CN109846694B - 在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置及方法。它包括主机，主机分别与胸外按压组件和自动体外除颤仪连接。主机通过插接在连接线插口的连接线与胸外按压组件和自动体外除颤仪连接。自动体外除颤仪连接两个电极片，用于除颤时粘贴在人体。包括如下步骤：第一步：判断胸外按压组件是否到达人工通气间期，当到达人工通气间期时，中央处理模块控制自动体外除颤仪开始心电信号分析；第二步：利用呼吸干扰抑制算法滤除呼吸干扰；第三步：利用短时心电节律辨识算法判断心电信号是否为可除颤节律。其优点是，实现自动胸外按压、辅助呼吸、电除颤一体化操作，利用人工通气间期进行心电节律辨识，避免因判断患者心电信号而暂停胸外按压。

Description

在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置及 方法

技术领域

本发明属于一种心肺复苏装置及方法，具体涉及一种在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置及方法。

背景技术

据统计，全球每十万人中有36至128人发生院外心脏骤停，然而仅极少数患者能够获得复苏存活，院外心搏骤停抢救存活率远低于百分之一。而心肺复苏(CPR)是针对呼吸心跳停止的急症危重病人所采取的关键抢救措施。

传统的心肺复苏主要包括：胸外按压、人工通气和电除颤。其中关键环节为不间断、高质量的胸外按压和及时、准确的早期电除颤。按照传统的方式，为了减小胸外按压过程产生的伪迹对电除颤前的心电节律辨识产生的干扰，传统的心肺复苏方式是在实施电除颤之前中断胸外按压。然而，据调查显示，长时间的胸外按压中断会严重阻碍患者建立自主循环，进一步导致心肺复苏的失败。

近十几年来，许多研究试图致力于在胸外按压的同时，通过对胸外按压干扰的滤除，来进行准确的心电节律辨识，如专利CN201710566755.1公开的‘一种心脏骤停急救一体化装置’，专利CN201410482380.7公开的‘一种抑制心肺复苏引起的心电干扰的方法、系统及体外除颤仪’，专利CN201380028787.6公开的“用于在CPR期间分析心律的方法和装置”，专利CN201780003386.3公开的‘ECG数据中的可电击节律或不可电击节律的快速识别’。虽然其中一些获得了很好的表现，能将信噪比提高35db，但仍然会在心电信号中残留不可忽视的干扰成分，导致心电节律辨识的失败。根据心肺复苏指南的要求，在30次胸外按压之后，需要进行2次人工通气。因此，本发明试图利用人工通气间期，进行心电节律辨识。在避免了额外的胸外按压中断时长的同时，获得可靠的心电节律辨识效果。

发明内容

本发明的目的是提出一种在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置及方法，它主要基于自动胸外按压过程中的人工通气间期，利用呼吸干扰抑制算法和短时心电节律辨识算法判断患者心电信号是否为可除颤节律，可避免因判断患者心电信号而暂停胸外按压，最大限度的保证心脑不间断供氧，建立有效血流灌注；同时根据生理信号进行胸外按压、人工通气、电击除颤一体化操作。

本发明的技术方案是：在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置，它包括主机，主机分别与胸外按压组件和自动体外除颤仪连接。

所述的主机通过插接在连接线插口的连接线与胸外按压组件和自动体外除颤仪连接。

所述的自动体外除颤仪连接两个电极片，用于除颤时粘贴在人体。

所述的胸外按压组件与固定臂连接，连接处设有用于上下移动的丝杆，丝杆下设有按压盘，固定臂通过扣槽安装在底板的上方，底板的两端设有扣槽，所述的固定臂上设有把手。

所述的主机包括触摸屏，开关按钮，触摸屏驱动模块，语音模块，连接线插口和中央处理模块，其中，触摸屏和开关按钮设于主机的正面，开关按钮设于触摸屏下中心位置，连接线插口设于主机靠近中央处理模块的侧面，触摸屏驱动模块设于触摸屏后，中央处理模块设于触摸屏驱动模块后面的左侧，语音模块设于触摸屏驱动模块后的右侧。

所述的胸外按压组件呈长方体形，包括丝杆，控制电路模块，通气口，辅助通气模块，固定座，丝杆螺母，滚珠丝杆，联轴器和伺服电机，控制电路模块位于胸外按压组件的右侧下方，控制电路模块包括伺服电机的驱动电路模块与胸外按压组件的其它控制电路，辅助通气模块设于胸外按压组件的右侧上方，通气口设于胸外按压组件外壳右侧面，用于进行辅助通气，伺服电机设于胸外按压组件的左侧下方，固定在胸外按压组件的内部，伺服电机的输出轴通过联轴器与滚珠丝杆连接，滚珠丝杆上套有丝杆螺母，滚珠丝杆顶端通过固定座固定在胸外按压组件内部的左侧上方，丝杆螺母上连接有丝杆。

在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏方法，包括如下步骤：

第一步：判断胸外按压组件是否到达人工通气间期，当到达人工通气间期时，中央处理模块控制自动体外除颤仪开始心电信号分析；

第二步：利用呼吸干扰抑制算法滤除呼吸干扰；

第三步：利用短时心电节律辨识算法判断心电信号是否为可除颤节律。

所述的第一步为当胸外按压组件按照30:2工作模式到达人工通气间期时，中央处理模块控制自动体外除颤仪开始心电信号分析。

所述的第二步包括如下步骤，

(1)以500HZ为采样频率，分别采取3.2s的心电信号和呼吸信号，共3200个采样点；

(2)利用离散傅里叶变换对呼吸信号进行频谱分析，离散傅里叶的变换对为：

其中：w为数字角频率，x(n)是时域信号，N为点数，X(w)表示频谱密度，

(3)小波分解：把基本小波函数ψ(t)作位移τ后，在不同的尺度m下与待分析信号x(t)相乘得：

等效频域为：

其中：m为尺度，τ为位移，W_x(m,τ)为小波系数，t为时间，ψ(t)为基本小波函数；

通过变换不同尺度，并进行对应的平移，对应不同的频带范围，通过小波分解，将原始信号分为近似信号和细节信号，再不断地对近似信号进行分解，可以将将信号分解为不同频率的成分，其中，离散小波分解层数为12层；

(4)计算每一层小波分量的功率谱密度；

其中，F_T(w)为对s(t)进行傅立叶变换，s(t)为心电信号，PSD(w)为功率谱密度，T为采样周期；

(5)将功率谱密度低于0.4HZ的小波分量去掉；

(6)将剩余的高频分量进行小波重构即可得到没有呼吸干扰的心电信号。

所述的第三步包括如下步骤，

(1)采集3.2s ECG段以进行可电击或不可电击节律判断，对心电图进行带通滤波(6-30Hz)，抑制P波和T波，然后将其归一化，记为将第一个参数(Y₁)定义为-0.5mV～0.5mV之间采样点占比，即：

其中，f_s为采样频率，n为振幅为-0.5mV～0.5mV之间的点数，为0.5mV，/>为-0.5mV；

(2)计算第一差分的平方，并将其归一化，记为将第二个参数Y₂定义为/>小于阈值T_s＝0.3mV的时间长度，即：

(3)将频域功率分布估计为心电段1024点FFT幅值的平方，并将其归一化为曲线下单位面积第三个参数Y₃是心电图带宽6HZ～10HZ在总功率中的占比，即：

Y₃＝S(f_H-f_L) (9)

其中，f_H为10HZ，f_L为6HZ，S(f_H-f_L)为心电图带宽6HZ～10HZ的面积。

(4)模型的响应变量Y和其中不可电击段P_N的概率为：

Y＝β₀+β₁·Y₁+β₂·Y₂+β₃·Y₃ (10)

其中，β_i，i＝0，1，2，3为逻辑回归系数；

决策阈值设置为P_N＝0.5，当P_N>0.5(Y>0)为不可电击段；P_N≤0.5(Y≤0)为可电击段。

本发明的有益效果是：(1)心肺复苏一键化、智能化操作，全过程智能操控，降低急救者操作难度，提高施救效率，降低抢救过程中对于专业医生的依赖程度，提高普通施救者施救意愿；(2)3.2s短时心电节律辨识算法，避免因判断患者心电节律而暂停胸外按压，提高心肺复苏成功率；(3)语音提示施救者正确使用装置，人机交互，液晶显示屏实时显示胸外按压位置波形，工作模式等其它参数；(4)利用30:2标准心肺复苏的人工通气间期进行心电节律辨识，消除额外的胸外按压中断，避免因长时间胸外按压中断无法建立有效血流灌注，从而导致心肺复苏失败；同时避开了难以滤除的胸外按压干扰对心电节律辨识的不利影响；(5)实现自动胸外按压、辅助呼吸、电除颤一体化操作，保证按压过程中的氧气供应，避免施救者因体力不支、经验不足、过度劳累、操作不规范等无效按压和人工呼吸导致的交叉感染，提高胸外按压精准度，保证心肺复苏有效性。

附图说明

图1为本发明所提供的在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置整体结构示意图；

图2为主机壳体的结构示意图；

图3为胸外按压组件的结构示意图；

图4为本发明所提供的在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏方法流程图。

图中，1主机，2触摸屏，3开关按钮，4把手，5胸外按压组件，6丝杆，7按压盘，8固定臂，9扣槽，10底板，11自动体外除颤仪，12电极片，13连接线，14触摸屏驱动模块，15语音模块，16连接线插口，17中央处理模块，18控制电路模块，19通气口，20辅助通气模块，21固定座，22丝杆螺母，23滚珠丝杆，24联轴器，25伺服电机。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行进一步详细说明。描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

一种在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置，包括主机1，主机1通过插接在连接线插口16的连接线13与胸外按压组件5和自动体外除颤仪11连接；自动体外除颤仪11连接两个电极片12，用于除颤时粘贴在人体；底板10的两端设有扣槽9，固定臂8通过扣槽9安装在底板10的上方，固定臂8上设有把手4，用于搬运、安装，固定臂8上方与胸外按压组件5连接，连接处设有用于上下移动的丝杆6，丝杆6下设有按压盘7，按压盘7可以增大与人体接触面积。

如图2所示，主机1呈长方体形，包括触摸屏2，开关按钮3，触摸屏驱动模块14，语音模块15，连接线插口16和中央处理模块17。其中，触摸屏2和开关按钮3设于主机1的正面，开关按钮3设于触摸屏2下中心位置，连接线插口16设于主机1靠近中央处理模块的侧面，触摸屏驱动模块14设于触摸屏2后，中央处理模块17设于触摸屏驱动模块14后面的左侧，语音模块15设于触摸屏驱动模块14后的右侧。

如图3所示，胸外按压组件5呈长方体形，包括丝杆6，控制电路模块18，通气口19，辅助通气模块20，固定座21，丝杆螺母22，滚珠丝杆23，联轴器24，伺服电机25。控制电路模块18位于胸外按压组件5的右侧下方，主要包括伺服电机25的驱动电路模块与胸外按压组件5的其它控制电路，辅助通气模块20设于胸外按压组件5的右侧上方，通气口19设于胸外按压组件外壳5右侧面，用于进行辅助通气，伺服电机25设于胸外按压组件5的左侧下方，固定在胸外按压组件5的外壳内部，伺服电机25的输出轴通过联轴器24与滚珠丝杆23连接，滚珠丝杠23上套有丝杆螺母24，滚珠丝杆23顶端通过固定座21固定在胸外按压组件5的外壳内部的左侧上方，丝杆螺母22上连接有丝杆6。

胸外按压组件5和辅助通气模块20根据30:2的工作模式进行胸外按压和辅助通气，控制电路模块18控制伺服电机的转速和转数，伺服电机25带动滚珠丝杆23转动，滚珠丝杆23带动丝杆螺母22垂直运动，进而带动丝杆6垂直运动；触摸屏驱动模块14驱动触摸屏进行数据显示，触摸屏2主要显示胸外按压组件5的工作模式、按压位置波形、心率；中央处理模块17作为整个装置的控制核心，对整个装置进行整体控制，当接收到胸外按压组件5发送的人工通气间期信号，启动自动体外除颤仪11开始心电信号分析；语音模块提示施救人员进行正确操作；自动体外除颤仪用于对采集的心电信号进行是否可进行电除颤判断，如果为可除颤节律，则自动进行电除颤，否则，不进行电除颤。

本发明的具体操作过程如下：

(1)将底板放在患者的背后，手持把手将固定臂通过扣槽固定在底板上，连接好各个仪器的接线，给系统进行上电初始化，一键化开关开启，语音提示施救人员将心肺复苏一体化装置摆放到患者的正确部位，之后施救者停止与患者接触并保持一定的距离；

(2)点击开始按扭，胸外按压组件按照30:2的工作模式进行工作，触摸屏实时显示按压器按压位置；

(3)当自动胸外按压组件到达人工通气间期时，向中央处理模块发出人工通气间期开始指令，中央处理模块接收到该指令后向自动体外除颤仪发出心电信号开始分析指令，分析结束后，自动体外除颤仪根据心电信号类型判断是否进行电击除颤，同时将分析结果返回给中央处理模块；

(4)如果为可除颤节律，自动体外除颤仪进行电除颤，之后自动体外除颤仪判断患者是否恢复自主循环，如果恢复则停止胸外按压，若未恢复继续进行胸外按压；

(5)如果为不可除颤节律，胸外按压组件继续进行自动按压，重复(3)-(5)。

在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏方法，包括如下步骤：

第一步：判断胸外按压组件是否到达人工通气间期，当到达人工通气间期时，中央处理模块控制自动体外除颤仪开始心电信号分析。所述的第一步为当胸外按压组件按照30:2工作模式到达人工通气间期时，中央处理模块控制自动体外除颤仪开始心电信号分析。

第二步：利用呼吸干扰抑制算法滤除呼吸干扰；

虽然人工通气伪迹在心电信号造成的干扰远低于胸外按压，但依然会影响心电节律辨识结果。因此，本算法的目的在于滤除人工通气间期心电信号中呼吸信号干扰，使胸外按压与心电信号分析同步进行，同时提高心电节律分析的准确性。

(1)以500HZ为采样频率，分别采取3.2s的心电信号和呼吸信号，共3200个采样点；

(2)利用离散傅里叶变换对呼吸信号进行频谱分析，离散傅里叶的变换对为：

其中：w为数字角频率；T为采样周期；x(n)是时域信号；N为点数；X(w)表示频谱密度，

(3)小波分解：把基本小波函数ψ(t)作位移τ后，在不同的尺度m下与待分析信号x(t)相乘得：

等效频域为：

其中：m为尺度；τ为位移；W_x(m,τ)为小波系数，t为时间，ψ(t)为基本小波函数，

通过变换不同尺度，并进行对应的平移，对应不同的频带范围，通过小波分解，将原始信号分为近似信号和细节信号，再不断地对近似信号进行分解，可以将将信号分解为不同频率的成分，其中，离散小波分解层数为12层；

(4)计算每一层小波分量的功率谱密度；

其中，F_T(w)为对s(t)进行傅立叶变换，s(t)为心电信号，PSD(w)为功率谱密度；

(5)将功率谱密度低于0.4HZ的小波分量去掉；

(6)将剩余的高频分量进行小波重构即可得到没有呼吸干扰的心电信号。

第三步：利用短时心电节律辨识算法判断心电信号是否为可除颤节律。

算法目的

根据国际心肺复苏指南要求，30:2中的两次人工通气间期限制在5s之内，但现有的传统心电节律辨识算法需要10s～12s的心电信号数据段，无法在一个人工通气呼吸间期内完成心电节律辨识。因此，本发明将提供一种短时心电节律辨识算法来满足以上要求。

(1)采集3.2s ECG段以进行可电击或不可电击节律判断，对心电图进行带通滤波(6-30Hz)，抑制P波和T波，然后将其归一化，记为将第一个参数(Y₁)定义为-0.5mV～0.5mV之间采样点占比，即：

其中，f_s为采样频率，n为振幅为-0.5mV～0.5mV之间的点数，为0.5mV，/>为-0.5mV；

(2)计算第一差分的平方，并将其归一化，记为将第二个参数Y₂定义为/>小于阈值T_s＝0.3mV的时间长度，即：

(3)将频域功率分布估计为心电段1024点FFT幅值的平方，并将其归一化为曲线下单位面积第三个参数Y₃是心电图带宽6HZ～10HZ在总功率中的占比，即：

Y₃＝S(f_H-f_L) (9)

其中，f_H为10HZ，f_L为6HZ，S(f_H-f_L)为心电图带宽6HZ～10HZ的面积。

(4)模型的响应变量Y和其中不可电击段P_N的概率为：

Y＝β₀+β₁·Y₁+β₂·Y₂+β₃·Y₃ (10)

其中，β_i，i＝0，1，2，3为逻辑回归系数；

决策阈值设置为P_N＝0.5，当P_N>0.5(Y>0)为不可电击段；P_N≤0.5(Y≤0)为可电击段。

Claims (1)

1.在人工通气间期进行心电节律辨识的心肺复苏一体化装置，其特征在于：它包括主机(1)，主机(1)分别与胸外按压组件(5)和自动体外除颤仪(11)连接；所述的主机(1)通过插接在连接线插口(16)的连接线(13)与胸外按压组件(5)和自动体外除颤仪(11)连接；所述的自动体外除颤仪(11)连接两个电极片(12)，用于除颤时粘贴在人体；所述的胸外按压组件(5)与固定臂(8)连接，连接处设有用于上下移动的丝杆(6)，丝杆(6)下设有按压盘(7)，固定臂(8)通过扣槽(9)安装在底板(10)的上方，底板(10)的两端设有扣槽(9)，所述的固定臂(8)上设有把手(4)；所述的主机(1)包括触摸屏(2)，开关按钮(3)，触摸屏驱动模块(14)，语音模块(15)，连接线插口(16)和中央处理模块(17)，其中，触摸屏(2)和开关按钮(3)设于主机(1)的正面，开关按钮(3)设于触摸屏(2)下中心位置，连接线插口(16)设于主机(1)靠近中央处理模块的侧面，触摸屏驱动模块(14)设于触摸屏(2)后，中央处理模块(17)设于触摸屏驱动模块(14)后面的左侧，语音模块(15)设于触摸屏驱动模块(14)后的右侧；所述的胸外按压组件(5)呈长方体形，包括丝杆(6)，控制电路模块(18)，通气口(19)，辅助通气模块(20)，固定座(21)，丝杆螺母(22)，滚珠丝杆(23)，联轴器(24)和伺服电机(25)，控制电路模块(18)位于胸外按压组件(5)的右侧下方，控制电路模块(18)包括伺服电机(25)的驱动电路模块与胸外按压组件(5)的其它控制电路，辅助通气模块(20)设于胸外按压组件(5)的右侧上方，通气口(19)设于胸外按压组件外壳(5)右侧面，用于进行辅助通气，伺服电机(25)设于胸外按压组件(5)的左侧下方，固定在胸外按压组件(5)的底部，伺服电机(25)的输出轴通过联轴器(24)与滚珠丝杆(23)连接，滚珠丝杆(23)上套有丝杆螺母(24)，滚珠丝杆(23)顶端通过固定座(21)固定在胸外按压组件(5)内部的左侧上方，丝杆螺母(22)上连接有丝杆(6)，

所述装置在人工通气间期进行心电节律辨识，包括如下步骤：

第一步：判断胸外按压组件是否到达人工通气间期，当到达人工通气间期时，中央处理模块控制自动体外除颤仪开始心电信号分析；

所述的第一步为当胸外按压组件按照30:2工作模式到达人工通气间期时，中央处理模块控制自动体外除颤仪开始心电信号分析；

第二步：利用呼吸干扰抑制算法滤除呼吸干扰；

所述的第二步包括如下步骤，

(1)以500HZ为采样频率，分别采取3.2s的心电信号和呼吸信号，共3200个采样点；

(2)利用离散傅里叶变换对呼吸信号进行频谱分析，离散傅里叶的变换对为：

其中：w为数字角频率，x(n)是时域信号，X(w)表示频谱密度，

(3)小波分解：把基本小波函数ψ(t)作位移τ后，在不同的尺度m下与待分析信号x(t)相乘得：

等效频域为：

其中：m为尺度，W_x(m,τ)为小波系数，t为时间，ψ(t)为基本小波函数；

通过变换不同尺度，并进行对应的平移，对应不同的频带范围，通过小波分解，将原始信号分为近似信号和细节信号，再不断地对近似信号进行分解，可以将将信号分解为不同频率的成分，其中，离散小波分解层数为12层；

(4)计算每一层小波分量的功率谱密度；

其中，F_T(w)为对s(t)进行傅立叶变换，s(t)为心电信号，PSD(w)为功率谱密度；

(5)将功率谱密度低于0.4HZ的小波分量去掉；

(6)将剩余的高频分量进行小波重构即可得到没有呼吸干扰的心电信号；

第三步：利用短时心电节律辨识算法判断心电信号是否为可除颤节律；

所述的第三步包括如下步骤，

(1)采集3.2s ECG段以进行可电击或不可电击节律判断，对心电图进行带通滤波(6-30Hz)，抑制P波和T波，然后将其归一化，记为将第一个参数(Y₁)定义为-0.5mV～0.5mV之间采样点占比，即：

其中，f_s为采样频率，n为振幅为-0.5mV～0.5mV之间的点数，为0.5mV，/>为-0.5mV；

(2)计算第一差分的平方，并将其归一化，记为将第二个参数Y₂定义为/>小于阈值T_s＝0.3mV的时间长度，即：

(3)将频域功率分布估计为心电段1024点FFT幅值的平方，并将其归一化为曲线下单位面积第三个参数Y₃是心电图带宽6HZ～10HZ在总功率中的占比，即：

Y₃＝S(f_H-f_L) (9)

其中，f_H为10HZ，f_L为6HZ，S(f_H-f_L)为心电图带宽6HZ～10HZ的面积；

(4)模型的响应变量Y和其中不可电击段P_N的概率为：

Y＝β₀+β₁·Y₁+β₂·Y₂+β₃·Y₃ (10)

其中，β_i，i＝0，1，2，3为逻辑回归系数；

决策阈值设置为P_N＝0.5，当P_N>0.5(Y>0)为不可电击段；P_N≤0.5(Y≤0)为可电击段。