CN108814591A - 一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法 - Google Patents
一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108814591A CN108814591A CN201810245185.0A CN201810245185A CN108814591A CN 108814591 A CN108814591 A CN 108814591A CN 201810245185 A CN201810245185 A CN 201810245185A CN 108814591 A CN108814591 A CN 108814591A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wave
- point
- qrs
- amplitude
- signal
- 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
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims description 18
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 claims abstract description 116
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 58
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 32
- 230000016507 interphase Effects 0.000 claims description 24
- 238000012797 qualification Methods 0.000 claims description 17
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 15
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 12
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims description 12
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 12
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 claims description 10
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 claims description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims description 3
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims description 3
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 3
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 5
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 abstract description 4
- 230000004217 heart function Effects 0.000 abstract description 4
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 4
- 230000028161 membrane depolarization Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 210000002837 heart atrium Anatomy 0.000 description 2
- 238000007914 intraventricular administration Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000001746 atrial effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000007491 morphometric analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002336 repolarization Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/366—Detecting abnormal QRS complex, e.g. widening
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本发明公开了一种心电QRS波群宽度的检测方法，包括使用极值法寻找QRS波中的波峰和波谷，再通过找到的极值点及其结合斜率、三角形法、等电位段电位值、幅值信息来确定QRS波群的起止点，QRS波群的起止点时段即是QRS波群的宽度。心电图QRS波群的宽度的准确检测对于心脏功能检查、心血管疾病的诊断和预防有着重要的意义。
Description
技术领域
本发明涉及一种心电信号中QRS波群的识别，尤其涉及一种心电QRS波群宽度的检测方法及其心电分析方法。
背景技术
在心电检测领域测量心电图时，心电信号质量的好坏是心电有效分析的前提，信号质量差的心电信号会对心电分析起到误导作用，在单导联便携式心电采集中尤为突出，因为单导联便携式心电采集存在突然的波形抖动，运动伪波以及容易引入较大工频干扰等噪声。
为了实现心电的正确的分析诊断，心电波形的质量必须要好，过多的噪声以及大幅的抖动会导致心电自动分析判断的准确度变差，出现误检漏检的情况。为了兼顾单导联便携式心电采集能快速测量的优点和心电自动分析的功能，有必要对心电波形的质量做实时分析，对波形质量差的地方不予以自动分析判断，避免出现误检测的情况。
同时心电图的自动分析与诊断对于心脏功能检测、心血管疾病的诊断和预防有着重要的意义，尤其是QRS波群的精确检测，尤其是宽度、幅度和形态，是心电图自动诊断的基础。因为只有在确定QRS波群的检测后才有可能计算心率、心率变异性及其他心电图各波段时间间隔测量和幅度测量。如QRS波群形态正常，宽度在正常范围(60-100毫秒)内，则表示心室的激动是由房室交界部或更高的部位传下的，称为室上性QRS波群，属于正常现象；否则就表示心室是由房室交界部以下的异位节律点所激动，称为室性QRS波群，属于异常现象，或是存在有室内传导障碍等。
发明内容
发明目的：本发明的第一目的是提供一种可精准测量QRS波群宽度并准确勾勒出QRS波群形体特征的心电QRS波群宽度的检测方法。
本发明的第二目的是提供一种基于该心电QRS波群宽度的检测方法的心电分析方法。
技术方案：为实现以上目的，本发明公开了一种心电QRS波群宽度的检测方法，包括如下步骤：
A、获取采样率为fs的原始心电波形幅值数据S，并将心电波形S分成以N秒为时间单位的处理段信号X，N为8～120间的任意一值；
B、将信号X经过包络处理得到包络信号Xe，然后在包络信号Xe上利用阈值法定位QRS波群的位置得到集合Bxe；
C、在集合Bxe中选取第n个QRS波群位置Bxe(n)，求出该QRS波群的RR间期RRxe(n)＝Bxe(n)-Bxe(n-1)；从信号X中截取一片段Xios，截取的起始位置为Bxe(n-1)+RRxe(n)×k3，终止位置为Bxe(n)-RRxe(n)×(0.5-k3)，其中0.3<k3<0.5，即第n-1个心跳的T波之后到第n个心跳的P波之前的一段数据；作出片段Xios中幅值范围的直方图Gp，得到Xios数据取值的统计分布；在直方图Gp中找出Xios幅值分布个数最多的子区间b，该子区间b代表的电位即为第n次心跳之前的等电位段电位vios；
D、从信号X中第n个QRS波群位置Bxe(n)周围截取一数据段qn，在数据段qn中找到所有极大值和极小值点的集合为极值点P和QRS波群中绝对幅值最大的波QM；
E、极值点P中满足最小QRS可识别波条件的为主极点Dn，再从主极点Dn中筛选出特征点和关键特征点
F、在数据段qn中，以步骤D中得到的QM为顶点，利用三角形法确定QRS的起止点QRSon和QRSoff；
G、将特征点和关键特征点中所有位置小于QRSon和大于QRSoff的特征点删除，形成新的代表QRS波群的特征点Rn和关键特征点
H、采用新的Rn或者并结合步骤C中的等电位段的电势值vios，确定QRS波群中的子波形Q、R、S、r＇、s＇、r＂、s＂位置；
I、重复C到I步，直至检出集合Bxe中所有QRS的特征点，用Bn＝{Bn(j)}表示；
J、重复A到J步，直到识别完全部原始心电波形幅值数据S。
其中，所述步骤B中信号X的处理方法和利用阀值法的定位方法包括如下步骤：
B1、将信号X经过一个带通滤波器，其频率范围为5Hz～25Hz，得到凸显出QRS波群特征且滤除干扰波的信号Xfiltered；对信号Xfiltered做微分后再平方得到信号Xdiff，对Xdiff进行积分得到包络信号Xe；
B2、将包络信号Xe按0.2N秒的长度分段得到5个包络片段Xe(i)，其中i＝1…5，在每个包络片段内找到最大值XEmax(i)，然后求出这5个最大值的中值并用中值计算出阈值其中0.2<k1<0.8；再在包络信号Xe中寻找一个大于阈值TH的区间[Iover，Ilower]，该区间即为QRS波群的位置所在区域；然后确定QRS波群的坐标位置Bxe(n)＝arg max Xe(Iover，Ilower)，n代表第n个QRS波，其中arg为自变量argument的英文缩写，argmax即代表取式子达到最大值时的变量取值，Bxe(n)是Iover～Ilower之间的使Xe最大的一个值；依次利用阀值在Xe上找出所有QRS波群的位置，记为集合Bxe。
优选的，所述步骤D中获取极值点P和QM的方法包括如下步骤：
D1、信号X在Bxe(n)处往前ω-＝(0.07～0.15)fs、往后ω+＝(0.1～0.23)fs个点，截取信号X中的QRS波群的数据段qn＝(q1,…,qj,…,qω)，其中ω＝ω-+ω+表示qn的数据长度，qj表示qn中第j个数据；
D2、在数据段qn中找到所有极大值Pk和极小值点Lo，极大值Pk和极小值点Lo合称为极值点P；然后再找出极大值Pk中的最大值Pmax＝(Vmax，Imax)和极小值Lo中的最小值Lmin＝(Vmin，Imin)，I、V分别表示点在qn中的位置和数据幅值大小；
D3、定义QRS波群中最明显的波顶点为QRS波群中绝对幅值最大的波QM，如果|Vmax-vios|>k4×|Vmin-vios|则QM点为Lmin点，否则QM点为Pmax点，其中2<k4<10。
再者，所述步骤E中最小QRS可识别波条件为：幅度大于ρmin微伏且持续时间大于dmin毫秒，其中20uV<ρmin<80uV，6ms<dmin<16ms。
进一步，所述步骤E中筛选特征点和关键特征点的具体方法包括如下步骤：
E1、从极值点P中选择一个极值点pj，用以下公式在处理段qn中搜索极值点pj的左右支撑区间
Δqj,x＝|qj-qx|
其中j和qj为极值点pj在qn中的位置和幅值，τ为QRS最大的有意义的生理时间宽度，取80～160ms；i、a、b和k均是为了求解支撑区间的辅助变量，没有特别含义；qx是qn中第x个数据，与qj一个意义；
E2、若极值点pj的左右支撑区间不存在，或者则认为该极值点pj不是可识别波，否则认为pj为可识别波将其归入主极点Dn中；qn区间内的数据构成了以极值点pj为顶点的子波；
E3、重复步骤E1、E2直到筛选出极值点P中所有可识别波，记为主极值点集合Dn＝{pj}；
E4、极值点pj的左斜率为点pj与点两点构成的直线的斜率，极值点pj的右斜率为点pj与点两点构成的直线的斜率；得到与Dn对应的左右斜率集合和如果pj的都大于tan(β°)则确认特征点pj为QRS中的特征点；如果中有一个小于tan(β°)，满足 和则确认特征点pj为QRS中的特征点，如果不满足则确认特征点pj不是QRS中的关键特征点，其中30°<α<β<65°；对Dn中的所有极点进行判断，最后得到QRS中的特征点
E5、如中的极值点幅值满足条件： ρmin<ρQRS<150μV，其中表示两点间的绝对幅度差，是步骤E4中找到的关键点，ρmin是最小可识别波幅值阈值，ρQRS是为了抗干扰而设置的比ρmin更大的幅度阈值，即为关键特征点
优选的，所述步骤F中，所述三角形法包括如下步骤：
F1、三角形法的作用是寻找波形上的转折点，转折点包括极值点和非极值拐点；一心电波形线段，从顶点x开始向前取一个点z做一条辅助线l，求该线段上所有数据点到直线l的距离d，距离最大的点即为转折点y；使用三角形法找QRSon和QRSoff的前提是：QRSon和QRSoff是波形的非极值拐点，而不是峰值点；
F2、在数据段数据qn中首先以QM点作为顶点，向前50～200ms之间寻找一点作辅助线S1，寻找数据段数据qn中到辅助线S1的距离最大的点，即为拐点1，判断拐点1是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果在范围内则用拐点1作为顶点继续采用三角形法作辅助线S2，寻找数据段数据qn中到辅助线S2的距离最大的点为拐点2，判断拐点2是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果仍在范围内则重复采用三角形法直到找到拐点n不再是特征点集合中的特征点，拐点n即为QRSoff点；
F3、在数据段数据qn中首先以QM点作为顶点，向后50～200ms之间寻找一点作辅助线L1，寻找数据段数据qn中到辅助线L1的距离最大的点，即为拐点1＇，判断拐点1＇是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果在范围内则用拐点1＇作为顶点继续采用三角形法作辅助线L2，寻找数据段数据qn中到辅助线L2的距离最大的点为拐点2＇，判断拐点2＇是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果仍在范围内则重复采用三角形法直到找到拐点n＇不再是特征点集合中的特征点，拐点n＇即为QRSon点。
再者，所述步骤H中确定QRS波群中的子波形位置的方法包括如下步骤：
H1、当0＜Rn中特征点的个数≤6时，用Rn作为分配QRS波群的集合On；当中特征点的个数≤6时，用作为分配QRS波群的集合On；如果Rn和中特征点个数均不满足条件，则认为找到的不是QRS波群，返回步骤C重新选择一个QRS波群位置，重复执行C～H步，直到确定集合On；
H2、若集合On中的特征点oj是极大值点且大于电势值vios，则oj是正向波；如果特征点oj是极大值点且小于电势值vios，则抛弃oj；如果集合On中的特征点oj是极小值点且小于电势值vios，则oj是负向波；如果特征点oj是极小值点且大于电势值vios，则抛弃oj；直至得到包含QRS波群中的所有正向波和负向波的集合
H3、若集合中包含连续几个的正向或负向波，则合并连续的同向波；其中如果是连续的正向波，只取幅值最大的特征点，抛弃其他连续同向波；如果是连续负向波则只取幅值最小的波，抛弃其他连续同向波；则得到正负波交替的特征点集合
H4、集合中的特征点按照一定的排列规则命名子波形；
H5、用代表第j个QRS波的形态特征和特征参数。
进一步，所述步骤H4中根据QRS波群的排列规则，对QRS波群中的子波形命名判断条件作出适用于计算机实现的定义，具体定义为：第一个向下的波称为Q波，第一个向上的波称为R波，第二个向下的波称为S波，S波后向上的波为r＇波，r＇波后向下的波为s＇波，s＇波后向上的波为r＂波，r＂波后向下的波为s＂波；识别QRS波群中的关键特征点QRSon和QRSoff点时，定义QRS波群只有三个正向波和四个负向波，即Q、R、S、r＇、s＇、r＂、s＂七个子波形；且七个子波形中至少要有一个Q波或R波；其中仅允许同时出现六个子波形，三个正向波和三个负向波，即：(1)六个子波形分别为Q、R、S、r＇、s＇和r＂波，Q波起始点为QRS起始点QRSon点，r＂波的终末点为QRS终末点QRSoff；(2)六个子波为R、S、r＇、s＇、r＂和s＂波，R波起始点为QRS起始点QRSon，s＂波的终末点为QRS终末点QRSoff。
优选的，所述步骤H5中QRS波群的特征参数包括如下参数：
RR间期与心率：当前R波所在位置与上一个QRS波群中R波的时间差即为RR间期，一般以ms(毫秒)为单位，心率＝60000/RR间期；
Q波的幅度与宽度：如果有Q波，在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置Q波顶点向后寻找第一个大于幅度qn(QRSon)的点，此点即为Q波终末点Qoff，也是R波起始点Ron；Q波的幅度为Q波顶点幅度减去幅度qn(QRSon)，Q波宽度即是Qoff减去Ron；
R波的幅度与宽度：如果由Q波，R波起点Ron就是Qoff，如果没有Q波，Ron就是QRSon。在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置R波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(Ron)的点，即为R波终末点Roff，也是S波起始点Son；R波的幅度为R波顶点幅度减去幅度Ron，R波宽度即是Roff减去Ron；
S波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置S波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(Son)的点，即为S波终末点Soff，也是r＇波起始点r＇on；S波的幅度为S波顶点幅度减去幅度Son，S波宽度即是Soff减去Son；
r＇波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置r＇波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(r＇on)的点，即为r＇波终末点r＇off，也是s＇波起始点s＇on；r＇波的幅度为r＇波顶点幅度减去幅度r＇on，r＇波宽度即是r＇off减去r＇on；
s＇波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置s＇波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(s＇on)的点，即为s＇波终末点s＇off，也是r〞波起始点r〞on；s＇波的幅度为s＇波顶点幅度减去幅度s＇on，s＇波宽度即是s＇off减去s＇on；
r〞波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置r〞波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(r〞on)的点，即为r〞波终末点r〞off，也是s〞波起始点s〞on；r〞波的幅度为r〞波顶点幅度减去幅度r〞on，r〞波宽度即是r〞off减去r〞on；
s〞波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置s〞波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(s〞on)的点，即为s〞波终末点r〞off；s〞波的幅度为s〞波顶点幅度减去幅度s〞on，s〞波宽度即是s〞off减去s〞on；
QSR波群的第一个子波的起始点即为QRSon，QSR波群的最后一个子波的终末点即为QRSoff。
本发明一种基于心电QRS波群宽度的检测方法的心电分析方法，包括如下步骤：
S1、获取N秒的待分析的心电波形，N为8～120间的任意一个值；
S2、依据心电信号质量辨识方法对待分析的心电波形进行质量评估，得到N秒的心电波形质量等级，其中心电波形质量评估以1s为单位，共得到N个数据分别代表第1秒到第N秒的质量等级系数；
S3、当心电信号质量等级系数为3且持续时间大于0.3N秒时，提示“信号质量噪声过大，无法分析”返回至步骤A重新获取待分析的心电波形；否则进行心电参数的计算和异常结果判断；其中心电参数的计算和异常结果判断的步骤为：
S301、依据心电QRS波群宽度的检测方法找出QRS波群宽度、QRS波群中各个子波形的起止时间点、幅度参数和代表QRS波群形态的Bn；然后再找出心电特征包括P、T波的起止时间点及其幅度参数，构成了一次心跳；
S302、取心电波形质量等级系数小于3的心电特征用于计算心电参数RR间期和心率，用心电波形质量等级为0的心电特征计算心电参数PR间期、QRS宽度、QT间期、ST段高度、P波平均电轴、QRS平均电轴、T波平均电轴、Q波宽度和R波高度；
S303、利用心电特征和上述心电参数进行心电异常判断得出心电图异常结果；
S4、当心电信号质量等级系数为1或2且持续时间大于0.3N秒时，提示“信号质量较差”并输出计算得到的心电参数和心电图异常结果；否则认为心电波形质量较好，直接输出计算得到的心电参数和心电图异常结果。
进一步，所述步骤S2中心电信号质量辨识方法包括如下步骤：
S201、获取采样率为fs的原始的心电波形幅值数据，并将心电波形幅值数据分成以N秒为时间单位的处理段X，N为8～120间的任意一个值；
S202、在处理段X内，将心电信号以1秒为单位进行片段分割，分割段为xi，其中i＝1…N，xi的数据长度为M＝1×fs＝fs；
S203、以处理段X为单位，取出每一心电波形片段xi的幅值最大值mmax和最小值mmin构成包络点，通过比较各个包络点得到分割段xi的包络差ei＝mmax–mmin，再求取处理段X内波形包络差的平均值乘以比例系数k1，其中2>k1>1，再与每分割段的包络差ei作比较；当时，说明此分隔段的包络有突变，即为包络检测不合格；
S204、在处理段X内，获取每一分割段xi的幅值方差值其中m为xi中数据的序号；再求取处理段X内波形片段幅值方差值Ei的平均值乘以比例系数k2，其中2>k2>1，再与各分割段xi的幅值方差值Ei作比较，当时，说明此分割段的方差有突变，即为方差检测不合格；
S205、在处理段X内，利用快速傅里叶变换，将心电片段信号xi的时域信号转化为频域信号，即为功率谱信号；对1～5Hz的幅值进行积分得到功率 其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，j指某一频段的范围，fi(j)即为功率谱信号；求取处理段X内波形的平均功率值乘以比例系数k3，其中2>k3>1，再与各分割段xi的功率Pi作比较；当时，说明此处理段的1～5Hz功率有突变，即为功率谱检测不合格；
S206、在处理段X内，得到步骤S5中的心电片段信号xi的功率谱信号后，对5～40Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Psi代表心电信号的功率；再对40～100Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Pni代表高频噪声信号的功率；计算两者的信噪比kSNRi＝Psi/Pni，当信噪比小于阈值时，其中大于2，说明此处理段信噪比过小，噪声所占比重过大，即信噪比检测不合格；
S207、根据参数包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比的合格情况对心电波形进行质量等级划分，其中心电波形的质量等级划分方法为：当信噪比参数不合格时，该处理段心电波形的质量等级系数直接评定为3，即波形存在严重噪声；在信噪比参数合格的前提下，根据包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率的合格情况来评定心电波形质量，当三个参数全部合格时，该处理段心电波形质量等级系数评定为0，即波形良好；当三个参数中有两个或一个合格时，心电波形质量等级系数评定为1，即波形较差；当三个参数全部不合格时，心电波形质量等级系数评定为2，即波形差；心电波形的质量分成4个等级，分别用0～3表示质量等级系数；质量等级系数0表示心电波形良好，质量等级系数1表示心电波形较差，质量等级系数2表示心电波形差，质量等级系数3表示心电波形存在严重噪声。即从波形质量的程度“0”表示良好，“1”表示较差，“2”表示差，“3”表示严重噪声。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下显著优点：
(1)本发明通过步骤B中对信号进行包络处理，凸显QRS波群位置信息，削弱杂波对其影响，有效提高QRS波群的精准位置的准确度；
(2)本发明通过步骤C中统计法得到等电位段电位，再利用幅度、斜率和极值点信息识别出QRS波群中各个关键点，各关键点、等电位段电位和预估的QRS波群的起始点和终末点，最终确定QRS波群中各子波的位置，并准确勾勒出QRS波群的形态特征；同时本发明可求出各个子波的幅度与宽度，进而可以为心电QRS波群形态特征分析提供详细的特征参数；
(3)本发明使用极值法寻找QRS波中的波峰和波谷，再通过找到的极值点及其结合斜率、三角形法、等电位段电位值、幅值信息来确定QRS波群的起止点，该QRS波群的起止点时段即是QRS波群的宽度；其中三角形法中通过多次重复使用三角形法将待判断拐点与特征点进行对比确认，可提高起止点的精准度，保障心电图QRS波群的宽度的准确检测；心电图QRS波群的宽度的准确检测对于心脏功能检查、心血管疾病的诊断和预防有着重要的意义；
(4)本发明利用心电波形幅值数据计算心电波形的包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比四个参数，分析四个参数值是否合格，根据参数包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比的合格情况对心电波形进行质量等级划分，为心电信号自动分析筛选合格的心电数据，确保待检测心电信号的可用性；从而进一步保障后续精准检测到QRS波群的位置；
(5)本发明利用心电信号质量辨识方法对待分析的心电波形进行质量评估，对心电波形质量等级好的心电特征进行心电参数的计算和异常结果判断，对于心电波形质量等级差的心电信号发出提示，提高心电信号分析的可信度以及准确度；本发明最后结合波形质量分析法对心电波质量的甄别，有效地分析心电波形。
附图说明
图1为本发明的流程框图；
图2为本发明步骤B中信号X的处理方法的流程框图；
图3为本发明步骤B中信号X处理后的示意图；
图4为本发明步骤C中的直方图Gp的示意图；
图5为本发明步骤E中极值点的左右区间示意图；
图6为本发明步骤F中三角形法的原理示意图；
图7为本发明步骤F中采用三角形法确定QRSon和QRSoff点的示意图；
图8为本发明步骤H中正向波和负向波的示意图；
图9为本发明中QRS命名规则示意图一；
图10为本发明中QRS命名规则示意图二；
图11为本发明中QRS命名规则示意图三；
图12为本发明的心电分析方法的流程框图；
图13为本发明中心电信号质量辨识方法的流程框图；
图14为本发明中心电波形中各波的示意图；
图15为本发明实施例中的实验结果示意图一；
图16为本发明实施例中的实验结果示意图二。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，本发明一种心电QRS波群宽度的检测方法，包括如下步骤：
A、获取采样率为fs的原始心电波形幅值数据S，并将心电波形S分成以N秒为时间单位的处理段信号X，N为8～120间的任意一值；
B、将信号X经过包络处理得到包络信号Xe，然后在包络信号Xe上利用阈值法定位QRS波群的位置得到集合Bxe；
如图2所示，信号X的处理方法和利用阀值法的定位方法包括如下步骤：
B1、将信号X经过一个带通滤波器，其频率范围为5Hz～25Hz，得到凸显出QRS波群特征且滤除干扰波的信号Xfiltered；对信号Xfiltered做微分后再平方得到信号Xdiff，对Xdiff进行积分得到包络信号Xe，如图3所示；
B2、将包络信号Xe按0.2N秒的长度分段得到5个包络片段Xe(i)，其中i＝1…5，在每个包络片段内找到最大值XEmax(i)，然后求出这5个最大值的中值并用中值计算出阈值其中0.2<k1<0.8；再在包络信号Xe中寻找一个大于阈值TH的区间[Iover，Ilower]，该区间即为QRS波群的位置所在区域；然后确定QRS波群的坐标位置Bxe(n)＝arg max Xe(Iover，Ilower)，n代表第n个QRS波，其中arg为自变量argument的英文缩写，argmax即代表取式子达到最大值时的变量取值，Bxe(n)是Iover～Ilower之间的使Xe最大的一个值；依次利用阀值在Xe上找出所有QRS波群的位置，记为集合Bxe；
C、在集合Bxe中选取第n个QRS波群位置Bxe(n)，求出该QRS波群的RR间期RRxe(n)＝Bxe(n)-Bxe(n-1)；从信号X中截取一片段Xios，截取的起始位置为Bxe(n-1)+RRxe(n)×k3，终止位置为Bxe(n)-RRxe(n)×(0.5-k3)，其中0.3<k3<0.5，即第n-1个心跳的T波之后到第n个心跳的P波之前的一段数据；作出片段Xios中幅值范围的直方图Gp，得到Xios数据取值的统计分布，如图4所示；在直方图Gp中找出Xios幅值分布个数最多的子区间b，该子区间b代表的电位即为第n次心跳之前的等电位段电位vios；
D、从信号X中第n个QRS波群位置Bxe(n)周围截取一数据段qn，在数据段qn中找到所有极大值和极小值点的集合为极值点P和QRS波群中绝对幅值最大的波QM；获取极值点P和QM的方法包括如下步骤：
D1、信号X在Bxe(n)处往前ω-＝(0.07～0.15)fs、往后ω+＝(0.1～0.23)fs个点，截取信号X中的QRS波群的数据段qn＝(q1,…,qj,…,qω)，其中ω＝ω-+ω+表示qn的数据长度，qj表示qn中第j个数据；
D2、在数据段qn中找到所有极大值Pk和极小值点Lo，极大值Pk和极小值点Lo合称为极值点P；然后再找出极大值Pk中的最大值Pmax＝(Vmax，Imax)和极小值Lo中的最小值Lmin＝(Vmin，Imin)，I、V分别表示点在qn中的位置和数据幅值大小；
D3、定义QRS波群中最明显的波顶点为QRS波群中绝对幅值最大的波QM，如果|Vmax-vios|>k4×|Vmin-vios|则QM点为Lmin点，否则QM点为Pmax点，其中2<k4<10；
E、极值点P中满足最小QRS可识别波条件的为主极点Dn，再从主极点Dn中筛选出特征点和关键特征点最小QRS可识别波条件为：幅度大于ρmin微伏且持续时间大于dmin毫秒，其中20uV<ρmin<80uV，6ms<dmin<16ms；筛选特征点和关键特征点的具体方法包括如下步骤：
E1、从极值点P中选择一个极值点pj，用以下公式在处理段qn中搜索极值点pj的左右支撑区间
Δqj,x＝|qj-qx|
其中j和qj为极值点pj在qn中的位置和幅值，τ为QRS最大的有意义的生理时间宽度，取80～160ms；i、a、b和k均是为了求解支撑区间的辅助变量，没有特别含义；qx是qn中第x个数据，与qj一个意义，如图5所示；
E2、若极值点pj的左右支撑区间不存在，或者则认为该极值点pj不是可识别波，否则认为pj为可识别波将其归入主极点Dn中；qn区间内的数据构成了以极值点pj为顶点的子波；
E3、重复步骤E1、E2直到筛选出极值点P中所有可识别波，记为主极值点集合Dn＝{pj}；
E4、极值点pj的左斜率为点pj与点两点构成的直线的斜率，极值点pj的右斜率为点pj与点两点构成的直线的斜率；得到与Dn对应的左右斜率集合和如果pj的都大于tan(β°)则确认特征点pj为QRS中的特征点；如果中有一个小于tan(β°)，满足 和则确认特征点pj为QRS中的特征点，如果不满足则确认特征点pj不是QRS中的关键特征点，其中30°<α<β<65°；对Dn中的所有极点进行判断，最后得到QRS中的特征点
E5、如中的极值点幅值满足条件： ρmin<ρQRS<150μV，其中表示两点间的绝对幅度差，是步骤E4中找到的关键点，ρmin是最小可识别波幅值阈值，ρQRS是为了抗干扰而设置的比ρmin更大的幅度阈值，即为关键特征点
F、在数据段qn中，以步骤D中得到的QM为顶点，利用三角形法确定QRS的起止点QRSon和QRSoff；所述三角形法包括如下步骤：
F1、如图6所示，三角形法的作用是寻找波形上的转折点，转折点包括极值点和非极值拐点；一心电波形线段，从顶点x开始向前取一个点z做一条辅助线l，求该线段上所有数据点到直线l的距离d，距离最大的点即为转折点y；使用三角形法找QRSon和QRSoff的前提是：QRSon和QRSoff是波形的非极值拐点，而不是峰值点；
F2、在数据段数据qn中首先以QM点作为顶点，向前50～200ms之间寻找一点作辅助线S1，寻找数据段数据qn中到辅助线S1的距离最大的点，即为拐点1，判断拐点1是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果在范围内则用拐点1作为顶点继续采用三角形法作辅助线S2，寻找数据段数据qn中到辅助线S2的距离最大的点为拐点2，判断拐点2是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果仍在范围内则重复采用三角形法直到找到拐点n不再是特征点集合中的特征点，拐点n即为QRSoff点，如图7所示，拐点4不再是特征点集合中的特征点，拐点4即为QRSoff点；
F3、在数据段数据qn中首先以QM点作为顶点，向后50～200ms之间寻找一点作辅助线L1，寻找数据段数据qn中到辅助线L1的距离最大的点，即为拐点1＇，判断拐点1＇是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果在范围内则用拐点1＇作为顶点继续采用三角形法作辅助线L2，寻找数据段数据qn中到辅助线L2的距离最大的点为拐点2＇，判断拐点2＇是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms<Δ<50ms；如果仍在范围内则重复采用三角形法直到找到拐点n＇不再是特征点集合中的特征点，拐点n即为QRSon点；
G、将特征点和关键特征点中所有位置小于QRSon和大于QRSoff的特征点删除，形成新的代表QRS波群的特征点Rn和关键特征点
H、采用新的Rn或者并结合步骤C中的等电位段的电势值vios，确定QRS波群中的子波形Q、R、S、r＇、s＇、r＂、s＂位置；
确定QRS波群中的子波形位置的方法包括如下步骤：
H1、当0＜Rn中特征点的个数≤6时，用Rn作为分配QRS波群的集合On；当中特征点的个数≤6时，用作为分配QRS波群的集合On；如果Rn和中特征点个数均不满足条件，则认为找到的不是QRS波群，返回步骤C重新选择一个QRS波群位置，重复执行C～H步，直到确定集合On；
H2、若集合On中的特征点oj是极大值点且大于电势值vios，则oj是正向波；如果特征点oj是极大值点且小于电势值vios，则抛弃oj；如果集合On中的特征点oj是极小值点且小于电势值vios，则oj是负向波；如果特征点oj是极小值点且大于电势值vios，则抛弃oj；直至得到包含QRS波群中的所有正向波和负向波的集合
H3、若集合中包含连续几个的正向或负向波，则合并连续的同向波；其中如果是连续的正向波，只取幅值最大的特征点，抛弃其他连续同向波；如果是连续负向波则只取幅值最小的波，抛弃其他连续同向波；则得到正负波交替的特征点集合如图8所示；
H4、如图9所示，集合中的特征点按照一定的排列规则命名子波形，根据QRS波群的排列规则，对QRS波群中的子波形命名判断条件作出适用于计算机实现的定义，具体定义为：第一个向下的波称为Q波，第一个向上的波称为R波，第二个向下的波称为S波，S波后向上的波为r＇波，r＇波后向下的波为s＇波，s＇波后向上的波为r＂波，r＂波后向下的波为s＂波；识别QRS波群中的关键特征点QRSon和QRSoff点时，定义QRS波群只有三个正向波和四个负向波，即Q、R、S、r＇、s＇、r＂、s＂七个子波形；且七个子波形中至少要有一个Q波或R波；其中仅允许同时出现六个子波形，三个正向波和三个负向波，即：(1)六个子波形分别为Q、R、S、r＇、s＇和r＂波，Q波起始点为QRS起始点QRSon点，r＂波的终末点为QRS终末点QRSoff，如图10所示；(2)六个子波为R、S、r＇、s＇、r＂和s＂波，R波起始点为QRS起始点QRSon，s＂波的终末点为QRS终末点QRSoff，如图11所示；
H5、用代表第j个QRS波的形态特征和特征参数；其中QRS波群的特征参数包括如下参数：
RR间期与心率：当前R波所在位置与上一个QRS波群中R波的时间差即为RR间期，一般以ms(毫秒)为单位，心率＝60000/RR间期；
Q波的幅度与宽度：如果有Q波，在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置Q波顶点向后寻找第一个大于幅度qn(QRSon)的点，此点即为Q波终末点Qoff，也是R波起始点Ron；Q波的幅度为Q波顶点幅度减去幅度qn(QRSon)，Q波宽度即是Qoff减去Ron；
R波的幅度与宽度：如果由Q波，R波起点Ron就是Qoff，如果没有Q波，Ron就是QRSon；在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置R波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(Ron)的点，即为R波终末点Roff，也是S波起始点Son；R波的幅度为R波顶点幅度减去幅度Ron，R波宽度即是Roff减去Ron；
S波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置S波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(Son)的点，即为S波终末点Soff，也是r＇波起始点r＇on；S波的幅度为S波顶点幅度减去幅度Son，S波宽度即是Soff减去Son；
r＇波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置r＇波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(r＇on)的点，即为r＇波终末点r＇off，也是s＇波起始点s＇on；r＇波的幅度为r＇波顶点幅度减去幅度r＇on，r＇波宽度即是r＇off减去r＇on；
s＇波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置s＇波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(s＇on)的点，即为s＇波终末点s＇off，也是r〞波起始点r〞on；s＇波的幅度为s＇波顶点幅度减去幅度s＇on，s＇波宽度即是s＇off减去s＇on；
r〞波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置r〞波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(r〞on)的点，即为r〞波终末点r〞off，也是s〞波起始点s〞on；r〞波的幅度为r〞波顶点幅度减去幅度r〞on，r〞波宽度即是r〞off减去r〞on；
s〞波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置s〞波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(s〞on)的点，即为s〞波终末点r〞off；s〞波的幅度为s〞波顶点幅度减去幅度s〞on，s〞波宽度即是s〞off减去s〞on；
QSR波群的第一个子波的起始点即为QRSon，QSR波群的最后一个子波的终末点即为QRSoff；
I、重复C到I步，直至检出集合Bxe中所有QRS的特征点，用Bn＝{Bn(j)}表示；
J、重复A到J步，直到识别完全部原始心电波形幅值数据S。
本发明一种基于心电QRS波群宽度的检测方法的心电分析方法，包括如下步骤：
S1、获取N秒的待分析的心电波形，N为8～120间的任意一个值；
S2、依据心电信号质量辨识方法对待分析的心电波形进行质量评估，得到N秒的心电波形质量等级，其中心电波形质量评估以1s为单位，共得到N个数据分别代表第1秒到第N秒的质量等级系数；
心电信号质量辨识方法包括如下步骤：
S201、获取采样率为fs的原始的心电波形幅值数据，并将心电波形幅值数据分成以N秒为时间单位的处理段X，N为8～120间的任意一个值；
S202、在处理段X内，将心电信号以1秒为单位进行片段分割，分割段为xi，其中i＝1…N，xi的数据长度为M＝1×fs＝fs；
S203、以处理段X为单位，取出每一心电波形片段xi的幅值最大值mmax和最小值mmin构成包络点，通过比较各个包络点得到分割段xi的包络差ei＝mmax–mmin，再求取处理段X内波形包络差的平均值乘以比例系数k1，其中2>k1>1，再与每分割段的包络差ei作比较；当时，说明此分隔段的包络有突变，即为包络检测不合格；
S204、在处理段X内，获取每一分割段xi的幅值方差值其中m为xi中数据的序号；再求取处理段X内波形片段幅值方差值Ei的平均值乘以比例系数k2，其中2>k2>1，再与各分割段xi的幅值方差值Ei作比较，当时，说明此分割段的方差有突变，即为方差检测不合格；
S205、在处理段X内，利用快速傅里叶变换，将心电片段信号xi的时域信号转化为频域信号，即为功率谱信号；对1～5Hz的幅值进行积分得到功率 其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，j指某一频段的范围，fi(j)即为功率谱信号；求取处理段X内波形的平均功率值乘以比例系数k3，其中2>k3>1，再与各分割段xi的功率Pi作比较；当时，说明此处理段的1～5Hz功率有突变，即为功率谱检测不合格；
S206、在处理段X内，得到步骤S5中的心电片段信号xi的功率谱信号后，对5～40Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Psi代表心电信号的功率；再对40～100Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Pni代表高频噪声信号的功率；计算两者的信噪比kSNRi＝Psi/Pni，当信噪比小于阈值时，其中大于2，说明此处理段信噪比过小，噪声所占比重过大，即信噪比检测不合格；
S207、根据参数包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比的合格情况对心电波形进行质量等级划分，其中心电波形的质量等级划分方法为：当信噪比参数不合格时，该处理段心电波形的质量等级系数直接评定为3，即波形存在严重噪声；在信噪比参数合格的前提下，根据包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率的合格情况来评定心电波形质量，当三个参数全部合格时，该处理段心电波形质量等级系数评定为0，即波形良好；当三个参数中有两个或一个合格时，心电波形质量等级系数评定为1，即波形较差；当三个参数全部不合格时，心电波形质量等级系数评定为2，即波形差；心电波形的质量分成4个等级，分别用0～3表示质量等级系数；质量等级系数0表示心电波形良好，质量等级系数1表示心电波形较差，质量等级系数2表示心电波形差，质量等级系数3表示心电波形存在严重噪声。即从波形质量的程度“0”表示良好，“1”表示较差，“2”表示差，“3”表示严重噪声；
S3、当心电信号质量等级系数为3且持续时间大于0.3N秒时，提示“信号质量噪声过大，无法分析”返回至步骤A重新获取待分析的心电波形；否则进行心电参数的计算和异常结果判断；其中心电参数的计算和异常结果判断的步骤为：
S301、依据心电QRS波群宽度的检测方法找出QRS波群宽度、QRS波群中各个子波形的起止时间点、幅度参数和代表QRS波群形态的Bn；然后再找出心电特征包括P、T波的起止时间点及其幅度参数，构成了一次心跳；
S302、取心电波形质量等级系数小于3的心电特征用于计算心电参数RR间期和心率，用心电波形质量等级为0的心电特征计算心电参数PR间期、QRS宽度、QT间期、ST段高度、P波平均电轴、QRS平均电轴、T波平均电轴、Q波宽度和R波高度；
S303、利用心电特征和上述心电参数进行心电异常判断得出心电图异常结果；
S4、当心电信号质量等级系数为1或2且持续时间大于0.3N秒时，提示“信号质量较差”并输出计算得到的心电参数和心电图异常结果；否则认为心电波形质量较好，直接输出计算得到的心电参数和心电图异常结果。
实施例
如图14所示，本发明一种基于心电QRS波群宽度的检测方法的分析方法，包括如下步骤：
S1、获取10秒的待分析的心电波形；
S2、依据心电信号质量辨识方法对待分析的心电波形进行质量评估，得到10秒的心电波形质量等级，其中心电波形质量评估以1s为单位，共得到10个数据分别代表第1秒到第10秒的质量等级系数；
如图12所示，心电信号质量辨识方法包括如下步骤：
S201、获取采样率为fs的原始的心电波形幅值数据，并将心电波形幅值数据分成以10秒为时间单位的处理段X；
S202、在处理段X内，将心电信号以1秒为单位进行片段分割，分割段为xi，其中i＝1…10，xi的数据长度为M＝1×fs＝fs；
S203、以处理段X为单位，取出每一心电波形片段xi的幅值最大值mmax和最小值mmin构成包络点，通过比较各个包络点得到分割段xi的包络差ei＝mmax–mmin，再求取处理段X内波形包络差的平均值乘以比例系数k1，其中2>k1>1，再与每分割段的包络差ei作比较；当时，说明此分隔段的包络有突变，即为包络检测不合格；
S204、在处理段X内，获取每一分割段xi的幅值方差值其中m为xi中数据的序号；再求取处理段X内波形片段幅值方差值Ei的平均值乘以比例系数k2，其中2>k2>1，再与各分割段xi的幅值方差值Ei作比较，当时，说明此分割段的方差有突变，即为方差检测不合格；
S205、在处理段X内，利用快速傅里叶变换，将心电片段信号xi的时域信号转化为频域信号fi(j)，，j指某一频段的范围，fi(j)即为功率谱信号；对1～5Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，求取处理段X内波形的平均功率值乘以比例系数k3，其中2>k3>1，再与各分割段xi的功率Pi作比较；当时，说明此处理段的1～5Hz功率有突变，即为功率谱检测不合格；
S206、在处理段X内，得到步骤S5中的心电片段信号xi的功率谱信号后，对5～40Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Psi代表心电信号的功率；再对40～100Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Pni代表高频噪声信号的功率；计算两者的信噪比kSNRi＝Psi/Pni，当信噪比小于阈值时，其中大于2，说明此处理段信噪比过小，噪声所占比重过大，即信噪比检测不合格；
S207、根据参数包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比的合格情况对心电波形进行质量等级划分，其中心电波形的质量等级划分方法为：当信噪比参数不合格时，该处理段心电波形的质量等级系数直接评定为3，即波形存在严重噪声；在信噪比参数合格的前提下，根据包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率的合格情况来评定心电波形质量，当三个参数全部合格时，该处理段心电波形质量等级系数评定为0，即波形良好；当三个参数中有两个或一个合格时，心电波形质量等级系数评定为1，即波形较差；当三个参数全部不合格时，心电波形质量等级系数评定为2，即波形差；心电波形的质量分成4个等级，分别用0～3表示质量等级系数；质量等级系数0表示心电波形良好，质量等级系数1表示心电波形较差，质量等级系数2表示心电波形差，质量等级系数3表示心电波形存在严重噪声。即从波形质量的程度“0”表示良好，“1”表示较差，“2”表示差，“3”表示严重噪声；
S3、当心电信号质量等级系数为3且持续时间大于3秒时，提示“信号质量噪声过大，无法分析”返回至步骤A重新获取待分析的心电波形；否则进行心电参数的计算和异常结果判断；其中心电参数的计算和异常结果判断的步骤为：
S301、依据心电QRS波群宽度的检测方法找出QRS波群中各个子波形的起止时间点、幅度参数和代表QRS波群形态的Bn；然后再找出心电特征包括P、T波的起止时间点及其幅度参数，构成了一次心跳；
S302、取心电波形质量等级系数小于3的心电特征用于计算心电参数RR间期和心率，用心电波形质量等级为0的心电特征计算心电参数PR间期、QRS宽度、QT间期、ST段高度、P波平均电轴、QRS平均电轴、T波平均电轴、Q波宽度和R波高度；
S303、利用心电特征和上述心电参数进行心电异常判断得出心电图异常结果；
S4、当心电信号质量等级系数为1或2且持续时间大于3秒时，提示“信号质量较差”并输出计算得到的心电参数和心电图异常结果；否则认为心电波形质量较好，直接输出计算得到的心电参数和心电图异常结果。
如图13所示，本发明中所提及的心电波形P波为心房激动波，也称为心房的除极波；QRS波群为心室激动的综合波群，也称为心室的除极波，其第一个向下的波为Q波、任何向上的波都叫R波、在R波以后的任何向下的波都叫S波；T波称为心室的复极波，而心房的复极波很小，且埋于心室的除极波中，不易辨认，未给于专门命名。
如图15和图16所示，本发明以10为时间单位进行心电分析的实验数据图和结果，图中方波表示质量辩识结果的标识，标识方波中：0表示波形质量好和良好；1、2表示波形质量较差和差；3表示波形质量严重差。
本发明使用极值法寻找QRS波中的波峰和波谷，再通过找到的极值点及其结合斜率、三角形法、等电位段电位值、幅值信息来确定QRS波群的起止点，该QRS波群的起止点时段即是QRS波群的宽度；心电图QRS波群的宽度的准确检测对于心脏功能检查、心血管疾病的诊断和预防有着重要的意义；如QRS波群形态正常，宽度在正常范围(60-100毫秒)内，则表示心室的激动是由房室交界部或更高的部位传下的(称为室上性QRS波群正常)；否则，就表示心室是由房室交界部以下的异位节律点所激动(称为室性QRS波群，异常)，或是存在有室内传导障碍等。
Claims (11)
1.一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
A、获取采样率为fs的原始心电波形幅值数据S，并将心电波形S分成以N秒为时间单位的处理段信号X，N为8～120间的任意一值；
B、将信号X经过包络处理得到包络信号Xe，然后在包络信号Xe上利用阈值法定位QRS波群的位置得到集合Bxe；
C、在集合Bxe中选取第n个QRS波群位置Bxe(n)，求出该QRS波群的RR间期RRxe(n)＝Bxe(n)-Bxe(n-1)；从信号X中截取一片段Xios，截取的起始位置为Bxe(n-1)+RRxe(n)×k3，终止位置为Bxe(n)-RRxe(n)×(0.5-k3)，其中0.3＜k3＜0.5，即第n-1个心跳的T波之后到第n个心跳的P波之前的一段数据；作出片段Xios中幅值范围的直方图Gp，得到Xios数据取值的统计分布；在直方图Gp中找出Xios幅值分布个数最多的子区间b，该子区间b代表的电位即为第n次心跳之前的等电位段电位vios；
D、从信号X中第n个QRS波群位置Bxe(n)周围截取一数据段qn，在数据段qn中找到所有极大值和极小值点的集合为极值点P和QRS波群中绝对幅值最大的波QM；
E、极值点P中满足最小QRS可识别波条件的为主极点Dn，再从主极点Dn中筛选出特征点和关键特征点
F、在数据段qn中，以步骤D中得到的QM为顶点，利用三角形法确定QRS的起止点QRSon和QRSoff；
G、将特征点和关键特征点中所有位置小于QRSon和大于QRSoff的特征点删除，形成新的代表QRS波群的特征点Rn和关键特征点
H、采用新的Rn或者并结合步骤C中的等电位段的电势值vios，确定QRS波群中的子波形Q、R、S、r′、s′、r″、s″位置；
I、重复C到I步，直至检出集合Bxe中所有QRS的特征点，用Bn＝{Bn(j)}表示；
J、重复A到J步，直到识别完全部原始心电波形幅值数据S。
2.根据权利要求1所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤B中信号X的处理方法和利用阀值法的定位方法包括如下步骤：
B1、将信号X经过一个带通滤波器，其频率范围为5Hz～25Hz，得到凸显出QRS波群特征且滤除干扰波的信号Xfiltered；对信号Xfiltered做微分后再平方得到信号Xdiff，对Xdiff进行积分得到包络信号Xe；
B2、将包络信号Xe按0.2N秒的长度分段得到5个包络片段Xe(i)，其中i＝1...5，在每个包络片段内找到最大值XEmax(i)，然后求出这5个最大值的中倍并用中值计算出阈值其中0.2＜k1＜0.8；再在包络信号Xe中寻找一个大于阈值TH的区间[Iover，Ilower]，该区间即为QRS波群的位置所在区域；然后确定QRS波群的坐标位置Bxe(n)＝argmax Xe(Iover，Ilower)，n代表第n个QRS波，其中arg为自变量argument的英文缩写，argmax即代表取式子达到最大值时的变量取值，Bxe(n)是Iover～Ilower之间的使Xe最大的一个值；依次利用阀值在Xe上找出所有QRS波群的位置，记为集合Bxe。
3.根据权利要求1所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤D中获取极值点P和QM的方法包括如下步骤：
D1、信号X在Bxe(n)处往前ω-＝(0.07～0.15)fs、往后ω+＝(0.1～0.23)fs个点，截取信号X中的QRS波群的数据段qn＝(q1，…，qj，…，qω)，其中ω＝ω-+ω+表示qn的数据长度，qj表示qn中第j个数据；
D2、在数据段qn中找到所有极大值Pk和极小值点Lo，极大值Pk和极小值点Lo合称为极值点P；然后再找出极大值Pk中的最大值Pmax＝(Vmax，Imax)和极小值Lo中的最小值Lmin＝(Vmin，Imin)，I、V分别表示点在qn中的位置和数据幅值大小；
D3、定义QRS波群中最明显的波顶点为QRS波群中绝对幅值最大的波QM，如果|Vmax-vios|＞k4×|Vmin-vios|则QM点为Lmin点，否则QM点为Pmax点，其中2＜k4＜10。
4.根据权利要求1所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤E中最小QRS可识别波条件为：幅度大于ρmin微伏且持续时间大于dmin毫秒，其中20uV＜ρmin＜80uV，6ms＜dmin＜16ms。
5.根据权利要求1所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤E中筛选特征点和关键特征点的具体方法包括如下步骤：
E1、从极值点P中选择一个极值点pj，用以下公式在处理段qn中搜索极值点pj的左右支撑区间
Δqj，x＝|qj-qx|
其中j和qj为极值点pj在qn中的位置和幅值，τ为QRS最大的有意义的生理时间宽度，取80～160ms；i、a、b和k均是为了求解支撑区间的辅助变量，没有特别含义；qx是qn中第x个数据，与qj一个意义；
E2、若极值点pj的左右支撑区间不存在，或者则认为该极值点pj不是可识别波，否则认为pj为可识别波将其归入主极点Dn中；qn区间内的数据构成了以极值点pj为顶点的子波；
E3、重复步骤E1、E2直到筛选出极值点P中所有可识别波，记为主极值点集合Dn＝{pj}；
E4、极值点pj的左斜率为点pj与点两点构成的直线的斜率，极值点pj的右斜率为点pj与点两点构成的直线的斜率；得到与Dn对应的左右斜率集合和如果pj的都大于tan(β°)则确认特征点pj为QRS中的特征点；如果中有一个小于tan(β°)，满足 和则确认特征点pj为QRS中的特征点，如果不满足则确认特征点pj不是QRS中的关键特征点，其中30°＜α＜β＜65°；对Dn中的所有极点进行判断，最后得到QRS中的特征点
E5、如中的极值点幅值满足条件： 其中表示两点间的绝对幅度差，是步骤E4中找到的关键点，ρmin是最小可识别波幅值阈值，ρQRS是为了抗干扰而设置的比ρmin更大的幅度阈值，即为关键特征点
6.根据权利要求1所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤F中，所述三角形法包括如下步骤：
F1、三角形法的作用是寻找波形上的转折点，转折点包括极值点和非极值拐点；一心电波形线段，从顶点x开始向前取一个点z做一条辅助线l，求该线段上所有数据点到直线l的距离d，距离最大的点即为转折点y；使用三角形法找QRSon和QRSoff的前提是：QRSon和QRSoff是波形的非极值拐点，而不是峰值点；
F2、在数据段数据qn中首先以QM点作为顶点，向前50～200ms之间寻找一点作辅助线S1，寻找数据段数据qn中到辅助线S1的距离最大的点，即为拐点1，判断拐点1是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms＜Δ＜50ms；如果在范围内则用拐点1作为顶点继续采用三角形法作辅助线S2，寻找数据段数据qn中到辅助线S2的距离最大的点为拐点2，判断拐点2是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms＜Δ＜50ms；如果仍在范围内则重复采用三角形法直到找到拐点n不再是特征点集合中的特征点，拐点n即为QRSoff点；
F3、在数据段数据qn中首先以QM点作为顶点，向后50～200ms之间寻找一点作辅助线L1，寻找数据段数据qn中到辅助线L1的距离最大的点，即为拐点1′，判断拐点1′是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms＜Δ＜50ms；如果在范围内则用拐点1′作为顶点继续采用三角形法作辅助线L2，寻找数据段数据qn中到辅助线L2的距离最大的点为拐点2′，判断拐点2′是否在中任一特征点pj的±Δms范围内，其中15ms＜Δ＜50ms；如果仍在范围内则重复采用三角形法直到找到拐点n′不再是特征点集合中的特征点，拐点n′即为QRSon点。
7.根据权利要求1所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤H中确定QRS波群中的子波形位置的方法包括如下步骤：
H1、当0＜Rn中特征点的个数≤6时，用Rn作为分配QRS波群的集合On；当中特征点的个数≤6时，用作为分配QRS波群的集合On；如果Rn和中特征点个数均不满足条件，则认为找到的不是QRS波群，返回步骤C重新选择一个QRS波群位置，重复执行C～H步，直到确定集合On；
H2、若集合On中的特征点oj是极大值点且大于电势值vios，则oj是正向波；如果特征点oj是极大值点且小于电势值vios，则抛弃oj；如果集合On中的特征点oj是极小值点且小于电势值vios，则oj是负向波；如果特征点oj是极小值点且大于电势值vios，则抛弃oj；直至得到包含QRS波群中的所有正向波和负向波的集合
H3、若集合中包含连续几个的正向或负向波，则合并连续的同向波；其中如果是连续的正向波，只取幅值最大的特征点，抛弃其他连续同向波；如果是连续负向波则只取幅值最小的波，抛弃其他连续同向波；则得到正负波交替的特征点集合
H4、集合中的特征点按照一定的排列规则命名子波形；
H5、用代表第j个QRS波的形态特征和特征参数。
8.根据权利要求7所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤H4中根据QRS波群的排列规则，对QRS波群中的子波形命名判断条件作出适用于计算机实现的定义，具体定义为：第一个向下的波称为Q波，第一个向上的波称为R波，第二个向下的波称为S波，S波后向上的波为r′波，r′波后向下的波为s′波，s′波后向上的波为r″波，r″波后向下的波为s″波；识别QRS波群中的关键特征点QRSon和QRSoff点时，定义QRS波群只有三个正向波和四个负向波，即Q、R、S、r′、s′、r″、s″七个子波形；且七个子波形中至少要有一个Q波或R波；其中仅允许同时出现六个子波形，三个正向波和三个负向波，即：(1)六个子波形分别为Q、R、S、r′、s′和r″波，Q波起始点为QRS起始点QRSon点，r″波的终末点为QRS终末点QRSoff；(2)六个子波为R、S、r′、s′、r″和s″波，R波起始点为QRS起始点QRSon，s″波的终末点为QRS终末点QRSoff。
9.根据权利要求7所述的一种心电QRS波群宽度的检测方法，其特征在于，所述步骤H5中QRS波群的特征参数包括如下参数：
RR间期与心率：当前R波所在位置与上一个QRS波群中R波的时间差即为RR间期，一般以ms(毫秒)为单位，心率＝60000/RR间期；
Q波的幅度与宽度：如果有Q波，在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置Q波顶点向后寻找第一个大于幅度qn(QRSon)的点，此点即为Q波终末点Qoff，也是R波起始点Ron；Q波的幅度为Q波顶点幅度减去幅度qn(QRSon)，Q波宽度即是Qoff减去Ron；
R波的幅度与宽度：如果由Q波，R波起点Ron就是Qoff，如果没有Q波，Ron就是QRSon；在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置R波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(Ron)的点，即为R波终末点Roff；也是S波起始点Son；R波的幅度为R波顶点幅度减去幅度Ron，R波宽度即是Roff减去Ron；
S波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置S波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(Son)的点，即为S波终末点Soff，也是r′波起始点r′on；S波的幅度为S波顶点幅度减去幅度Son，S波宽度即是Soff减去Son；
r′波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置r′波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(r′on)的点，即为r′波终末点r′off，也是s′波起始点s′on；r′波的幅度为r′波顶点幅度减去幅度r′on，r′波宽度即是r′off减去r′on；
s′波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置s′波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(s′on)的点，即为s′波终末点s′off，也是r″波起始点r″on；s′波的幅度为s′波顶点幅度减去幅度s′on，s′波宽度即是s′off减去s′on；
r″波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置r″波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(r″on)的点，即为r″波终末点r″off，也是s″波起始点s″on；r″波的幅度为r″波顶点幅度减去幅度r″on，r″波宽度即是r″off减去r″on；
s″波的幅度与宽度：在数据qn(QRSon：QRSoff)中，从位置s″波顶点向后寻找第一个小于幅度qn(s″on)的点，即为s″波终末点r″off；s″波的幅度为s″波顶点幅度减去幅度s″on，s″波宽度即是s″off减去s″on；
QSR波群的第一个子波的起始点即为QRSon，QSR波群的最后一个子波的终末点即为QRSoff。
10.一种基于权利要求1至9任一所述的心电QRS波群宽度的检测方法的心电分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、获取N秒的待分析的心电波形，N为8～120间的任意一个值；
S2、依据心电信号质量辨识方法对待分析的心电波形进行质量评估，得到N秒的心电波形质量等级，其中心电波形质量评估以1s为单位，共得到N个数据分别代表第1秒到第N秒的质量等级系数；
S3、当心电信号质量等级系数为3且持续时间大于0.3N秒时，提示“信号质量噪声过大，无法分析”返回至步骤A重新获取待分析的心电波形；否则进行心电参数的计算和异常结果判断；其中心电参数的计算和异常结果判断的步骤为：
S301、依据心电QRS波群宽度的检测方法找出QRS波群宽度、QRS波群中各个子波形的起止时间点、幅度参数和代表QRS波群形态的Bn；然后再找出心电特征包括P、T波的起止时间点及其幅度参数，构成了一次心跳；
S302、取心电波形质量等级系数小于3的心电特征用于计算心电参数RR间期和心率，用心电波形质量等级为0的心电特征计算心电参数PR间期、QRS宽度、QT间期、ST段高度、P波平均电轴、QRS平均电轴、T波平均电轴、Q波宽度和R波高度；
S303、利用心电特征和上述心电参数进行心电异常判断得出心电图异常结果；
S4、当心电信号质量等级系数为1或2且持续时间大于0.3N秒时，提示“信号质量较差”并输出计算得到的心电参数和心电图异常结果；否则认为心电波形质量较好，直接输出计算得到的心电参数和心电图异常结果。
11.根据权利要求10所述的基于心电QRS波群宽度的检测方法的心电分析方法，其特征在于，所述步骤S2中心电信号质量辨识方法包括如下步骤：
S201、获取采样率为fs的原始的心电波形幅值数据，并将心电波形幅值数据分成以N秒为时间单位的处理段X，N为8～120间的任意一个值；
S202、在处理段X内，将心电信号以1秒为单位进行片段分割，分割段为xi，其中i＝1…N，xi的数据长度为M＝1×fs＝fs；
S203、以处理段X为单位，取出每一心电波形片段xi的幅值最大值mmax和最小值mmin构成包络点，通过比较各个包络点得到分割段xi的包络差ei＝mmax-mmin，再求取处理段X内波形包络差的平均值乘以比例系数k1，其中2＞k1＞1，再与每分割段的包络差ei作比较；当时，说明此分隔段的包络有突变，即为包络检测不合格；
S204、在处理段X内，获取每一分割段xi的幅值方差值其中m为xi中数据的序号；再求取处理段X内波形片段幅值方差值Ei的平均值乘以比例系数k2，其中2＞k2＞1，再与各分割段xi的幅值方差值Ei作比较，当时，说明此分割段的方差有突变，即为方差检测不合格；
S205、在处理段X内，利用快速傅里叶变换，将心电片段信号xi的时域信号转化为频域信号，即为功率谱信号；对1～5Hz的幅值进行积分得到功率 其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，j指某一频段的范围，fi(j)即为功率谱信号；求取处理段X内波形的平均功率值乘以比例系数k3，其中2＞k3＞1，再与各分割段xi的功率Pi作比较；当时，说明此处理段的1～5Hz功率有突变，即为功率谱检测不合格；
S206、在处理段X内，得到步骤S5中的心电片段信号xi的功率谱信号后，对5～40Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Psi代表心电信号的功率；再对40～100Hz的幅值进行积分得到功率其中Re代表求复数的实部，Im代表求复数的虚部，Pni代表高频噪声信号的功率；计算两者的信噪比kSNRi＝Psi/Pni，当信噪比小于阈值时，其中大于2，说明此处理段信噪比过小，噪声所占比重过大，即信噪比检测不合格；
S207、根据参数包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比的合格情况对心电波形进行质量等级划分，其中心电波形的质量等级划分方法为：当信噪比参数不合格时，该处理段心电波形的质量等级系数直接评定为3，即波形存在严重噪声；在信噪比参数合格的前提下，根据包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率的合格情况来评定心电波形质量，当三个参数全部合格时，该处理段心电波形质量等级系数评定为0，即波形良好；当三个参数中有两个或一个合格时，心电波形质量等级系数评定为1，即波形较差；当三个参数全部不合格时，心电波形质量等级系数评定为2，即波形差；心电波形的质量分成4个等级，分别用0～3表示质量等级系数；质量等级系数0表示心电波形良好，质量等级系数1表示心电波形较差，质量等级系数2表示心电波形差，质量等级系数3表示心电波形存在严重噪声。即从波形质量的程度“0”表示良好，“1”表示较差，“2”表示差，“3”表示严重噪声。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810245185.0A CN108814591B (zh) | 2018-03-23 | 2018-03-23 | 一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810245185.0A CN108814591B (zh) | 2018-03-23 | 2018-03-23 | 一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108814591A true CN108814591A (zh) | 2018-11-16 |
| CN108814591B CN108814591B (zh) | 2020-12-15 |
Family
ID=64154301
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810245185.0A Active CN108814591B (zh) | 2018-03-23 | 2018-03-23 | 一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108814591B (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109875550A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-06-14 | 东北大学 | 一种心室除极关键点检测方法 |
| CN113080891A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-07-09 | 浙江大学 | 基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法 |
| CN114073534A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-22 | 成都泰盟软件有限公司 | 一种心功能分析算法 |
| CN115120248A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-09-30 | 之江实验室 | 基于直方图的自适应阈值r峰检测、心律分类方法及装置 |
| CN117357130A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-09 | 深圳泰康医疗设备有限公司 | 基于人工智能的心电图数字化曲线分割方法 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002024068A1 (en) * | 2000-09-20 | 2002-03-28 | Mcgill University | Method and system for detection of cardiac arrhythmia |
| KR20060119472A (ko) * | 2005-05-20 | 2006-11-24 | 건양대학교산학협력단 | 심전도 신호의 기저선 변동을 제거하는 방법 |
| KR20080069392A (ko) * | 2007-01-23 | 2008-07-28 | 건양대학교산학협력단 | 심전도 신호의 알 피크 검출 방법 |
| JP2011143118A (ja) * | 2010-01-15 | 2011-07-28 | Fukuda Denshi Co Ltd | 心電図解析装置 |
| EP2626005A1 (de) * | 2012-02-08 | 2013-08-14 | PULSE7 GmbH | Verfahren zur Bestimmung des physischen und/oder psychischen Zustands eines Probanden anhand einer Analyse seiner Herzratenvariabilität |
| US20140031887A1 (en) * | 2001-03-30 | 2014-01-30 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Identifying heart failure patients suitable for resynchronization therapy using qrs complex width from an intracardiac electrogram |
| CN104545887A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-29 | 深圳先进技术研究院 | 伪差心电波形识别方法和装置 |
| CN104921722A (zh) * | 2015-07-15 | 2015-09-23 | 西南民族大学 | 一种双导联融合心电qrs波检测方法 |
| CN105030228A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 在心电信号中确定其p波位置的方法及装置 |
| CN107041743A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-08-15 | 南京大学 | 一种心电信号实时r波检测方法 |
| CN107174235A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-09-19 | 重庆普施康科技发展股份有限公司 | 一种心脏起搏器病人心电图中qrs波的识别方法 |
| CN107693010A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-02-16 | 南京理工大学 | 基于可编程逻辑平台fpga的qrs波检测系统 |
-
2018
- 2018-03-23 CN CN201810245185.0A patent/CN108814591B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002024068A1 (en) * | 2000-09-20 | 2002-03-28 | Mcgill University | Method and system for detection of cardiac arrhythmia |
| US20140031887A1 (en) * | 2001-03-30 | 2014-01-30 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Identifying heart failure patients suitable for resynchronization therapy using qrs complex width from an intracardiac electrogram |
| KR20060119472A (ko) * | 2005-05-20 | 2006-11-24 | 건양대학교산학협력단 | 심전도 신호의 기저선 변동을 제거하는 방법 |
| KR20080069392A (ko) * | 2007-01-23 | 2008-07-28 | 건양대학교산학협력단 | 심전도 신호의 알 피크 검출 방법 |
| JP2011143118A (ja) * | 2010-01-15 | 2011-07-28 | Fukuda Denshi Co Ltd | 心電図解析装置 |
| EP2626005A1 (de) * | 2012-02-08 | 2013-08-14 | PULSE7 GmbH | Verfahren zur Bestimmung des physischen und/oder psychischen Zustands eines Probanden anhand einer Analyse seiner Herzratenvariabilität |
| CN104545887A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-29 | 深圳先进技术研究院 | 伪差心电波形识别方法和装置 |
| CN105030228A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 在心电信号中确定其p波位置的方法及装置 |
| CN104921722A (zh) * | 2015-07-15 | 2015-09-23 | 西南民族大学 | 一种双导联融合心电qrs波检测方法 |
| CN107041743A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-08-15 | 南京大学 | 一种心电信号实时r波检测方法 |
| CN107174235A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-09-19 | 重庆普施康科技发展股份有限公司 | 一种心脏起搏器病人心电图中qrs波的识别方法 |
| CN107693010A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-02-16 | 南京理工大学 | 基于可编程逻辑平台fpga的qrs波检测系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| MITRA S , MITRA M , CHAUDHURI B B: "Pattern defined heuristic rules and directional histogram based online ECG parameter extraction", 《MEASUREMENT》 * |
| 涂承媛, 曾衍钧, 李树信: "基于频数直方图检测QRS波的新方法", 《生物医学工程学杂志》 * |
| 胡晓, 王佳庆, 张霓: "用三角形检测QRS复合波起止点", 《应用科学学报》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109875550A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-06-14 | 东北大学 | 一种心室除极关键点检测方法 |
| CN109875550B (zh) * | 2019-04-02 | 2020-08-04 | 东北大学 | 一种心室除极关键点检测方法 |
| CN113080891A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-07-09 | 浙江大学 | 基于人体微动信号的呼吸率和心率的提取方法 |
| CN114073534A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-22 | 成都泰盟软件有限公司 | 一种心功能分析算法 |
| CN114073534B (zh) * | 2021-11-25 | 2023-05-26 | 成都泰盟软件有限公司 | 一种心功能分析算法 |
| CN115120248A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-09-30 | 之江实验室 | 基于直方图的自适应阈值r峰检测、心律分类方法及装置 |
| CN115120248B (zh) * | 2022-09-02 | 2022-12-20 | 之江实验室 | 基于直方图的自适应阈值r峰检测、心律分类方法及装置 |
| CN117357130A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-09 | 深圳泰康医疗设备有限公司 | 基于人工智能的心电图数字化曲线分割方法 |
| CN117357130B (zh) * | 2023-12-07 | 2024-02-13 | 深圳泰康医疗设备有限公司 | 基于人工智能的心电图数字化曲线分割方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108814591B (zh) | 2020-12-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108814590A (zh) | 一种心电qrs波群的检测方法及其心电分析方法 | |
| CN108814591A (zh) | 一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法 | |
| CN107358196A (zh) | 一种心搏类型的分类方法、装置及心电仪 | |
| CN110013247B (zh) | 一种心电图p波和t波的检测、区分与定位方法 | |
| CN105411567B (zh) | 一种心电图数据分析方法及系统 | |
| CN105997054B (zh) | 一种心电信号预分析的方法 | |
| CN101828918B (zh) | 基于波形特征匹配的心电信号r波峰检测方法 | |
| CN104161510B (zh) | 一种多级导联心电信号qrs波形识别方法 | |
| CN108511055B (zh) | 基于分类器融合及诊断规则的室性早搏识别系统及方法 | |
| CN109745035B (zh) | 心电信号波形检测方法 | |
| CN104905785B (zh) | 心电图信号检测方法和系统 | |
| CN108523877A (zh) | 一种心电信号质量辨识方法及其心电分析方法 | |
| CN107714025A (zh) | 分类ecg信号 | |
| CN106725420A (zh) | 室性早搏识别方法及室性早搏识别系统 | |
| CN106264518A (zh) | 一种基于指尖心电图的房颤检测方法和装置 | |
| CN104939820A (zh) | 一种起搏信号检测方法及装置 | |
| CN115486855B (zh) | 一种基于qrs波群不定次循环叠加的心电图心搏分类方法 | |
| CN107811631A (zh) | 心电信号质量评估方法 | |
| Censi et al. | P-wave morphology assessment by a gaussian functions-based model in atrial fibrillation patients | |
| CN109009086A (zh) | 一种心电信号r波检测方法及系统 | |
| CN104644160A (zh) | 心电图伪差信号识别方法及装置 | |
| CN109222964A (zh) | 房颤检测装置及存储介质 | |
| CN108836303A (zh) | 基于通用平台的心电采集系统及其采集方法 | |
| CN109171697A (zh) | 一种基于双重判断标准的可电击复律心律识别方法 | |
| CN103054572A (zh) | 基于单导联心室晚电位信号的盲源分离方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |