CN109875550A - 一种心室除极关键点检测方法 - Google Patents

一种心室除极关键点检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109875550A
CN109875550A CN201910261215.1A CN201910261215A CN109875550A CN 109875550 A CN109875550 A CN 109875550A CN 201910261215 A CN201910261215 A CN 201910261215A CN 109875550 A CN109875550 A CN 109875550A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
wave
qrs complex
straight line
qrs
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
CN201910261215.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109875550B (zh
Inventor
徐久强
贾玉其
邵建新
张金鹏
冯家乐
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.)
Northeastern University China
Original Assignee
Northeastern University China
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 Northeastern University China filed Critical Northeastern University China
Priority to CN201910261215.1A priority Critical patent/CN109875550B/zh
Publication of CN109875550A publication Critical patent/CN109875550A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109875550B publication Critical patent/CN109875550B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

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

Abstract

本发明属于计算机技术与心电图技术的交叉领域,公开一种心室除极关键点检测方法。基于阈值法和局部距离变换法思想,对预处理过的ECG信号,在已知QRS波群主峰位置的条件下,对对应心室除极的多种形态QRS波群准确、快速地定位其起点、Q点、R点、S点和J点,并且计算简单、易于实现,为多种ECG处理问题提供一种新的解决途径,比如QRS波群分类、心电轴计算等。相对于小波变换方法,本方法速度更快、适用范围更广、更适用于商业使用;相对于传统的斜率比值法,本方法的抗干扰性更强、适用范围更广。

Description

一种心室除极关键点检测方法
技术领域
本发明属于计算机技术与心电图技术的交叉领域,是一种基于阈值法和局部距离变换法的心室除极关键点检测方法。
背景技术
心电图(Electrocardiogram,ECG)记录了心脏在每个心动周期中心脏活动伴随着的电信号的变化,记录了心脏兴奋的发生、传播及恢复的过程,其形态变化反映了人体心脏功能,是判断心脏状态的参考依据,准确识别心电信号的变化特征显得至关重要。
心电信号的幅度范围大约在10μV-5mV,频率范围大约在0.05-100Hz。典型的心电信号波形如图2所示:心电信号由许多特征部分组成,分别为P波、Q波、R波、S波、T波,其中Q波、R波、S波构成QRS波群。QRS波群是心室除极在ECG上的表现。QRS波群起点对应于Q波峰之前的第一个斜率突变点,QRS波群的结束点对应于S波峰之后的第一个斜率突变点,这个点也叫做J点。QRS波群的起点、Q波峰值点、R波峰值点、S波峰值点与QRS波群结束点共同组成心室除极关键点。
对于ECG自动诊断系统来说,QRS波群起点、Q点、R点、S点、J点的准确定位极其重要。一些自动诊断算法以QRS波群起点的水平线作为基线,是计算其他各个波幅值的基础。QRS波群形态是诊断多种疾病的重要依据。其中以QRS波群的时限、类型(主要包括qRs,qR,Rs,QS,qS,rSR’,等等)、幅值、起点、J点等参数最为关键。
目前有公开的寻R算法有很多,但是在实际使用中并不理想,因其没有考虑QRS波群的多种形态,例如寻R算法对QS型、rSR’型无力;对病态的QRS波群检测的准确率低下。在寻QRS波群起点和结束点的算法上,目前还没有公认成熟的算法。目前亟需一种实用的准确的寻找心室除极关键点的算法。
发明内容
本发明为了克服现有算法存在的不足,提供一种适用于各种心室除极形态的通用算法,用以寻找QRS波群起点、Q点、R点、S点、QRS波群终点,其中QRS波群终点又称为J点。对采集到的人体心电数字信号标记为V(t),其中V是电压,单位mV,t是时间,单位s。心电信号为离散值,每连续两个采样点之间的时间间隔是相等的,与采样率相关。该类问题首先需要进行信号质量评估,在评估结果的基础上选择去基线漂移算法及滤波算法,以得到相对理想的心电信号y(x)。后续操作均基于处理后的心电信号。
心室除极关键点检测步骤如下:
Step1,对经过去基线漂移及滤波处理过的心电信号y(x),使用寻QRS波群主峰算法,寻得QRS波群主峰MP位置;该位置可能是R波主峰也可能是Q、S波主峰。在MP点左右0.07s内扫描所有候选波,候选波包括正向波和负向波;所述候选波定义为时限大于0.04s、高度大于0.15mV的波;由于干扰不可避免的存在和滤波产生的微弱形变,该标准不同于明尼苏达编码。
Step2,在候选波中,正向波峰值点描述为CR,负向波峰值点描述为CS;根据CR和CS分为以下四种情况:
1)当CR数量为0且CS数量等于1时,确定此情况下没有R波,则CS点为Q点与S点的重合点,此时QRS波群是QS型,CS点为CQ点;
2)当CR数量为1时,在CR点左0.06s内最低点,接近R者优先,作为CQ点;
3)当CR数量为2时,在第一个CR左0.06s内最低点,接近R者优先,作为CQ点;
4)当不属于1)、2)和3)的其他情况时,则QRS波群寻找失败,程序终止;
Step3,若不属于情况4),根据局部距离变换法,过CQ(xCQ,yCQ)点做一条与过CQ点的垂线夹角为10°的直线LQ,此时直线LQ的表达式通过点斜式获取;在CQ点左侧,如果心电图散点中存在一点P(xP,yP),使得y(xp)>yLQ(xp)且y(xp-1)<yLQ(xp-1),则计算心电图散点在x<xCQ且x>xP时,与直线LQ的距离,且距离最大的心电图散点是QRS波群起点,CQ点为Q点;如果不存在上述点P,则QRS波群无Q波,且CQ点为QRS波群起点,无Q点;
至此QRS起点、Q点都可以确定;以过QRS波群起点的水平线作为基线,根据CR点是否高于基线判断该点是否是R点;R点为高于基线的CR点;
Step4,如果存在R点,连接R(xR,yR)点与之后0.2s的点M(xM,yM),用两点式得到该直线RM的表达式,如果有两个R点选择右面的R点进行连接,计算心电图散点在x>xR且x<xM时,与直线RM的距离,距离最大值的点命名为CS1(xCS1,yCS1);若不存在R点,则QRS波群为QS型,把CS点重命名为CS1点;
过CS1点做直线LJ与过CS1点的垂线夹角15°,如果存在一点P1(xp1,yp1),xp1>xCS1,使得y(xp1)>yLJ(xp1)且y(xp1+1)<yLJ(xp1+1),则CS1点是S点;进一步计算心电图散点在x>xCS1且x<xP1时,与直线LJ的距离,距离最大值的ECG散点是J点;若不存在上述点P1,则QRS波群R波右面没有S波,且CS1点是J点;
至此,QRS波群起点、Q点、R点、S点、J点查找完毕。
本发明的有益效果为:基于阈值法和局部距离变换法思想,对预处理过的ECG信号,在已知QRS波群主峰位置的条件下,对对应心室除极的多种形态QRS波群准确、快速地定位其起点、Q点、R点、S点和J点,并且计算简单、易于实现,为多种ECG处理问题提供一种新的解决途径,比如QRS波群分类、心电轴计算、疾病诊断等。相对于小波变换方法,本方法速度更快、适用范围更广、更适用于商业使用;相对于传统的斜率比值法,本方法的抗干扰性更强、适用范围更广。
附图说明
图1为整体程序流程图。
图2为多种心电图QRS波群形态。其中子图(a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)分别是qRs、Rs、R、qR、QS、rSR’型QRS波群示意图。
图3为候选区域和候选波示意图。其中子图(a)、(b)、(c)分别是qRs、rSR’、QS型时的候选区域和候选波示意图。
图4为QRS波群起点寻找示意图情况1。其中子图(a)是存在Q波时的示意图,子图(b)是关键部分的放大图。
图5为QRS波群起点寻找示意图情况2,是不存在Q波时的示意图。
图6为S点寻找示意图。其中子图(a)、(b)、(c)是在三种典型QRS形态时的示意图。
图7为J点寻找示意图。其中子图(a)、(b)、(c)、(d)是在四种典型QRS形态时的示意图。
具体实施方式
心电信号反映了心肌细胞有规律的除极复极过程,采用心电检测仪采集出人体心电信号V(t),首先经过去工频干扰,然后通过信号质量评估分析噪声等级并针对不同等级噪声采用不同方式的滤波。此过程去除了基线漂移、工频干扰、肌电干扰等检测时参杂的干扰信号,并获得较为纯净的心电信号,以保证信号质量的可靠性。
QRS波群可以有多种形态,如附图2,不同形态之间的差异度很大,心室除极的关键点中的Q点、R点、S点很多时候不会规律出现,有时R点、S点会出现两次。但是在变之中还存在着不变,即QRS波群起点、J点必然存在;Q、R、S点必然不会同时都不存在;若Q波存在,必定在R波左面一定区域;若S波存在,一定在R波右面一定区域。利用这些不变性质可以计算所有关键点。
Step1,把ECG信号放在二维坐标系中,电压做Y轴(单位:毫伏mV),时间做X轴(单位:秒s)。首先对处理过的心电信号y(x),使用现存的寻QRS波群主峰算法寻得QRS波群主峰MP位置。MP点必然在QRS波群之中。在MP点左右0.07s之内寻找候选波,0.14s可以在很大程度上覆盖了QRS波群R点出现的区域。根据明尼苏达编码,结合滤波对波形的损失,规定时限大于0.04s且高度大于0.15mV的波属于候选波。
Step2,候选波分正向峰和负向峰,峰值点分别为CR和CS。接下来根据正向峰的数量做出如下判断:
当CR数量为0且CS数量为1时,可判断当前QRS波群QS型,且负向波CS为CQ点和S点(特殊情况,Q和S是同一点),无R波。
当CR数量为1时,在CR点左0.06s内的最小值点定义为CQ点。
当CR数量为2时,在第一个CR点左0.06s内的最小值点定义为CQ点。
否则QRS波群检测有误,程序终止。
Step3,检测到CQ(xCQ,yCQ)点之后,通过CQ点做一条与过CQ点的垂线VQ夹角为10°的直线LQ,夹角在第二象限。
在已知斜率和过某一点的情况下可得到直线LQ的公式:
yLQ=k1(xLQ-xCQ)+yCQ
其中已知(xCQ,yCQ),k1=tan(10°)。
如果存在一点P(xP,yP),xP<xCQ,使得y(xP)>yLQ(xP)且y(xP-1)<yLQ(xP-1)则:
直线LQ与ECG在CQ点左存在交点,且交点为P。通过点到直线的距离公式可得到任意点到直线LQ的表达式,其中x是自变量:
带入所有ECG上的点(x,y),x<xCQ且x>xP,则QRS波群起点为使得D1(x)达到最大值的点。
如果不存在上述点P,则QRS波群无Q波,且CQ点为QRS波群起点。
以过QRS波群起点的水平线作为基线,可根据候选CR点是否高于基线判断该点是否是R点。目前为止,QRS起点、Q点、R点都可以确定,接下来寻找S点和J点。
Step4,对于寻找S点,采用局部距离变换法。具体过程与寻QRS波群起点相似:如果存在R,连接R点(xR,yR)(如果存在两个R则选择右面R)与之后0.2s的点M(xM,yM),该直线的表达式:
其中自变量是xLS,因变量是yLS
公式可以简写成:
yLS=k2xLS+b
并计算这0.2s内距离这条直线最远的点CS1(xCS1,yCs1)。
如果不存在R,此时QRS波群是QS型或qS型,把CS点命名为CS1。
已知,过QRS波群的S点与过S点的垂线的夹角在没有外界干扰的情况下会小于15度。因此过CS1点作该直线LJ时,如果存在S波,该直线会与ECG相交于一点P1(xP1,yP1),交点之前yLJ(xp1)<y(xp1),之后yLJ(xp1+1)>y(xP1+1);如果无S波时,该直线与ECG散点在ST段无交点P1。综上,过CS1点做直线LJ与过CS1点的垂线夹角15°,该直线表达式用点斜式:
yLJ=k3(xLJ-xCS1)+yCS1
其中已知(xCS1,yCS1),k3=tan(15°)。
设动点(x,y),x>xCS1,如果存在P1点,则CS1点是S(xS,yS)点;否则,该QRS波群R右面没有S波,且CS1点是J点。
若存在S(xS,yS)点,再次利用上述的直线LJ,利用局部距离变换法计算在S点与P1点之间距离直线LJ最远的点。过程:
计算ECG上的点(x,y),在x>xS且x<xP1时,使得D2(x)达到最大值的点即为J点。
综上,QRS波群起点、Q点、R点、S点、J点全部寻找完毕。

Claims (1)

1.一种心室除极关键点检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
Step1,对经过去基线漂移及滤波处理过的心电信号y(x),使用寻QRS波群主峰算法,寻得QRS波群主峰MP位置;在MP点左右0.07s内扫描所有候选波,候选波包括正向波和负向波;所述候选波定义为时限大于0.04s、高度大于0.15mV的波;
Step2,在候选波中,正向波峰值点描述为CR,负向波峰值点描述为CS;根据CR和CS分为以下四种情况:
1)当CR数量为0且CS数量等于1时,确定此情况下没有R波,则CS点为Q点与S点的重合点,此时QRS波群是QS型,CS点为CQ点;
2)当CR数量为1时,在CR点左0.06s内最低点,接近R者优先,作为CQ点;
3)当CR数量为2时,在第一个CR左0.06s内最低点,接近R者优先,作为CQ点;
4)当不属于1)、2)和3)的其他情况时,则QRS波群寻找失败,程序终止;
Step3,若不属于情况4),根据局部距离变换法,过CQ(xCQ,yCQ)点做一条与过CQ点的垂线夹角为10°的直线LQ,此时直线LQ的表达式通过点斜式获取;在CQ点左侧,如果心电图散点中存在一点P(xP,yP),使得y(xp)>yLQ(xp)且y(xp-1)<yLQ(xp-1),则计算心电图散点在x<xCQ且x>xP时,与直线LQ的距离,且距离最大的心电图散点是QRS波群起点,CQ点为Q点;如果不存在上述点P,则QRS波群无Q波,且CQ点为QRS波群起点,无Q点;
至此QRS起点、Q点都可以确定;以过QRS波群起点的水平线作为基线,根据CR点是否高于基线判断该点是否是R点;R点为高于基线的CR点;
Step4,如果存在R点,连接R(xR,yR)点与之后0.2s的点M(xM,yM),用两点式得到该直线RM的表达式,如果有两个R点选择右面的R点进行连接,计算心电图散点在x>xR且x<xM时,与直线RM的距离,距离最大值的点命名为CS1(xCS1,yCS1);若不存在R点,则QRS波群为QS型,把CS点重命名为CS1点;
过CS1点做直线LJ与过CS1点的垂线夹角15°,如果存在一点P1(xp1,yp1),xp1>xCS1,使得y(xp1)>yLJ(xp1)且y(xp1+1)<yLJ(xp1+1),则CS1点是S点;进一步计算心电图散点在x>xCS1且x<xP1时,与直线LJ的距离,距离最大值的ECG散点是J点;若不存在上述点P1,则QRS波群R波右面没有S波,且CS1点是J点;
至此,QRS波群起点、Q点、R点、S点、J点查找完毕。
CN201910261215.1A 2019-04-02 2019-04-02 一种心室除极关键点检测方法 Active CN109875550B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910261215.1A CN109875550B (zh) 2019-04-02 2019-04-02 一种心室除极关键点检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910261215.1A CN109875550B (zh) 2019-04-02 2019-04-02 一种心室除极关键点检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109875550A true CN109875550A (zh) 2019-06-14
CN109875550B CN109875550B (zh) 2020-08-04

Family

ID=66935690

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910261215.1A Active CN109875550B (zh) 2019-04-02 2019-04-02 一种心室除极关键点检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109875550B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110477906A (zh) * 2019-08-26 2019-11-22 电子科技大学 一种心电信号qrs波起止点定位方法
CN110623662A (zh) * 2019-08-30 2019-12-31 电子科技大学 一种适用于心电信号检测的自适应阈值迭代算法
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
CN118177817A (zh) * 2024-03-07 2024-06-14 深圳市圣洛氪医疗器械技术有限公司 动态心电数据处理方法及装置、电子设备及存储介质

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104680186A (zh) * 2015-03-17 2015-06-03 中国科学院合肥物质科学研究院 一种心电信号中st段形态的自动分类方法
CN105030233A (zh) * 2015-07-08 2015-11-11 上海师范大学 一种心电信号st段的识别方法
CN105054926A (zh) * 2015-04-13 2015-11-18 深圳市飞马与星月科技研究有限公司 心电信号特征信息的提取方法及装置
CN105496402A (zh) * 2015-11-20 2016-04-20 北京理工大学 基于散点图和符号动力学的心电特征分析方法
US20160135703A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Patient Signal Analysis Based on Vector Analysis
CN106419899A (zh) * 2016-09-27 2017-02-22 深圳竹信科技有限公司 Qrs波群提取方法及装置
CN106725450A (zh) * 2017-02-20 2017-05-31 武汉中旗生物医疗电子有限公司 Qrs波群检测方法
CN107303177A (zh) * 2016-04-15 2017-10-31 中国科学院微电子研究所 一种心电图t波、p波的检测方法及系统
CN107625627A (zh) * 2017-09-07 2018-01-26 中国人民解放军军事医学科学院卫生装备研究所 一种心肺复苏辅助系统
CN108814590A (zh) * 2018-03-23 2018-11-16 江苏华康信息技术有限公司 一种心电qrs波群的检测方法及其心电分析方法
CN108814591A (zh) * 2018-03-23 2018-11-16 南京大学 一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法
CN108836303A (zh) * 2018-03-23 2018-11-20 南京大学 基于通用平台的心电采集系统及其采集方法
CN109381181A (zh) * 2017-08-14 2019-02-26 深圳大学 心电信号特征波形的端点检测方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160135703A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Patient Signal Analysis Based on Vector Analysis
CN104680186A (zh) * 2015-03-17 2015-06-03 中国科学院合肥物质科学研究院 一种心电信号中st段形态的自动分类方法
CN105054926A (zh) * 2015-04-13 2015-11-18 深圳市飞马与星月科技研究有限公司 心电信号特征信息的提取方法及装置
CN105030233A (zh) * 2015-07-08 2015-11-11 上海师范大学 一种心电信号st段的识别方法
CN105496402A (zh) * 2015-11-20 2016-04-20 北京理工大学 基于散点图和符号动力学的心电特征分析方法
CN107303177A (zh) * 2016-04-15 2017-10-31 中国科学院微电子研究所 一种心电图t波、p波的检测方法及系统
CN106419899A (zh) * 2016-09-27 2017-02-22 深圳竹信科技有限公司 Qrs波群提取方法及装置
CN106725450A (zh) * 2017-02-20 2017-05-31 武汉中旗生物医疗电子有限公司 Qrs波群检测方法
CN109381181A (zh) * 2017-08-14 2019-02-26 深圳大学 心电信号特征波形的端点检测方法
CN107625627A (zh) * 2017-09-07 2018-01-26 中国人民解放军军事医学科学院卫生装备研究所 一种心肺复苏辅助系统
CN108814590A (zh) * 2018-03-23 2018-11-16 江苏华康信息技术有限公司 一种心电qrs波群的检测方法及其心电分析方法
CN108814591A (zh) * 2018-03-23 2018-11-16 南京大学 一种心电qrs波群宽度的检测方法及其心电分析方法
CN108836303A (zh) * 2018-03-23 2018-11-20 南京大学 基于通用平台的心电采集系统及其采集方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨宇: "心电信号ST段研究及Android平台的实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》 *
毛玲等: "一种心电信号QRS复杂形态自动分析算法", 《信号处理》 *
黎承涛: "心电信号特征提取及ST段形态识别的方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(医药卫生科技辑)》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110477906A (zh) * 2019-08-26 2019-11-22 电子科技大学 一种心电信号qrs波起止点定位方法
CN110623662A (zh) * 2019-08-30 2019-12-31 电子科技大学 一种适用于心电信号检测的自适应阈值迭代算法
CN110623662B (zh) * 2019-08-30 2021-06-01 电子科技大学 一种适用于心电信号检测的自适应阈值迭代算法
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
CN118177817A (zh) * 2024-03-07 2024-06-14 深圳市圣洛氪医疗器械技术有限公司 动态心电数据处理方法及装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109875550B (zh) 2020-08-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109875550A (zh) 一种心室除极关键点检测方法
CN105030228B (zh) 在心电信号中确定其p波位置的方法及装置
CN101828918B (zh) 基于波形特征匹配的心电信号r波峰检测方法
CN110013247B (zh) 一种心电图p波和t波的检测、区分与定位方法
CN109907752B (zh) 一种去除运动伪影干扰与心电特征检测的心电诊断与监护系统
CN101828917B (zh) 心电信号特征提取的方法和系统
Kohler et al. The principles of software QRS detection
CN113440145B (zh) 一种心电信号t波及其终点自动检测方法
CN105997043B (zh) 一种基于腕式可穿戴设备的脉率提取方法
CN110090016B (zh) 定位r波位置的方法及系统、使用lstm神经网络的r波自动检测方法
CN110327032A (zh) 一种单导心电信号pqrst波联合精准识别算法
CN113080991A (zh) 基于cnn模型与lstm模型的预测诊断心衰方法系统及诊断设备、存储介质
CN105433916A (zh) 脉搏特征提取装置及脉搏特征提取方法
CN109512405A (zh) 一种基于局部点检测的脉象信号分割方法
CN110840428B (zh) 基于一维U-Net网络的无创血压估计方法
CN117281529B (zh) 一种心电图波形数据智能处理方法
CN102551687B (zh) 基于第二代小波的脉搏信号特征点的提取方法
Belkadi et al. Swarm Intelligence Approach to QRS Detection.
Nair et al. Adaptive wavelet based identification and extraction of PQRST combination in randomly stretching ECG sequence
CN103549947A (zh) 智能手机平台心电图波形实时准确绘制方法
CN111166325B (zh) 基于ipcmm算法的心电信号qrs复合波检测方法及系统
CN114366121B (zh) 基于数字形态学的双动态阈值心电qrs波检测方法
Graja et al. Multiscale hidden Markov model applied to ECG segmentation
CN110491504A (zh) 一种心音信号医学指标数据的获取方法
CN102755154A (zh) 一种从脉搏波中提取传导时间的计算方法

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