CN103810393A - 一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法 - Google Patents

一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103810393A
CN103810393A CN201410068351.6A CN201410068351A CN103810393A CN 103810393 A CN103810393 A CN 103810393A CN 201410068351 A CN201410068351 A CN 201410068351A CN 103810393 A CN103810393 A CN 103810393A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electrocardial
data
ecg
electrocardial vector
method based
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201410068351.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103810393B (zh
Inventor
徐拥军
钟玉秋
曾文斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nalong Health Technology Co ltd
Original Assignee
XIAMEN NALONG SCIENCE & TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by XIAMEN NALONG SCIENCE & TECHNOLOGY Co Ltd filed Critical XIAMEN NALONG SCIENCE & TECHNOLOGY Co Ltd
Priority to CN201410068351.6A priority Critical patent/CN103810393B/zh
Publication of CN103810393A publication Critical patent/CN103810393A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103810393B publication Critical patent/CN103810393B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，属于心电图自动分析和自动诊断领域。心电图基本波形如QRS复合波，P波，T波的识别以及各波形特征点的准确定位是后续处理的基础和前提。因此关于心电波形识别和特征点定位的研究一直是心电处理的热点。本发明是利用心电图心电综合向量在导联方向的投影的原理，通过导联数据重建出三维空间心电向量，进而利用心电向量生成心电向量的运动速度和扫过的面积等衍生数据。该心电向量衍生数据具有非负性，并且其幅值直接反映了心脏的电活动的强弱程度，可采用简单的波形识别算法直接得到综合了多导联的心电波形特征点定位。

Description

一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，涉及心电图数据的自动处理和分析，用以实现对心电图ECG数据波形特征点的定位。
背景技术
根据心电向量学的理论，多导联的心电图是心电空间向量的运动轨迹在不同导联轴线上的投影。因此，对于每个心拍，不同导联反映的心电波形起止点会有区别，例如QRS波群的起点和终点在有些导联上较明显，在有些导联上则较模糊；因为投影关系有些导联P波开始得较晚，有些导联结束得较早。而事实上心电活动开始和结束的时间是确定的，因此应该综合多导联计算出唯一的全局结果。
有些单导联特征点计算系统[1]采用后处理的方式来得到一个综合值，然而这些方法不是真正的多导联计算方式，需要以单导联的方式逐个处理很多导联。 还有些方法采用心电向量重投影的办法来产生一个优化的单导联[2]用于计算特征点，这类方法在重投影的过程中会损失掉一些有用的空间信息，对计算结果会造成影响。
发明内容
基于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，该方法克服上述现有方法的缺点，充分利用心电向量运动轨迹的空间信息高效准确的计算出的心电特征点。
本发明的技术方案在于：一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，该方法可以概括为：根据原始多导联心电数据生成心电向量VCG数据；利用心电向量VCG数据的空间信息生成衍生数据，该衍生数据的特征是非负性且能反应心电活动的剧烈程度；利用该衍生数据得到心电波形的特征点。
进一步，所述原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰。所述衍生数据具有非负单峰性，所述衍生数据包括心电向量的运动速度和扫过的面积等。生成心电向量的方法包括以下两种：其一为直接采用Frank连接法得到正交导联；其二为将标准12导数据中转换成心电向量VCG数据。针对该衍生数据，采用单导联算法计算出心电特征波形的起止点。
该方法的具体步骤包括如下：
（1）原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰；
（2）原始多导联心电数据生成VCG数据     
VCG数据的生成可以采用不同的方式，包括以下两种：1) 直接采用Frank连接法得到正交导联数据；2) 将标准12导数据中转换成VCG数据； 
                                                        
（3）计算心电向量扫过面积
Figure 190174DEST_PATH_IMAGE002
基于正交导联数据
Figure 301743DEST_PATH_IMAGE003
绘制而成的三维的心电向量环（如图2所示），定义采样点n到下一采样点n+1时的向量运动的距离： 
Figure 910579DEST_PATH_IMAGE004
                              
比单导联电压值更能反应心脏的整体电活动的变化；
更进一步考虑到心电向量在各个特征阶段的运动轨迹呈环状（P环， QRS环， T环），其心电活动的剧烈程度直接体现在心电量的模，即其顶点到原点（ISO点）的距离。本发明结合
Figure 970119DEST_PATH_IMAGE006
和向量的模，提出一个新的概念，即单位时间内心向量扫过的面积：
 
Figure 392DEST_PATH_IMAGE007
Figure 408108DEST_PATH_IMAGE002
具有非负性，而且P波，QRS波以及T波的
Figure 119712DEST_PATH_IMAGE002
一般表现为单峰，便于进一步判定波形和确定特征点。
（4）确定特征点
利用的非负性和单峰性，采用单导联特征点常用的差分阈值法[1]或者基于小波的方法[3][4]可以方便而准确的判定QRS波群，进而利用同样的方法确定P波和T波的起止点。
本发明的有益效果在于：充分利用心电向量运动轨迹的空间信息高效准确的实现对心电图ECG数据波形特征点的定位。
附图说明
图1 是本发明的流程示意图。
图2 是实施例中QRS心电向量环及其
Figure 186074DEST_PATH_IMAGE002
的示意图。
图3 是三维心电向量数据和
Figure 582552DEST_PATH_IMAGE002
的对应关系以及特征点定位示意图。
具体实施方式
为了使本发明的上述技术内容和构造特点能更容易地被本领域一般技术人员所理解，下面结合附图和技术要点对本申请进一步的说明。
实现本发明目的的技术关键是利用心电向量产生合适的非负的衍生变量，其实现的具体实施步骤包括如下：
一、噪声抑制滤波
滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移干扰。
二、生成心电向量 VCG数据     
VCG数据的生成可以采用不同的方式：1) 直接采用Frank连接法得到正交导联； 2)将标准12导数据中转换成心电向量VCG 
         
Figure 832267DEST_PATH_IMAGE001
其中一种常采用的变换矩阵是逆Dower，其具体值如下
    
三、计算心电向量扫过面积
Figure 189616DEST_PATH_IMAGE002
基于正交导联数据
Figure 563136DEST_PATH_IMAGE003
绘制而成的三维的心电向量环（如图2所示），计算采样点n到下一采样点n+1时的向量运动的距离： 
Figure 678859DEST_PATH_IMAGE004
                              
计算单位时间内心电向量扫过的面积：
    
当采样率较高时，
Figure 812349DEST_PATH_IMAGE002
 可近似表示为
Figure 104790DEST_PATH_IMAGE009
四、确定特征点
利用
Figure 24204DEST_PATH_IMAGE002
的非负性和单峰性，采用单导联特征点常用的差分阈值法[1]或者基于小波的方法[3][4]可以方便而准确的判定QRS波群，进而利用同样的方法确定P波和T波的起止点。
图3是采用本发明的方法结合差分阈值法计算特征点定位的一个典型例子，从该图可以看出
Figure 718491DEST_PATH_IMAGE002
将复杂的QRS波形转换成容易定位的非负单峰波形，其起止点定位准确。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围内。
参考文献
[1] P. Laguna, R. Jan′e, and P. Caminal, “Automatic detection of wave boundaries in multilead ECG signals: Validation with the CSE database” Comput. Biomed. Res., vol. 27, no. 1, pp. 45.60, February 1994.
[2] R. Almeida, J. P. Mart′_nez, A. P. Rocha, and P. Laguna, “QRS complex boundaries location for multilead electrocardiogram” in Computational Statistics 2008. Physica-Verlag, 2008, pp. 447.454.
[3] J. P. Mart′_nez, R. Almeida, S. Olmos, A. P. Rocha, and P. Laguna, “Wavelet-based ECG delineator: evaluation on standard databases” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 51, pp. 570.581, 2004.
[4] Li Cuiwei, Zheng Chongxun, Tai Changfeng,  Detection of ECG Characteristic Points Using Wavelet Transforms,  IEEE Trans. on Biomedical Eng., 1995, Vol. 42(1): 21-28

Claims (6)

1.一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于：根据原始多导联心电数据生成心电向量；利用心电向量的空间信息生成衍生数据，该衍生数据的特征是非负性且能反应心电活动的剧烈程度；利用该衍生数据得到心电波形的特征点。
2.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于：所述原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰。
3.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于：所述衍生数据具有非负单峰性，所述衍生数据包括心电向量的运动速度和扫过的面积。
4.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于，生成心电向量的方法包括以下两种：其一为直接采用Frank连接法得到正交导联；其二为将标准12导数据中转换成心电向量。
5.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于：针对该衍生数据，采用单导联算法计算出心电特征波形的起止点。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于，该方法的具体步骤包括如下：
（1）原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰；
（2）原始多导联心电数据生成VCG数据；     
VCG数据的生成可以采用不同的方式，包括以下两种：1) 直接采用Frank连接法得到正交导联数据；2) 将标准12导数据中转换成VCG数据； 
                                                        
Figure 2014100683516100001DEST_PATH_IMAGE001
 （3）计算心电向量扫过面积
Figure 937999DEST_PATH_IMAGE002
基于正交导联数据绘制而成的三维的心电向量环，定义采样点n到下一采样点n+1时的向量运动的距离： 
Figure 983316DEST_PATH_IMAGE004
                              
Figure 2014100683516100001DEST_PATH_IMAGE005
比单导联电压值更能反应心脏的整体电活动的变化；
更进一步考虑到心电向量在各个特征阶段的运动轨迹呈环状，其心电活动的剧烈程度直接体现在心电量的模，即其顶点到原点的距离，结合
Figure 191574DEST_PATH_IMAGE006
和向量的模，提出一个新的概念，即单位时间内心向量扫过的面积：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
Figure 802684DEST_PATH_IMAGE002
具有非负性，而且P波，QRS波以及T波的一般表现为单峰，便于进一步判定波形和确定特征点；
（4）确定特征点
利用
Figure 157759DEST_PATH_IMAGE002
的非负性和单峰性，采用单导联特征点常用的差分阈值法或者基于小波的方法可以方便而准确的判定QRS波群，进而利用同样的方法确定P波和T波的起止点。
CN201410068351.6A 2014-02-27 2014-02-27 一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法 Active CN103810393B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410068351.6A CN103810393B (zh) 2014-02-27 2014-02-27 一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410068351.6A CN103810393B (zh) 2014-02-27 2014-02-27 一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103810393A true CN103810393A (zh) 2014-05-21
CN103810393B CN103810393B (zh) 2016-05-18

Family

ID=50707153

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410068351.6A Active CN103810393B (zh) 2014-02-27 2014-02-27 一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103810393B (zh)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108367156A (zh) * 2015-12-02 2018-08-03 心脏起搏器股份公司 心律管理设备中的滤波的自动确定和选择
CN108968950A (zh) * 2018-07-13 2018-12-11 无锡太湖学院 一种数字化心电采集方法、装置及系统
CN109091137A (zh) * 2018-09-17 2018-12-28 北京维康恒科技有限公司 基于波形转换的心电数据计算方法及装置
CN109864709A (zh) * 2019-01-29 2019-06-11 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环旋转方向判断方法和装置
CN109885806A (zh) * 2019-01-29 2019-06-14 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环的面积计算方法和装置
CN110477905A (zh) * 2019-07-05 2019-11-22 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 宽qrs波群心动过速的识别方法、装置、设备及可读介质
CN111466905A (zh) * 2020-04-10 2020-07-31 西安交通大学 一种基于双向连通的心电波形提取方法
WO2020154907A1 (zh) * 2019-01-29 2020-08-06 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环的面积计算方法和装置
WO2020154910A1 (zh) * 2019-01-29 2020-08-06 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环的绘制方法和装置
CN112353398A (zh) * 2020-12-01 2021-02-12 山东众阳健康科技集团有限公司 一种基于无监督学习的心电向量重建方法
CN112949525A (zh) * 2021-03-12 2021-06-11 咸宁职业技术学院 一种基于向量心电的心拍分类方法及装置
CN113223672A (zh) * 2020-01-20 2021-08-06 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 心电波形测量方法以及相关设备、装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101176659A (zh) * 2007-12-06 2008-05-14 山东大学 一种检测心血管系统功能状态的方法和装置
CN102793539A (zh) * 2012-08-31 2012-11-28 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 心电向量图检测分析方法及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101176659A (zh) * 2007-12-06 2008-05-14 山东大学 一种检测心血管系统功能状态的方法和装置
CN102793539A (zh) * 2012-08-31 2012-11-28 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 心电向量图检测分析方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李延军等: "一种基于二维图像的心电显示与处理的方法", 《航天医学与医学工程》 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108367156A (zh) * 2015-12-02 2018-08-03 心脏起搏器股份公司 心律管理设备中的滤波的自动确定和选择
CN108367156B (zh) * 2015-12-02 2021-08-17 心脏起搏器股份公司 心律管理设备中的滤波的自动确定和选择
CN108968950A (zh) * 2018-07-13 2018-12-11 无锡太湖学院 一种数字化心电采集方法、装置及系统
CN109091137A (zh) * 2018-09-17 2018-12-28 北京维康恒科技有限公司 基于波形转换的心电数据计算方法及装置
CN109864709A (zh) * 2019-01-29 2019-06-11 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环旋转方向判断方法和装置
CN109885806A (zh) * 2019-01-29 2019-06-14 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环的面积计算方法和装置
WO2020154907A1 (zh) * 2019-01-29 2020-08-06 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环的面积计算方法和装置
WO2020154910A1 (zh) * 2019-01-29 2020-08-06 深圳市科曼医疗设备有限公司 一种心电向量环的绘制方法和装置
CN110477905A (zh) * 2019-07-05 2019-11-22 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 宽qrs波群心动过速的识别方法、装置、设备及可读介质
CN113223672A (zh) * 2020-01-20 2021-08-06 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 心电波形测量方法以及相关设备、装置
CN113223672B (zh) * 2020-01-20 2023-11-10 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 心电波形测量方法以及相关设备、装置
CN111466905A (zh) * 2020-04-10 2020-07-31 西安交通大学 一种基于双向连通的心电波形提取方法
CN112353398A (zh) * 2020-12-01 2021-02-12 山东众阳健康科技集团有限公司 一种基于无监督学习的心电向量重建方法
CN112949525A (zh) * 2021-03-12 2021-06-11 咸宁职业技术学院 一种基于向量心电的心拍分类方法及装置
CN112949525B (zh) * 2021-03-12 2022-07-12 咸宁职业技术学院 一种基于向量心电的心拍分类方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN103810393B (zh) 2016-05-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103810393A (zh) 一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法
CN103989462B (zh) 一种脉搏波形第一特征点和第二特征点的提取方法
CN111399642B (zh) 手势的识别方法、装置、移动终端和存储介质
CN105206041B (zh) 一种考虑时序dbscan的智能手机轨迹链簇识别方法
CN102247143B (zh) 一种可集成的心电信号去噪和qrs波识别的快速算法
CN101268938A (zh) 用于心电图识别与分类的方法和设备
CN113313040B (zh) 基于fmcw雷达信号的人体姿势识别方法
CN105125199A (zh) 一种心率检测方法与装置
CN110263874A (zh) 一种基于注意力关系图学习的图像分类方法及装置
CN105030233A (zh) 一种心电信号st段的识别方法
CN102749993B (zh) 基于骨骼节点数据的动作识别方法
WO2021248472A1 (zh) 基于超宽带雷达的目标跟踪方法、装置、设备及存储介质
KR20220045123A (ko) 녹파 속도 결정 방법, 장치, 전자 기기 및 저장 매체
CN106874872A (zh) 工频噪声滤除装置与方法
CN105411579A (zh) 一种心电图r波检测方法及装置
CN108089702B (zh) 一种基于超声波的人机体感交互方法及系统
CN103083011B (zh) 利用胸阻抗二阶差分图辅助实时定位心电r波峰的方法
CN109009087A (zh) 一种心电信号r波的快速检测方法
Liu et al. A novel dual-attention optimization model for points classification of power quality disturbances
CN106137184B (zh) 基于小波变换的心电信号qrs波检测方法
CN103413138B (zh) 一种红外图像序列中点目标检测方法
Lin et al. P and twave delineation andwaveform estimation in ecg signals using a block gibbs sampler
CN105720943B (zh) 基于rssi的滤波方法及其系统
CN111053552A (zh) 一种基于深度学习的qrs波检测方法
CN112380903B (zh) 一种基于WiFi-CSI信号增强的人体活动识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CP01 Change in the name or title of a patent holder
CP01 Change in the name or title of a patent holder

Address after: 361000 203, No. 18, guanri Road, phase II, software park, Xiamen, Fujian

Patentee after: Xiamen Nalong Health Technology Co.,Ltd.

Address before: 361000 203, No. 18, guanri Road, phase II, software park, Xiamen, Fujian

Patentee before: XIAMEN NALONG SCIENCE & TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address
CP03 Change of name, title or address

Address after: Room 203, No. 18 Guanri Road, Phase II, Software Park, Siming District, Xiamen City, Fujian Province, 361000

Patentee after: Nalong Health Technology Co.,Ltd.

Address before: 361000 203, No. 18, guanri Road, phase II, software park, Xiamen, Fujian

Patentee before: Xiamen Nalong Health Technology Co.,Ltd.