信息等同比较的相关性算法，该相关性算法是通过一个key值参数的调整确定不同类别数据之间的相关性，能对不同心拍的同种特征元素进行匹配对比；

所述的测量方法包括P波测量子步骤，它通过特定的导联组合，结合所述相关性算法，从QRS波起点向前一定范围内定位P波的峰值；每个导联在P波邻域区段内寻找P波起点及终点，找出区段内判定P波形态的极值点和趋势拐点，最终对P波计算所有测量信息。

本发明所述的相关性算法进一步包括：

所述的Key值参数确定P波测量子步骤，对于不同导联的不同测量信息或波形特征值的比较，要计算相关联的key值，以确保比较结果的合理性；

所述的P波测量子步骤进一步包括：

12导联中选择6导联作为P波定位分析导联，确定P波可能存在的区域并做相应分析并计算P波定位子步骤，其中对6个导联检测得到的“P”波做进一步分析比对，寻求其在一定邻域范围内的关联性并最终得出是否确定为P波的子步骤；

对每一个导联进行P波定位分析并寻找它们各自的拐点，寻求这些特征点在一定邻域范围内的关联性并最终判定P波的起点和终点。

本发明所述的P波测量子步骤进一步包括：

对所判定的P波某个邻域内找到所有的极值点和拐点，通过对这些特征点的分析最终得出P波振幅、P波方向、P波时限、P波形态等信息；

若所述P波形态分析为双峰P波，则进一步分析P波的双峰振幅、方向、时限以及P波的切迹信息。

本发明可针对QRS波群P波子波的特征信息在不同导联体现出的不同特征进行同步比对分析，极大提高了12导联同步心电图的分析准确率；主要用于12导联常规心电图的分析以及12导联动态心电图分析系统和装置。

附图说明

图1为本发明所述12导联P波定位流程图。

图2为本发明所述P波信息测量流程图。

具体实施方式

下面将结合具体实施例及附图对本发明做详细的介绍：本发明所述的一种基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，该测量方法主要是利用不同导联之间的各种特征的相关关系来计算P波的测量元素，它是基于一种判断QRS波群子波特征信息等同比较的相关性算法，该相关性算法是通过一个key值参数的调整确定不同类别数据之间的相关性，能对不同心拍的同种特征元素进行匹配对比；

所述的测量方法包括P波测量子步骤，它通过特定的导联组合，结合所述相关性算法，从QRS波起点向前一定范围内定位P波的峰值；每个导联在P波邻域区段内寻找P波起点及终点，找出区段内判定P波形态的极值点和趋势拐点，最终对P波计算所有测量信息。

本发明所述的相关性算法进一步包括：

所述的Key值参数确定P波测量子步骤，对于不同导联的不同测量信息或波形特征值的比较，要计算相关联的key值，以确保比较结果的合理性；

所述的P波测量子步骤进一步包括：

12导联中选择6导联作为P波定位分析导联，确定P波可能存在的区域并做相应分析并计算P波定位子步骤，其中对6个导联检测得到的“P”波做进一步分析比对，寻求其在一定邻域范围内的关联性并最终得出是否确定为P波的子步骤；

对每一个导联进行P波定位分析并寻找它们各自的拐点，寻求这些特征点在一定邻域范围内的关联性并最终判定P波的起点和终点。

本发明所述的P波测量子步骤进一步包括：

对所判定的P波某个邻域内找到所有的极值点和拐点，通过对这些特征点的分析最终得出P波振幅、P波方向、P波时限、P波形态等信息；

若所述P波形态分析为双峰P波，则进一步分析P波的双峰振幅、方向、时限以及P波的切迹信息。

    实施例：

在心电图的分析过程中，QRS波群的准确抓取是至关重要的一步，本发明在12导联同步心电图的分析中充分体现多导联的优势，采用专业医生分析心电图的依据和方法，避免了一般的计算机分析方法容易对单一导联的分析造成大量误判的结果。整个信息测量的处理过程如图1所示，它具体包括如下步骤：

1．相关性算法。

心电信号是一组一维的离散数据，一维是由于其在时间轴上是一组等分数据。在整个心电分析算法中，无论是检波技术或是测量技术，都时刻离不开两个数据的等同性判断，尤其在采用模式识别的模版匹配算法中应用更加广泛。对于精度越高的心电波，对等同性判断的要求也更高，在两波的振幅、电压、时限等具体测量信息对比的时候，都用到了等同性判断，因此本节引进相关性算法的概念，用于在整个12导联心电分析算法中比较两数的等同性。

传统的相关性算法有差分阈值法和比例法，这两种方法相对简单，不适合用于在特征信息和测量元素复杂的心电图判图上。本专利将这两种常用的方法结合，采用差分与原数据求比例的方法，为了使算法对两个比较数据的鲁棒性较为平衡，将差分取平方，再和两数的乘积求比值关系，通过预先输入的阈值对该比值关系进行相关性确认，最终确定两数是否相关。算法公式如下：

Relativity = XK * XK / | S1 * S2 | ;  ﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ ①

其中，XK = S1 - S2 ; S1和S2表示两个等待判定相关性的数值，可以是以下参数中的一个值或一个计算方法，包括幅值、电压、心率、R-R间期、时限、斜率等等。对于不同类型的S，需要确定一个参数key值进行相关性判断，当计算结果为相关系数relativity > key时表示两数不相关，否则表示两数相关（等同）。

该算法中，相关性系数越小（最小为0），说明两数越相关，理想情况下，当两数相等的时候，XK = 0，相关系数也为0。

2、P波定位子步骤  本子步骤是P波信息测量的基础，以QRS波起点及R波点为前提，通过对特定导联的组合进行分析计算，最终准确捕捉P波位置，如图1所示，它进一步包括如下步骤：

A2、选择Ⅱ、AVF、AVR、V1、V4、V5进行分析，对每一个导联的每一个QRS波，执行B2步骤。对6个导联的Pjd和Pjx（Pjd指P波邻域内的极大值点，Pjx指P波邻域内的极小值点，以下类同）进行对比分析，首先取Ⅱ和AVF导联，这两个导联的P波应该为同一个方向且一般情况下方向均为向上，因此对他们的Pjd进行临近对比分析，若相差不到0.02s，则可认为是同一个位置，判断这两个导联的Pjd的幅值，以key值取0.15进行相关性分析，若结果为相关，则可初步判定这两个导联的Pjd点为P波点。调取AVR导联的Pjx点，同理与Ⅱ导联的Pjd点进行临近对比分析，若相差不到0.02s，则可认为是同一个位置，进一步判断它们的幅值，以key值取0.15进行相关性分析，若结果为相关，则可进一步确定P波点。继续分析V1、V4和V5导联，对V1导联的Pjd和Pjx分别以上述步骤与Ⅱ的Pjd点进行对比分析，确定V1导联的P波点位置；同理，对V4和V5导联进行对比分析，确定它们的P波点位置。将上述6个导联的P波峰值点计算平均值，以该平均值为中心、前后各0.01s的邻域区段内搜索其他6个导联的P波位置，并记录。

若以上分析后发现Ⅱ和AVF导联P波为倒置，而AVR导联P波为直立，则可能是一些特殊的心律失常或者交接性早搏产生的P                                               波。同样采用上述方法，可找出所有导联的P波并进行对比分析后确认P波位置。若分析结果为Ⅱ和AVF导联的P波方向相反，则将它们与AVR导联进行对比分析，与AVR导联相反的导联为正确P波，另一个可能为干扰造成。

如果对Ⅱ导联的P波分析后发现存在相邻的两个极大值点，且满足以下两个条件：

A21、以key值取0.15时两极大值的电压值是相关的；

A22、两个极大值的位置关系为小于0.04s；

则该P波可能为双峰P波，以同样方法分析AVF导联和AVR导联，若分析结果均为双峰P波，且P波和P’波分别对应满足邻域相关性条件，则可判定该P波为双峰P波。

若当前P波为单峰P波，则执行C2步骤；若当前P波为双峰P波，则执行D2步骤。最后都转向E2步骤。

B2、对当前QRS波群进行分析，从QRS波起点向前0.20s邻域区段内进行搜索，找到一个极大值点和一个极小值点，分别记作Pjd和Pjx，且必须满足Pjd为QRS起点向前0.20s邻域区段内的最大值，而Pjx为QRS起点向前0.20s邻域区段内的最小值。对每一个所找到的Pjd和Pjx，验证是否有3个导联的电压值小于对应R波点电压值的一半，若是，返回A2步骤，否则认为是干扰波。

C2、若A2步骤分析结果为单峰P波，则：

C21、从P波峰值点开始向前0.04s邻域区段内搜索一个最大拐点，设该最大拐点为Z1点，满足以下条件：Z1点以下述公式所计算的二次导数的结果在邻域区段内为最小，该公式如下：

G = 2×(V+V) + (V+V) - 6×V; ﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ ④

其中G表示Z点的二次导数计算结果，V表示Z点的电压值，V表示Z点前0.01s位置的电压值，V表示Z点后0.01s位置的电压值、V表示Z点前0.005s位置的电压值、V表示Z点后0.005s位置的电压值。

C22、同理，从P波峰值点开始向后0.04s邻域区段内搜索一个最大拐点，设该最大拐点为Z2点，同样Z2点按照公式④进行计算得到最大拐点。

D2、若A2步骤分析结果为双峰P波，则按照C2步骤的方法分别从P波开始向前搜索以及P’波开始向后搜索两个最大拐点。

E2、对6个导联的P波起点进行邻域相关分析，对于存在4个以上导联满足在0.01s的邻域内为相关，则可确定P波起点。同理也可确定P波终点。根据所述确定的P波起点和终点，结合P波的峰值点，找出其他6个导联的P波起点和终点。

3、P波信息测量子步骤  以第2步骤所述的P波定位子步骤为基础，进一步分析P波，对每一个导联每一个QRS波群中的P波进行测量和计算，得出P波的测量信息，所述测量信息主要包括：P波振幅、P波方向、P波时限；若为双峰P波时，进一步包括以下测量要素：前峰振幅和时限、后峰振幅和时限、双峰切迹信息。如图2所示，本步骤进一步包括下述内容：

A3、若所述P波的分析结果为单峰P波，则根据第2步骤的结果，可直接计算P波信息如下：

A31、P波振幅：A = V - V，单位为毫伏（mv）；其中V和V分别为P波峰值点和P波起点的电压值。

A32、P波时限：S = (W- W) ÷ frequ ，单位为秒（s）；其中W和W分别为P波终点和P波起点的位置坐标，frequ为当前心电数据的采样频率。

A33、P波方向：当P波振幅A为正时P波方向向上（直立），当P波振幅A为负时P波方向向下（倒置）。

B3、若所述P波的分析结果为双峰P波，则根据第2步骤的结果，计算P波信息如下：

B31、P波振幅：A = V - V，单位为毫伏（mv）；其中V为双峰中电压绝对值更大的那个峰值电压；和V为P波起点的电压值。

B32、P波时限：S = (W- W) ÷ frequ ，单位为秒（s）；其中W和W分别为P波终点和P波起点的位置坐标，frequ为当前心电数据的采样频率。

B33、在P波波峰与P’ 波波峰之间找到极小值点（若P波为双峰倒置，则寻找极大值点），即双峰P波的切迹点，记为Pz点，进一步计算下述特征：

P波前峰振幅：A = V - V，单位为毫伏（mv）；其中V为P波前峰峰值电压；和V为P波起点的电压值。

P波前峰时限：S = (W- W) ÷ frequ ，单位为秒（s）；其中W为P波切迹点的位置坐标。

P波后峰振幅：A = V - V，单位为毫伏（mv）；其中V为P波后峰峰值电压；和V为P波起点的电压值。

P波后峰时限：S = (W-W) ÷ frequ ，单位为秒（s）。

切迹点振幅：A = V - V，单位为毫伏（mv）；其中V为切迹点的电压值。

以上描述内容的各个详细步骤，可以通过计算机来实现，本领域技术人员应该能够理解，对于任何一个特定的方法和步骤应用不同的方式来实现所述功能，或者通过替换其中的一些参数以及推演出类似的公式方法和判定规则，只要是不脱离本专利构思的前提下，均应当视为属于本专利的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，该测量方法主要是利用不同导联之间的各种特征的相关关系来计算P波的测量元素，其特征在于所述测量方法是基于一种判断QRS波群子波特征信息等同比较的相关性算法，该相关性算法是通过一个key值参数的调整确定不同类别数据之间的相关性，能对不同心拍的同种特征元素进行匹配对比；

    所述的相关性算法是将传统的差分阈值法和比例法这两种常用的方法结合，采用差分与原数据求比例的方法，为了使算法对两个比较数据的鲁棒性较为平衡，将差分取平方，再和两数的乘积求比值关系，通过预先输入的阈值对该比值关系进行相关性确认，最终确定两数是否相关；算法公式如下：

Relativity=XK*XK/|S1*S2|； ﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ ①

其中，XK=S1-S2；S1和S2表示两个等待判定相关性的数值，可以是以下参数中的一个值或一个计算方法，包括幅值、电压、心率、R-R 间期、时限、斜率；对于不同类型的S，需要确定一个参数key值进行相关性判断，当计算结果为相关系数relativity>key时表示两数不相关，否则表示两数等同；

所述的测量方法包括P波测量子步骤，它通过导联组合，结合上述相关性算法，从QRS波起点向前一定范围内定位P波的峰值；每个导联在P波邻域区段内寻找P波起点及终点，找出区段内判定P波形态的极值点和趋势拐点，最终对P波计算所有测量信息。

2.根据权利要求1所述的基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，其特征在于，所述的相关性算法进一步包括：

所述的Key 值参数确定P波测量子步骤，对于不同导联的不同测量信息或波形特征值的比较，要计算相关联的key值，以确保比较结果的合理性；

所述的P波测量子步骤进一步包括：

12导联中选择6导联作为P波定位分析导联，确定P波可能存在的区域并做P波定位分析并计算P波定位子步骤，其中对6个导联检测得到的“P”波做进一步分析比对，寻求其在一定邻域范围内的关联性并最终得出是否确定为P 波的子步骤；

对每一个导联进行P波定位分析并寻找它们各自的拐点，寻求这些特征点在一定邻域范围内的关联性并最终判定P波的起点和终点。

3.如权利要求2所述的基于心电图12导联关联计算的P波信息测量方法，其特征在于所述的P波测量子步骤进一步包括：

对所判定的P波一定邻域内找到所有的极值点和拐点，通过对这些特征点的分析最终得出P波振幅、P波方向、P波时限、P波形态等信息；

若所述P波形态分析为双峰P波，则进一步分析P波的双峰振幅、方向、时限以及P波的切迹信息。