CN103720468B - 应用于动态心电数据的伪差识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种应用于动态心电数据的伪差识别方法和装置。所述方法包括：预处理原始动态心电数据以得到动态心电数据；初步识别所述动态心电数据以得到所述动态心电数据中的非伪差动态心电数据段；在所述非伪差动态心电数据段所形成的非伪差动态心电数据中检测QRS复合波；根据所述QRS复合波进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据中的伪差。采用本发明能在缺少额外硬件装置的前提下应用于单导联动态心电数据的伪差识别。

Description

应用于动态心电数据的伪差识别方法和装置

技术领域

本发明涉及信号处理技术，特别是涉及一种应用于动态心电数据的伪差识别方法和装置。

背景技术

动态心电数据大都由心电记录仪的佩戴者长达12小时甚至24小时以上佩戴心电记录仪记录得到的，并且常常采用一定的自动分析软件对记录得到的动态心电数据进行分析以得以当前佩戴者的心电状态。

但是，自动分析软件大都是假设动态心电数据是“干净”的，即假设所处理的动态心电数据并未含有大量伪差，因此必然导致了分析得到的当前佩戴者的心电状态是不准确的。

因此在对动态心电数据进行分析之前，应当进行伪差的处理，以消除对分析准确性的影响。传统的伪差处理是通过消除伪差干扰实现的，例如，借助于速度传感器的自适应滤波方法、基于盲源信号分离的方法等，但是并无法在缺少额外硬件装置，例如速度传感器的前提下应用于单导联的动态心电数据。

发明内容

基于此，有必要提供一种能在缺少额外硬件装置的前提下对单导联动态心电数据的进行伪差识别的方法。

此外，还有必要提供一种能在缺少额外硬件装置的前提下对单导联的动态心电数据进行伪差识别的装置。

一种应用于动态心电数据的伪差识别方法，包括如下步骤：

预处理原始动态心电数据以得到动态心电数据；

初步识别所述动态心电数据以得到所述动态心电数据中的非伪差动态心电数据段；

在所述非伪差动态心电数据段所形成的非伪差动态心电数据中检测QRS复合波；

根据所述QRS复合波进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据中的伪差。

在其中一个实施例中，所述初步识别所述动态心电数据以得到所述动态心电数据中的非伪差动态心电数据段的步骤包括：

对所述动态心电数据分段以得到若干个动态心电数据段；

计算动态心电数据段所对应的平均值和方差；

根据所述平均值和方差判断所在的动态心电数据段是否存在突变数据，若为是，则对所述动态心电数据段中存在的突变数据进行计数；

判断所述动态心电数据段中计数得到的数值是否大于突变限值，若为是，则将所述动态心电数据段标记为伪差动态心电数据段；

根据所述伪差动态心电数据段得到所述分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段。

在其中一个实施例中，所述根据所述QRS复合波对非伪差动态心电数据段进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据段中的伪差的步骤包括：

对所述非伪差动态心电数据进行分段以得到若干个非伪差动态心电数据段；

计算所述非伪差动态心电数据段对应的平均值、方差和QRS模板；

根据所述QRS模板对所述非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段；

标记所述子数据段为伪差。

在其中一个实施例中，所述根据所述QRS模板对所述非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段的步骤包括：

计算所述QRS模板的幅度绝对值最大值、均值和方差；

根据所述QRS模板的均值和方差设置阈值条件，判断所在的非伪差动态心电数据段是否满足所述阈值条件，若为是，则标记所述非伪差动态心电数据段为伪差，若为否，则

将所述非伪差动态心电数据段划分为若干个子数据段；

根据所述QRS模板的幅度绝对值最大值设置阈值线；

统计所述子数据段在所述阈值线上的穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔；

根据所述穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔判断子数据段是否为伪差，若为是，则进入所述标记所述子数据段为伪差的步骤。

在其中一个实施例中，所述标记所述子数据段为伪差的步骤之后，所述根据所述QRS复合波对非伪差动态心电数据段进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据段中的伪差的步骤还包括：

判断所述非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段个数是否大于数量限值，若为是，则将所述非伪差动态心电数据段标记为伪差。

一种应用于动态心电数据的伪差识别装置，包括：

预处理模块，用于预处理原始动态心电数据以得到动态心电数据；

初步识别模块，用于初步识别所述动态心电数据以得到所述动态心电数据中的非伪差动态心电数据段；

检波模块，用于在所述非伪差动态心电数据段所形成的非伪差动态心电数据中检测QRS复合波；

多特征伪差识别模块，用于根据所述QRS复合波进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据中的伪差。

在其中一个实施例中，所述初步识别模块包括：

动态数据分段单元，用于对所述动态心电数据分段以得到若干个动态心电数据段；

动态数据计算单元，用于计算动态心电数据段所对应的平均值和方差；

突变判断单元，用于根据所述平均值和方差判断所在的动态心电数据段是否存在突变数据，若为是，则通知计数单元；

所述计数单元用于对所述动态心电数据段中存在的突变数据进行计数；

突变数值判断单元，用于判断所述动态心电数据段中计数得到的数值是否大于突变限值，若为是，则通知伪差数据段标记单元；

所述伪差数据段标记单元用于将所述动态心电数据段标记为伪差动态心电数据段；

非伪差数据段筛选单元，用于根据所述伪差动态心电数据段得到所述分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段。

在其中一个实施例中，所述多特征伪差识别模块包括：

非伪差数据分段单元，用于对所述非伪差动态心电数据进行分段以得到若干个非伪差动态心电数据段；

非伪差数据计算单元，用于计算所述非伪差动态心电数据段对应的平均值、方差和QRS模板；

子数据段识别单元，用于根据所述QRS模板对所述非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段；

子数据段标记单元，用于标记所述子数据段为伪差。

在其中一个实施例中，所述子数据段识别单元包括：

模板计算单元，用于计算所述QRS模板的幅度绝对值最大值、均值和方差；

条件判断单元，用于根据所述QRS模板的均值和方差设置阈值条件，判断所在的非伪差动态心电数据段是否满足所述阈值条件，若为是，则标记所述非伪差动态心电数据段为伪差，若为否，则通知子数据段划分单元；

所述子数据段划分单元用于标记所述非伪差动态心电数据段为伪差；

阈值线设置单元，用于根据所述QRS模板的幅度绝对值最大值设置阈值线；

统计单元，用于统计所述子数据段在所述阈值线上的穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔；

子数据段伪差判断单元，用于根据所述穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔判断子数据段是否为伪差，若为是，则通知所述子数据段标记单元。

在其中一个实施例中，所述多特征伪差识别模块还包括：

个数判断单元，用于判断所述非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段是否大于数量限值，若为是，则通知非伪差数据段标记单元；

所述非伪差数据段标记单元用于将所述非伪差动态心电数据段标记为伪差。

上述应用于动态心电数据的伪差识别方法和装置，对原始动态心电数据进行预处理以得到动态心电数据，以进行伪差的初步识别得到动态心电数据中的非伪差动态心电数据段，对初步识别所得到的非伪差动态心电数据段进行检波以得到QRS复合波，以根据ORS复合波再次进行伪差识别，即多特征伪差识别，并标记非伪差动态心电数据中的伪差，进而不需要额外的硬件装置也能对单的动态心电数据进行准确地伪差识别。

附图说明

图1为一个实施例中应用于动态心电数据的伪差识别方法的流程图；

图2为图1中初步识别动态心电数据以得到动态心电数据中的非伪差动态心电数据段的方法流程图；

图3为图1中根据伪差动态心电数据段得到该分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段的方法流程图；

图4为图3中根据伪差动态心电数据段得到该分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段的方法流程图；

图5为一个实施例中应用于动态心电数据的伪差识别装置的结构示意图；

图6为图5中初步识别模块的结构示意图；

图7为图5中多特征伪差识别模块的结构示意图；

图8为图7中子数据段识别单元的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，在一个实施例中，一种应用于动态心电数据的伪差识别方法，包括如下步骤：

步骤S10，预处理原始动态心电数据以得到动态心电数据。

本实施例中，原始动态心电数据将是持续记录佩戴者的心电信号所得到的。对原始动态心电数据进行预处理，以消除幅度较大的工频干扰并校正基线漂移。具体的，在实际的运营过程中，可采用简单整系数数字滤波的方式实现原始动态心电数据的预处理。

原始动态心电信号数据将是持续记录佩戴者的心电信号得到的。预处理原始动态心电信号以滤除基线漂移及工频干扰，以使得滤波后的原始动态心电信号数据的基线位置在0附近。

进一步的，将采用整系数数字滤波的方式实现原始动态心电数据信号的预处理，所采用的滤波器将由全通网络和梳状滤波网络组合而成，以消除相位延迟作用。

以心电信号采样率为250Hz为例，滤波器的传递函数可表示为：

$H\left(z\right)=1-{(\frac{1}{32}\·\frac{1-z^{160}}{1-z^{-5}})}^2\·z^{155}$

其中，H(z)为滤波器的传递函数，z＝exp(j·w)，exp(·)表示以自然常数为底的指数运算，w为角频率，j为虚数单位。

令 $H_1\left(z\right)=\frac{1}{32}\·\frac{1-z^{-160}}{1-z^{-5}},H_2\left(z\right)=z^{155},$ 则滤波器的传递函数可表示为：

H(z)＝1-H₁(z)·H₁(z)·H₂(z)

设原始动态心电数据为x(n)，则得到滤波器输出y(n)的步骤为：

y₁(n)＝(x(n)-x(n-160))/32+y₁(n-160)

y₂(n)＝(y₁(n)-y₁(n-160))/32+y₂(n-160)

y(n-155)＝x(n-155)-y₂(n)

由上述滤波器输出y(n)的步骤可知，在迭代计算中，仅用了y₁和y₂各自最新的161个数据点，因此，将仅为y₁和y₂各自申请161个数据点的内存空间，并通过实施循环写入的方式使得内存空间中的数据始终是最新的。

进一步的，首先将初始化数组y1={0}，y2={0}，并将y1、y2的计数器置为零，索引y1_y2_index1和y1_index2也将置为零。

完成初始化步骤之后，将对原始心电数据进行滤波，具体的，将为y1、y2的计数器赋值，即y1_y2_cnt=160，此时，将进行循环判断，即以i=160为初始值，以i小于原始动态心电数据中数据点的总个数为条件对i进行自增运算以完成每一次循环判断。

其中，在每一次循环判断中，将首先判断y1_y2_cnt是否小于5，若为是，则y1_y2_index1=y1_y2_cnt+156，若为否，则y1_y2_index1=y1_y2_cnt–5。

此时将判断计数器y1_y2_cn是否等于160，若为是，则y1_index2=y1_y2_cnt–160，若为否，则y1_index2=y1_y2_cnt+1。

在此，将根据如上所述计算得到的数值计算输出的y1、y2，即

y1[y1_y2_cnt]=x[i]-x[i-160]+y1[y1_y2_index1]

y2[y1_y2_cnt]=y1[y1_y2_cnt]–y1[y1_index2]+x2[y1_y2_index1]

y[i-155]=x[i-155]-(y2[y1_y2_cnt]/1024)

再次判断当前计数器y1_y2_cn是否等于160，若为是，则将其置为0，若为否，则对当前计数器y1_y2_cn进行自增运算，此时，将完成本次的循环判断。

在这一原始动态心电数据的预处理过程中，由于采用了循环写入数据的处理方式，有效地节省了计算内存，并且为提高运算效率奠定了坚实的基础。

步骤S30，初步识别动态心电数据以得到动态心电数据中的非伪差动态心电数据段。

本实施例中，将对预处理所得到的动态心电数据进行初步识别，以识别出持续时间较长、幅度变化大的长程伪差，进而有效的避免了后续心电分析算法对存在伪差的动态心电数据的运算，将有效地降低运算量。

步骤S50，在非伪差动态心电数据段所形成的非伪差动态心电数据中检测QRS复合波。

本实施例中，可采用基于非线性变换的检测算法、基于小波变换的检测算法和基于正、负极大模阈值检测的方法实现QRS复合波的检测。

优选的，将采用基于正、负极大模阈值检测的方法进行检波。具体的，对动态心电数据进行形态学滤波以使得动态心电数据中的QRS复合波的上升沿和下降沿变得更为陡峭；然后对正、负极大模的幅度进行阈值检测，并且时间间隔同时满足了预设的阈值条件时，将认为检测到了QRS复合波，其中，进行阈值检测所采用的阈值是随着检测过程中的动态心电数据进行自适应更新的。

进一步的，该阈值包括了第一阈值和第二阈值，根据第一阈值和第二阈值对形态学滤波输出的动态心电数据进行检波，以得到存在QRS复合波的动态心电数据段，并在得到的动态心电数据段中搜索定位，以得到QRS复合波。

第一阈值和第二阈值是动态变化的，以适用因为不同个体差异所造成的波形变化，换而言之，由于不同个体之间的差异，心电信号的形态以及幅值将是千差万别的，并且即便是同一个个体的同一次采集过程中，其心电信号的波形也存在着较大变化，因此，动态变化的第一阈值和第二阈值将有效地保障了QRS检波的准确性。

进一步的，第一阈值和第二阈值将是根据预设时间内的形态学滤波输出的动态心电数据进行更新的。以当前的形态学滤波输出的动态心电数据为依据，按照一定的更新周期对第一阈值和第二阈值进行更新，以使得更新的第一阈值和第二阈值是与当前个体以及本次采集的心电信号形成相适应的。

在持续得到的形态学滤波输出的动态心电数据中，若达到第一阈值和第二阈值的更新周期，则读取形态学滤波当前最新输出的处于预设时间内的动态心电数据，以根据读取的形态学滤波输出的动态心电数据进行第一阈值和第二阈值的动态更新。例如，该预设时间为5秒。

步骤S70，根据QRS复合波进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据中的伪差。

本实施例中，由于在伪差的初步识别过程中仅识别出了持续时间较长、幅度变化较大的长程伪差，但是，对于持续时间较短、形态与QRS复合波相近似的伪差则难以在初步识别过程中识别出来，因此，将需要采用多特征伪差识别的方式进行伪差的再识别，以得到干净的动态心电数据。

如图2所示，在一个实施例中，上述步骤S30包括：

步骤S310，对动态心电数据分段以得到若干个动态心电数据段。

本实施例中，按照一定的时间间隔对预处理所得到的动态心电数据分段，例如，该时间间隔为5秒，相应的，将5秒种的动态心电数据分为一段，共分为N段。

步骤S320，计算动态心电数据段所对应的平均值和方差。

本实施例中，在所得到的若干个动态心电数据段中，将对每一动态心电数据段的平均值和方差进行计算，记平均值为M(i)，方差为E(i)，其中，i＝1,…,N。

步骤S330，根据平均值和方差判断所在的动态心电数据段是否存在突变数据，若为是，则进入步骤S340，若为否，则结束。

本实施例中，设定阈值系数k，例如，可设定为k＝5，以根据设定的阈值系数对平均均值和方差进行判断，进而根据判断结果获知该平均值和方差所在的动态心电数据段中是否存在突变数据。

具体的，将判断平均值和方差是否满足 $M\left(i\right)>k*M(i-1)\left|\right|M\left(i\right)<\frac{1}{k}*M(i-1)\left|\right|\mathrm{EQ}\left(i\right)>k*\mathrm{EQ}(i-1)\left|\right|\mathrm{EQ}\left(i\right)<\frac{1}{k}*\mathrm{EQ}(i-1),$ 若是，则认为当前所在的动态心电数据段，即第i段动态心电数据段有突变数据，则设置相应的突变数据J(i)＝1，若为否，则J(i)＝0。

步骤S340，对动态心电数据段中存在的突变数据进行计数。

本实施例中，在每一动态心电数据段中统计突变数据的个数，即设置为J(i)＝1的个数。

步骤S350，判断动态心电数据段中计数得到的数值是否大于突变限值，若为是，则进入步骤S360，若为否，则结束。

本实施例中，判断计数所得到的突变数据的个数是否大于突变限值M，若为是，则认为该动态心电数据段的起幅剧烈，将这一动态心电数据段全部标记为伪差动态心电数据段。

步骤S360，将动态心电数据段标记为伪差动态心电数据段。

步骤S370，根据伪差动态心电数据段得到该分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段。

本实施例中，通过如上步骤，动态心电数据段将存在着若干个标记的伪差动态心电数据段，因此，将对动态心电数据段进行筛选，以去除标记的伪差动态心电数据段，以得到干净的不存在伪差的非伪差动态心电数据段。

如图3所示，在一个实施例中，上述步骤S70包括：

步骤S710，对非伪差动态心电数据进行分段以得到若干个非伪差动态心电数据段。

本实施例中，在完成了QRS复合波检测的非伪差动态心电数据中，对非伪差心电数据进行分段，例如，将1秒种的数据分为一段，以得到若干个非伪差动态心电数据段。

步骤S730，计算非伪差动态心电数据段对应的平均值、方差和QRS模板。

本实施例中，对每一非伪差动态心电数据段进行平均值、方差和QRS模板的计算，其中，QRS模板将是距离当前非伪差动态心电数据段最近的连续多个QRS复合波进行平均计算得到的，进而得到QRS模板的幅度绝对值最大值和持续时长等参数。

步骤S740，根据QRS模板对非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段。

本实施例中，获取QRS模板的相关参数，以用于对非伪差动态心电数据段进行多特征伪差识别。

步骤S750，标记子数据段为伪差。

如图4所示，在一个实施例中，上述步骤S740的具体过程为：

步骤S741，计算QRS模板的幅度绝对值最大值、均值和方差。

步骤S742，根据QRS模板的均值和方差设置阈值条件，判断所在的非伪差动态心电数据段是否满足阈值条件，若为是，则进入步骤S743，若为否，则进入步骤S744。

本实施例中，获取QRS模板的均值QRS_MEAN和方差QRS_EQ，根据预设的阈值系数K₁以M＞K₁·QRS_MEAN和EQ＞K₁·QRS_EQ为阈值条件，获取该QRS模板所在的非伪差动态心电数据段中的平均值M和方差EQ，以判断平均值M和方差EQ是否满足阈值条件，若为是，则说明所在的非伪差动态心电数据段实质为伪差，若为否，则进入步骤S744对所在的非伪差动态心电数据进行分段。

步骤S743，标记非伪差动态心电数据段为伪差。

步骤S744，将非伪差动态心电数据段划分为若干个子数据段。

本实施例中，将按照预设的步长和段长对非伪差动态心电数据段进行划分以得到若干个子数据段，例如，将以0.1s为步长，0.3秒为段长将非伪差数据段划分为8个子数据段。

步骤S745，根据QRS模板的幅度绝对值最大值设置阈值线。

本实施例中，获取QRS模板的幅度绝对值最大值QRS_AMP，根据预设的阈值系数K₂设置阈值线，即K₂·QRS_AMP和-K₂·QRS_AMP。

步骤S746，统计子数据段在阈值线上的穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔。

本实施例中，将统计非伪差数据段划分得到的若干个子数据段中每一子数据段中位于阈值线上的穿越点所对应的个数，即穿越点个数N，以及相邻两个穿越点之间的时间间隔T(j)。

步骤S747，根据穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔判断子数据段是否为伪差，若为是，则进入步骤S750，若为否，则进入步骤S770。

本实施例中，将T_MAX＝max[T(j)]，若判断到T_MAX大于0.15秒并且穿越点个数N也大于4时，将认为当前的子数据段为伪差。

在另一个实施例中，上述步骤S750之后，步骤S70还包括如下步骤：

步骤S770，判断非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段个数是否大于数量限值，若为是，则进入步骤S790，若为否，则结束。

本实施例中，在非伪差动态心电数据段中获取判断为伪差的子数据段个数，以判断该子数据段个数是否大于了数量限值，若为是，则说明当前整个非伪差动态心电数据段为伪差，若为否，则仅标记相应的子数据段为伪差，并将其去除以结束整个伪差识别过程。

步骤S790，将非伪差动态心电数据段标记为伪差。

在如上所述的多特征伪差识别过程中，采用了均值、方差、幅度和时长等多个特征进会伪差的综合识别，大为提高了伪差识别的正确率，使得动态心电数据中伪差的识别更为可靠、全面。

由于通过如上过程将使得动态心电数据中的伪差被全部识别并去除，进而使得应用各种终端设备对动态心电数据的处理中将在为降低了处理的数据量，明显地降低了运算时间，将有利于单导联动态心电图的推广应用，使得进行动态心电监控的远程监控系统的负载大为降低，显著降低了远程监控系统进行数据处理的运算负担。

如图5所示，在一个实施例中，一种应用于动态心电数据的伪差识别装置，包括预处理模块10、初步识别模块30、检波模块50和多特征伪差识别模块70。

预处理模块10，用于预处理原始动态心电数据以得到动态心电数据。

本实施例中，原始动态心电数据将是持续记录佩戴者的心电信号所得到的。预处理模块10对原始动态心电数据进行预处理，以消除幅度较大的工频干扰并校正基线漂移。具体的，在实际的运营过程中，预处理模块10可采用简单整系数数字滤波的方式实现原始动态心电数据的预处理。

原始动态心电信号数据将是持续记录佩戴者的心电信号得到的。预处理原始动态心电信号以滤除基线漂移及工频干扰，以使得滤波后的原始动态心电信号数据的基线位置在0附近。

进一步的，预处理模块10将采用整系数数字滤波的方式实现原始动态心电数据信号的预处理，所采用的滤波器将由全通网络和梳状滤波网络组合而成，以消除相位延迟作用。

以心电信号采样率为250Hz为例，滤波器的传递函数可表示为：

$H\left(z\right)=1-{(\frac{1}{32}\&CenterDot;\frac{1-z^{160}}{1-z^{-5}})}^2\&CenterDot;z^{155}$

其中，H(z)为滤波器的传递函数，z＝exp(j·w)，exp(·)表示以自然常数为底的指数运算，w为角频率，j为虚数单位。

令 $H_1\left(z\right)=\frac{1}{32}\&CenterDot;\frac{1-z^{-160}}{1-z^{-5}},H_2\left(z\right)=z^{155},$ 则滤波器的传递函数可表示为：

H(z)＝1-H₁(z)·H₁(z)·H₂(z)

设原始动态心电数据为x(n)，则得到滤波器输出y(n)的步骤为：

y₁(n)＝(x(n)-x(n-160))/32+y₁(n-160)

y₂(n)＝(y₁(n)-y₁(n-160))/32+y₂(n-160)

y(n-155)＝x(n-155)-y₂(n)

由上述滤波器输出y(n)的过程可知，在迭代计算中，仅用了y₁和y₂各自最新的161个数据点，因此，预处理模块10将仅为y₁和y₂各自申请161个数据点的内存空间，并通过实施循环写入的方式使得内存空间中的数据始终是最新的。

进一步的，首先将初始化数组y1={0}，y2={0}，并将y1、y2的计数器置为零，索引y1_y2_index1和y1_index2也将置为零。

完成初始化步骤之后，将对原始心电数据进行滤波，具体的，将为y1、y2的计数器赋值，即y1_y2_cnt=160，此时，将进行循环判断，即以i=160为初始值，以i小于原始动态心电数据中数据点的总个数为条件对i进行自增运算以完成每一次循环判断。

其中，在每一次循环判断中，将首先判断y1_y2_cnt是否小于5，若为是，则y1_y2_index1=y1_y2_cnt+156，若为否，则y1_y2_index1=y1_y2_cnt–5。

此时将判断计数器y1_y2_cn是否等于160，若为是，则y1_index2=y1_y2_cnt–160，若为否，则y1_index2=y1_y2_cnt+1。

在此，将根据如上所述计算得到的数值计算输出的y1、y2，即

y1[y1_y2_cnt]=x[i]-x[i-160]+y1[y1_y2_index1]

y2[y1_y2_cnt]=y1[y1_y2_cnt]–y1[y1_index2]+x2[y1_y2_index1]

y[i-155]=x[i-155]-(y2[y1_y2_cnt]/1024)

再次判断当前计数器y1_y2_cn是否等于160，若为是，则将其置为0，若为否，则对当前计数器y1_y2_cn进行自增运算，此时，将完成本次的循环判断。

在这一原始动态心电数据的预处理过程中，由于采用了循环写入数据的处理方式，有效地节省了计算内存，并且为提高运算效率奠定了坚实的基础。

初步识别模块30，用于初步识别动态心电数据以得到动态心电数据中的非伪差动态心电数据段。

本实施例中，初步识别模块30将对预处理所得到的动态心电数据进行初步识别，以识别出持续时间较长、幅度变化大的长程伪差，进而有效的避免了后续心电分析算法对存在伪差的动态心电数据的运算，将有效地降低运算量。

检波模块50，用于在非伪差动态心电数据段所形成的非伪差动态心电数据中检测QRS复合波。

本实施例中，检波模块50可采用基于非线性变换的检测算法、基于小波变换的检测算法和基于正、负极大模阈值检测的方法实现QRS复合波的检测。

优选的，检波模块50将采用基于正、负极大模阈值检测的方法进行检波。具体的，检波模块50对动态心电数据进行形态学滤波以使得动态心电数据中的QRS复合波的上升沿和下降沿变得更为陡峭，然后对正、负极大模的幅度进行阈值检测，并且时间间隔同时满足了预设的阈值条件时，将认为检测到了QRS复合波，其中，进行阈值检测所采用的阈值是随着检测过程中的动态心电数据进行自适应更新的。

进一步的，该阈值包括了第一阈值和第二阈值，根据第一阈值和第二阈值对形态学滤波输出的动态心电数据进行检波，以得到存在QRS复合波的动态心电数据段，并在得到的动态心电数据段中搜索定位，以得到QRS复合波。

第一阈值和第二阈值是动态变化的，以适用因为不同个体差异所造成的波形变化，换而言之，由于不同个体之间的差异，心电信号的形态以及幅值将是千差万别的，并且即便是同一个个体的同一次采集过程中，其心电信号的波形也存在着较大变化，因此，动态变化的第一阈值和第二阈值将有效地保障了QRS检波的准确性。

进一步的，第一阈值和第二阈值将是根据预设时间内的形态学滤波输出的动态心电数据进行更新的。以当前的形态学滤波输出的动态心电数据为依据，按照一定的更新周期对第一阈值和第二阈值进行更新，以使得更新的第一阈值和第二阈值是与当前个体以及本次采集的心电信号形成相适应的。

在持续得到的形态学滤波输出的动态心电数据中，若达到第一阈值和第二阈值的更新周期，则读取形态学滤波当前最新输出的处于预设时间内的动态心电数据，以根据读取的形态学滤波输出的动态心电数据进行第一阈值和第二阈值的动态更新。例如，该预设时间为5秒。

多特征伪差识别模块70，用于根据QRS复合波进行多特征伪差识别并标记非伪差动态心电数据中的伪差。

本实施例中，由于在伪差的初步识别过程中仅识别出了持续时间较长、幅度变化较大的长程伪差，但是，对于持续时间较短、形态与QRS复合波相近似的伪差则难以在初步识别过程中识别出来，因此，多特征伪差识别模块70将采用多特征伪差识别的方式进行伪差的再识别，以得到干净的动态心电数据。

如图6所示，在一个实施例中，上述初步识别模块30包括动态数据分段单元310、动态数据计算单元320、突变判断单元330、计数单元340、突变数值判断单元350、伪差数据段标记单元360和非伪差数据段筛选单元370。

动态数据分段单元310，用于对动态心电数据分段以得到若干个动态心电数据段。

本实施例中，动态数据分段单元310按照一定的时间间隔对预处理所得到的动态心电数据分段，例如，该时间间隔为5秒，相应的，将5秒种的动态心电数据分为一段，共分为N段。

动态数据计算单元320，用于计算动态心电数据所对应的平均值和方差。

本实施例中，在所得到的若干个动态心电数据段中，动态数据计算单元320将对每一动态心电数据段的平均值和方差进行计算，记平均值为M(i)，方差为E(i)，其中，i＝1,…,N。

突变判断单元330，用于根据平均值和方差判断所在的动态心电数据段是否存在突变数据，若为是，则通知计数单元340，若为否，则停止执行。

本实施例中，突变判断单元330设定阈值系数k，例如，可设定为k＝5，以根据设定的阈值系数对平均均值和方差进行判断，进而根据判断结果获知该平均值和方差所在的动态心电数据段中是否存在突变数据。

具体的，突变判断单元330将判断平均值和方差是否满足 $M\left(i\right)>k*M(i-1)\left|\right|M\left(i\right)<\frac{1}{k}*M(i-1)\left|\right|\mathrm{EQ}\left(i\right)>k*\mathrm{EQ}(i-1)\left|\right|\mathrm{EQ}\left(i\right)<\frac{1}{k}*\mathrm{EQ}(i-1),$ 若是，则认为当前所在的动态心电数据段，即第i段动态心电数据段有突变数据，则设置相应的突变数据J(i)＝1，若为否，则J(i)＝0。

计数单元340，用于对动态心电数据段中存在的突变数据进行计数。

本实施例中，计数单元340在每一动态心电数据段中统计突变数据的个数，即设置为J(i)＝1的个数。

突变数值判断单元350，用于判断动态心电数据段中计数得到的数值是否大于突变限值，若为是，则通知伪差数据段标记单元360，若为否，则停止执行。

本实施例中，突变数值判断单元350判断计数所得到的突变数据的个数是否大于突变限值M，若为是，则认为该动态心电数据段的起幅剧烈，将这一动态心电数据段全部标记为伪差动态心电数据段。

伪差数据段标记单元360，用于将动态心电数据段标记为伪差动态心电数据段。

非伪差数据段筛选单元370，用于根据伪差动态心电数据段得到所述分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段。

本实施例中，通过如上步骤，动态心电数据段将存在着若干个标记的伪差动态心电数据段，因此，非伪差数据段筛选单元370将对动态心电数据段进行筛选，以去除标记的伪差动态心电数据段，以得到干净的不存在伪差的非伪差动态心电数据段。

如图7所示，在一个实施例中，上述多特征伪差识别模块70包括非伪差数据分段单元710、非伪差数据计算单元720、子数据段识别单元730和子数据段标记单元740。

非伪差数据分段单元710，用于对非伪差动态心电数据进行分段以得到若干个非伪差动态心电数据段。

本实施例中，在完成了QRS复合波检测的非伪差动态心电数据中，非伪差数据分段单元710对非伪差心电数据进行分段，例如，将1秒种的数据分为一段，以得到若干个非伪差动态心电数据段。

非伪差数据计算单元720，用于计算非伪差动态心电数据段对应的平均值、方差和QRS模板。

本实施例中，非伪差数据计算单元720对每一非伪差动态心电数据段进行平均值、方差和QRS模板的计算，其中，QRS模板将是距离当前非伪差动态心电数据段最近的连续多个QRS复合波进行平均计算得到的，进而得到QRS模板的幅度绝对值最大值和持续时长等参数。

子数据段识别单元730，用于根据QRS模板对非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段。

本实施例中，子数据段识别单元730获取QRS模板的相关参数，以用于对非伪差动态心电数据段进行多特征伪差识别。

子数据段标记单元740，用于标记子数据段为伪差。

如图8所示，在一个实施例中，上述子数据段识别单元730包括模板计算单元731、条件判断单元732、子数据段划分单元733、阈值线设置单元734、统计单元735和子数据段伪差判断单元736。

模板计算单元731，用于计算QRS模板的幅度绝对值最大值、均值和方差。

条件判断单元732，用于根据QRS模板的均值和方差设置阈值条件，判断所在的非伪差动态心电数据段是否满足阈值条件，若为是，则标记非伪差动态心电数据段为伪差，若为否，则通知子数据段划分单元733。

本实施例中，条件判断单元732获取QRS模板的均值QRS_MEAN和方差QRS_EQ，根据预设的阈值系数K₁以M＞K₁·QRS_MEAN和EQ＞K₁·QRS_EQ为阈值条件，获取该QRS模板所在的非伪差动态心电数据段中的平均值M和方差EQ，以判断平均值M和方差EQ是否满足阈值条件，若为是，则说明所在的非伪差动态心电数据段实质为伪差，若为否，则通知子数据段划分单元733对所在的非伪差动态心电数据进行分段

子数据段划分单元733，用于将非伪差动态心电数据段划分为若干个子数据段。

本实施例中，子数据段划分单元733将按照预设的步长和段长对非伪差动态心电数据段进行划分以得到若干个子数据段，例如，子数据段划分单元733将以0.1s为步长，0.3秒为段长将非伪差数据段划分为8个子数据段。

阈值线设置单元734，用于根据QRS模板的幅度绝对值最大值设置阈值线。

本实施例中，阈值线设置单元734获取QRS模板的幅度绝对值最大值QRS_AMP，根据预设的阈值系数K₂设置阈值线，即K₂·QRS_AMP和-K₂·QRS_AMP。

统计单元735，用于统计子数据段在阈值线上的穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔。

本实施例中，统计单元735将统计非伪差数据段划分得到的若干个子数据段中每一子数据段中位于阈值线上的穿越点所对应的个数，即穿越点个数N，以及相邻两个穿越点之间的时间间隔T(j)。

子数据段伪差判断单元736，用于根据穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔判断子数据段是否为伪差，若为是，则通知子数据段标记单元740，若为否，则通知个数判断单元770。

本实施例中，子数据段伪差判断单元736将T_MAX＝max[T(j)]，若判断到T_MAX大于0.15秒并且穿越点个数N也大于4时，将认为当前的子数据段为伪差。

在一个实施例中，上述多特征伪差识别模块70还包括个数判断单元770和非伪差数据段标记单元790。

个数判断单元770，用于判断非伪差心电数据段中为伪差的子数据段是否大于数量限值，若为是，则通知非伪差数据段标记单元790，若为否，则停止执行。

本实施例中，个数判断单元770在非伪差动态心电数据段中获取判断为伪差的子数据段个数，以判断该子数据段个数是否大于了数量限值，若为是，则说明当前整个非伪差动态心电数据段为伪差，若为否，则仅标记相应的子数据段为伪差，并将其去除以结束整个伪差识别过程。

非伪差数据段标记单元790，用于将非伪差动态心电数据段标记为伪差。

在如上所述的多特征伪差识别过程中，采用了均值、方差、幅度和时长等多个特征进会伪差的综合识别，大为提高了伪差识别的正确率，使得动态心电数据中伪差的识别更为可靠、全面。

由于通过如上过程将使得动态心电数据中的伪差被全部识别并去除，进而使得应用各种终端设备对动态心电数据的处理中将在为降低了处理的数据量，明显地降低了运算时间，将有利于单导联动态心电图的推广应用，使得进行动态心电监控的远程监控系统的负载大为降低，显著降低了远程监控系统进行数据处理的运算负担。

上述应用于动态心电数据的伪差识别方法和装置，对原始动态心电数据进行预处理以得到动态心电数据，以进行伪差的初步识别得到动态心电数据中的非伪差动态心电数据段，对初步识别所得到的非伪差动态心电数据段进行检波以得到QRS复合波，以根据ORS复合波再次进行伪差识别，即多特征伪差识别，并标记非伪差动态心电数据中的伪差，进而不需要额外的硬件装置也能对单的动态心电数据进行准确地伪差识别。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种应用于动态心电数据的伪差识别方法，包括如下步骤：

预处理原始动态心电数据以得到动态心电数据；

初步识别所述动态心电数据以得到所述动态心电数据中的非伪差动态心电数据段；

在所述非伪差动态心电数据段所形成的非伪差动态心电数据中检测QRS复合波；

根据所述QRS复合波进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据中的伪差，其中，对所述非伪差动态心电数据进行分段以得到若干个非伪差动态心电数据段；计算所述非伪差动态心电数据段对应的平均值、方差和QRS模板；根据所述QRS模板对所述非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段；标记所述子数据段为伪差。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初步识别所述动态心电数据以得到所述动态心电数据中的非伪差动态心电数据段的步骤包括：

对所述动态心电数据分段以得到若干个动态心电数据段；

计算动态心电数据段所对应的平均值和方差；

根据所述平均值和方差判断所在的动态心电数据段是否存在突变数据，若为是，则对所述动态心电数据段中存在的突变数据进行计数；

判断所述动态心电数据段中计数得到的数值是否大于突变限值，若为是，则将所述动态心电数据段标记为伪差动态心电数据段；

根据所述伪差动态心电数据段得到所述分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述QRS模板对所述非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段的步骤包括：

计算所述QRS模板的幅度绝对值最大值、均值和方差；

根据所述QRS模板的均值和方差设置阈值条件，判断所在的非伪差动态心电数据段是否满足所述阈值条件，若为是，则标记所述非伪差动态心电数据段为伪差，若为否，则

将所述非伪差动态心电数据段划分为若干个子数据段；

根据所述QRS模板的幅度绝对值最大值设置阈值线；

统计所述子数据段在所述阈值线上的穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔；

根据所述穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔判断子数据段是否为伪差，若为是，则进入所述标记所述子数据段为伪差的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标记所述子数据段为伪差的步骤之后，所述根据所述QRS复合波对非伪差动态心电数据段进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据段中的伪差的步骤还包括：

判断所述非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段个数是否大于数量限值，若为是，则将所述非伪差动态心电数据段标记为伪差。

5.一种应用于动态心电数据的伪差识别装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于预处理原始动态心电数据以得到动态心电数据；

初步识别模块，用于初步识别所述动态心电数据以得到所述动态心电数据中的非伪差动态心电数据段；

检波模块，用于在所述非伪差动态心电数据段所形成的非伪差动态心电数据中检测QRS复合波；

多特征伪差识别模块，用于根据所述QRS复合波进行多特征伪差识别并标记所述非伪差动态心电数据中的伪差；

所述多特征伪差识别模块包括：

非伪差数据分段单元，用于对所述非伪差动态心电数据进行分段以得到若干个非伪差动态心电数据段；

非伪差数据计算单元，用于计算所述非伪差动态心电数据段对应的平均值、方差和QRS模板；

子数据段识别单元，用于根据所述QRS模板对所述非伪差动态心电数据段对应的平均值和方差进行多特征伪差识别，以识别得到非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段；

子数据段标记单元，用于标记所述子数据段为伪差。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述初步识别模块包括：

动态数据分段单元，用于对所述动态心电数据分段以得到若干个动态心电数据段；

动态数据计算单元，用于计算动态心电数据段所对应的平均值和方差；

突变判断单元，用于根据所述平均值和方差判断所在的动态心电数据段是否存在突变数据，若为是，则通知计数单元；

所述计数单元用于对所述动态心电数据段中存在的突变数据进行计数；

突变数值判断单元，用于判断所述动态心电数据段中计数得到的数值是否大于突变限值，若为是，则通知伪差数据段标记单元；

所述伪差数据段标记单元用于将所述动态心电数据段标记为伪差动态心电数据段；

非伪差数据段筛选单元，用于根据所述伪差动态心电数据段得到所述分段得到的若干个动态心电数据段中的非伪差动态心电数据段。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述子数据段识别单元包括：

模板计算单元，用于计算所述QRS模板的幅度绝对值最大值、均值和方差；

条件判断单元，用于根据所述QRS模板的均值和方差设置阈值条件，判断所在的非伪差动态心电数据段是否满足所述阈值条件，若为是，则标记所述非伪差动态心电数据段为伪差，若为否，则通知子数据段划分单元；

所述子数据段划分单元用于标记所述非伪差动态心电数据段为伪差；

阈值线设置单元，用于根据所述QRS模板的幅度绝对值最大值设置阈值线；

统计单元，用于统计所述子数据段在所述阈值线上的穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔；

子数据段伪差判断单元，用于根据所述穿越点个数以及相邻穿越点之间的时间间隔判断子数据段是否为伪差，若为是，则通知所述子数据段标记单元。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述多特征伪差识别模块还包括：

个数判断单元，用于判断所述非伪差动态心电数据段中为伪差的子数据段是否大于数量限值，若为是，则通知非伪差数据段标记单元；

所述非伪差数据段标记单元用于将所述非伪差动态心电数据段标记为伪差。