CN112535483B - 基于高频心电的心脏交感活性检测装置 - Google Patents

基于高频心电的心脏交感活性检测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112535483B
CN112535483B CN202011283777.5A CN202011283777A CN112535483B CN 112535483 B CN112535483 B CN 112535483B CN 202011283777 A CN202011283777 A CN 202011283777A CN 112535483 B CN112535483 B CN 112535483B
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency
index
sympathetic activity
electrocardio
electrocardiosignal
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.)
Active
Application number
CN202011283777.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112535483A (zh
Inventor
刘澄玉
邢彦涛
李建清
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.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
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 Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202011283777.5A priority Critical patent/CN112535483B/zh
Publication of CN112535483A publication Critical patent/CN112535483A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112535483B publication Critical patent/CN112535483B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405Determining heart rate variability
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7253Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/726Details of waveform analysis characterised by using transforms using Wavelet transforms

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其中电极片采集用户的高频心电信号,心电处理电路将高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号,处理器分别提取第一心电信号的时域指标、频域指标和非线性指标,对第二心电信号进行滑动平均处理,得到表征所述第二心电信号中各个窗口信号平均参数的初始一维数组,将初始一维数组的元素值代入设定计算公式进行计算,得到均方根数组,根据均方根数组计算心脏交感活性评价指标,对时域指标、频域指标、非线性指标和心脏交感活性评价指标进行自适应加权平均融合处理,得到状态检测指标,根据状态检测指标确定用户的心脏交感活性状态,可以对用户的心脏交感活性状态进行稳定准确地检测。

Description

基于高频心电的心脏交感活性检测装置
技术领域
本发明涉及心电信号处理技术领域,尤其涉及一种基于高频心电的心脏交感活性检测装置。
背景技术
心脏自主神经系统(autonomic nervous system, ANS)对心脏失常的发生、发展起重要作用,根据人体内外环境的变化,ANS通过调节心脏的搏动节律和心肌收缩力来控制心脏泵血量,使心血管活动适应人体代谢活动的需要。当ANS平衡状态被打破,极易诱发心律失常相关疾病,其有效评估能够对心血管疾病的病情以及预后进行判断。在很多心血管疾病的发生、发展过程中,如果能实时监测心脏交感活性的变化,对预防及辅助治疗价值很大。因此,通过连续长时间心电监测,量化评估ANS功能状态,对心血管疾病的病情评估及预后有着重要的意义。
寻找简单、无创的ANS功能评价方法一直存在困难,目前临床评估ANS功能活性的无创方法主要包括:心率变异性(heart rate variability,HRV)、心率震荡(heart rateturbulence, HRT)、压力反射敏感性(baroreflex sensitivity,BRS)和心脏变时性(cardiac chronology,CCR),2016年美国印第安纳大学陈鹏生教授团队,从体表获取高频心电,通过滤波提取出sympathetic nerve activity(SKNA)信号,评估皮肤交感神经活性,间接反映心脏交感神经活性。SKNA来源于体表采集的高频心电信号,与心率本身无关,能够无创、实时反映患者交感神经活性。该技术尚未应用于其他心律失常、晕厥、镇静剂、癫痫研究中,临床应用前景广阔。综上,HRV、HRT、BRS、CCR和SKNA等方法都可以从不同侧面提供了分析思路,但是这些方法在真实反映ANS功能上都存在或多或少的不足,如BRS方法无法实现实时检测,SKNA无法形成长时间ANS功能监护预测以及传统HRV分析主要针对心脏窦性节律,房颤节律发生时HRV有效性下降等。由此看来,单一指标的心脏交感活性评价方法往往存在局限性,难以成为未来发展的主流方向,而融合多指标形成心脏交感活性的融合评估特征可以弥补单一指标评估ANS功能的局限性,在未来将成为心脏交感系统评估的发展方向之一。针对高频心电的信号采集对信号精度要求极高,穿戴式心电往往为了兼顾舒适性与集成性在信号的采集精度上有所欠缺,传统高精度的生理电采集设备在体积上又受到较多限制,难以适应心脏交感活性的多场合应用场景,可见,传统的生理信号处理设备的应用场景往往存在局限性,容易导致相应设备的使用效果差。
发明内容
针对以上问题,本发明提出一种基于高频心电的心脏交感活性检测装置,可以建立方便、有效且可连续的心脏交感活性的功能评估体系,将会对心血管疾病手术、患者危险分层、和术后康复评定等方案的制定提供重要参考。
为实现本发明的目的,提供一种基于高频心电的心脏交感活性检测装置,包括处理器、心电处理电路以及电极片或者电极片组;所述电极片或电极片组连接所述心电处理电路的输入端,所述心电处理电路的输出端连接所述处理器;
所述电极片或电极片组粘贴在用户的心电信号采集位置,用于采集用户的高频心电信号,将所述高频心电信号发送至所述心电处理电路;
所述心电处理电路将所述高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号,将所述第一心电信号和第二心电信号分别发送至所述处理器;所述第一心电信号的频率低于所述第二心电信号的频率;
所述处理器对所述第一心电信号进行时域分析,得到时域指标,对所述第一心电信号进行频域分析,得到频域指标,对所述第一心电信号进行非线性分析,得到非线性指标,对所述第二心电信号进行滑动平均处理,得到表征所述第二心电信号中各个窗口信号平均参数的初始一维数组,将所述初始一维数组的元素值代入设定计算公式进行计算,得到均方根数组,计算所述均方根数组的信号包络,以得到心脏交感活性评价指标(SNA),对所述时域指标、频域指标、非线性指标和心脏交感活性评价指标进行自适应加权平均融合处理,得到状态检测指标(NeuSNA),根据所述状态检测指标确定用户的心脏交感活性状态。
在一个实施例中,上述基于高频心电的心脏交感活性检测装置,还包括:所述处理 器根据所述第二心电信号确定输入数组
Figure 778352DEST_PATH_IMAGE001
,以设定步长作为窗口大小 m,以设定频率作为移动频率,分别计算输入数组中各个窗口的信号值平均值,根据各个窗 口的信号值平均值确定初始一维数组
Figure 559227DEST_PATH_IMAGE002
;其中,
Figure 934713DEST_PATH_IMAGE003
,j表示初始一维数组中的数组元素个数,下标
Figure 775630DEST_PATH_IMAGE004
从0至j依次取值。
具体地,所述设定步长为100ms,设定频率为50 Hz。
具体地,所述设定计算公式包括:
Figure 252879DEST_PATH_IMAGE005
所述均方根数组为:
Figure 571865DEST_PATH_IMAGE006
其中,
Figure 942803DEST_PATH_IMAGE007
表示均方根数组中第
Figure 79255DEST_PATH_IMAGE004
个数组元素。
在一个实施例中,所述处理器计算所述均方根数组的积分,得到所述高频心电信号表征的心脏自主活性总能量,将所述心脏自主活性总能量确定为心脏交感活性评价指标。
在一个实施例中,所述处理器采用第一权重分别对所述时域指标、频域指标和非线性指标进行加权求和,得到第一检测指标,采用第二权重对心脏交感活性评价指标进行加权处理,得到第一检测指标,将第一检测指标和第二检测指标之和确定为状态检测指标。
在一个实施例中,所述处理器在检测到所述状态检测指标大于等于第一指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为兴奋状态;在检测到所述状态检测指标小于第一指标阈值且大于等于第二指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为平静状态;在检测到所述状态检测指标小于第二指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为抑制状态。
具体地,所述第一指标阈值的取值范围为0.3至1,所述第二指标阈值的取值范围为-0.3至0.3。
在一个实施例中,所述电极片组包括RA电极片、LA电极片和RL电极片,各个电极片分别通过柔性导线连接所述心电处理电路的输入端;
所述RA电极片用于贴在用户胸骨右缘锁骨中线第一肋间,所述LA电极片用于贴在用户胸骨左缘锁骨中线第一肋间,所述RL电极片用于贴在右锁骨中线肋缘处。
具体地,所述心电处理电路包括高阻抗放大电路、滤波电路和MCU;
所述高阻抗放大电路的输入端分别连接所述RA电极片、LA电极片和RL电极片,所述高阻抗放大电路的输出端通过滤波电路连接MCU;
所述RA电极片、LA电极片和RL电极片构成差分回路,采集用户的高频心电信号,将所述高频心电信号传输至所述高阻抗放大电路,所述高阻抗放大电路将高频心电信号放大50倍,所述滤波电路采用预设的0.05-1000 Hz带通滤波功能滤除对放大后高频心电信号进行滤波,将滤波后的高频心电信号发送至MCU,所述MCU将滤波后的高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号。
与现有技术相比,本发明提供的基于高频心电的心脏交感活性检测装置的有益效果包括:
(1)采用本发明处理器进行全面分析后得到的状态检测指标,能够确定用户的心脏交感活性状态,实时快速获知用户的心脏交感活性状态,对心血管疾病的手术方案制定、患者危险分层、获知术后康复评定提供重要参考;
(2)本发明的基于高频心电的心脏交感活性检测装置能够应用于多种场景,克服了传统单一评价方法在某些应用场景下存在局限性的缺点,在各类场景中均具有较高的稳定性,能够对各种用户的心脏交感活性状态进行高效准确检测;
(3)本发明采用高阻抗放大电路及高精度AD芯片,能够在低引入噪声下实现高速高精度的数据采集,能够在前端更好的抑制噪声,为后期进行心脏交感活性评估提供更好的信号,进一步提高了相应评估算法的准确性。
附图说明
图1是实施例1的基于高频心电的心脏交感活性检测装置结构示意图。
图2是实施例3的基于高频心电的心脏交感活性检测装置的具体结构示意图。
图3是实施例3中基于高频心电的心脏交感活性检测装置的工作过程示意图。
图4是实施例3中基于高频心电的心脏交感活性检测装置的工作原理示意图。
图5是实施例3中对交感神经激活动作Valsalva动作的评估结果示意图。
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。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。
实施例一:
参考图1所示,图1为本实施例一的基于高频心电的心脏交感活性检测装置结构示意图,包括处理器11、心电处理电路13以及电极片或者电极片组15;电极片或者电极片组15连接所述心电处理电路13的输入端(电极片组中的各个电极片分别连接心电处理电路13的输入端),所述心电处理电路13的输出端连接所述处理器11;
所述电极片或电极片组15粘贴在用户的心电信号采集位置,用于采集用户的高频心电信号,将所述高频心电信号发送至所述心电处理电路13;
所述心电处理电路13将所述高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号,将所述第一心电信号和第二心电信号分别发送至所述处理器11;所述第一心电信号的频率低于所述第二心电信号的频率;
所述处理器11对所述第一心电信号进行时域分析,得到时域指标,对所述第一心电信号进行频域分析,得到频域指标,对所述第一心电信号进行非线性分析,得到非线性指标;对所述第二心电信号进行滑动平均处理,得到表征所述第二心电信号中各个窗口信号平均参数的初始一维数组,将所述初始一维数组的元素值代入设定计算公式进行计算,得到均方根数组,计算所述均方根数组的信号包络,以得到如图1所示的心脏交感活性评价指标(SNA),对所述时域指标、频域指标、非线性指标和心脏交感活性评价指标进行自适应加权平均融合处理,得到如图1所示的状态检测指标(NeuSNA),根据所述状态检测指标确定用户的心脏交感活性状态。
上述心电信号采集位置可以包括人体左锁骨下方、人体右锁骨下方等可以采集到用户心电信号的位置。
上述第一心电信号的频率通常为高频心电信号的低频部分信息,可以称为常规心电信号;第二心电信号的频率通常为高频心电信号的高频部分信息。处理器可以利用HRV分析方式对常规心电信号进行分析处理,得到时域指标、频域指标和非线性指标等心率变异性指标。
上述基于高频心电的心脏交感活性检测装置,通过电极片15粘贴在用户的心电信号采集位置,采集用户的高频心电信号,将高频心电信号发送至心电处理电路13,心电处理电路13将高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号,将第一心电信号和第二心电信号分别发送至处理器11,使处理器11分别提取第一心电信号的时域指标、频域指标和非线性指标,对第二心电信号进行滑动平均处理,得到表征所述第二心电信号中各个窗口信号平均参数的初始一维数组,将初始一维数组的元素值代入设定计算公式进行计算,得到均方根数组,根据均方根数组计算心脏交感活性评价指标,对时域指标、频域指标、非线性指标和心脏交感活性评价指标进行自适应加权平均融合处理,得到状态检测指标,根据状态检测指标确定用户的心脏交感活性状态,可以对用户的心脏交感活性状态进行稳定准确地检测,依据得到的状态检测指标确定用户的心脏交感活性状态,以实时快速获知用户的心脏交感活性状态,对心血管疾病的手术方案制定、患者危险分层、获知术后康复评定提供重要参考,所得到的基于高频心电的心脏交感活性检测装置可以应用与多种场景,在各类场景中均具有较高的稳定性,能够对各种用户的心脏交感活性状态进行高效准确检测。
在一个示例中,上述基于高频心电的心脏交感活性检测装置,还包括:所述处理器 根据所述第二心电信号确定输入数组
Figure 902855DEST_PATH_IMAGE001
,以设定步长作为窗口大小,以 设定频率作为移动频率,分别计算输入数组中各个窗口的信号值平均值,根据各个窗口的 信号值平均值确定初始一维数组
Figure 900898DEST_PATH_IMAGE002
;其中,
Figure 126343DEST_PATH_IMAGE003
,j表示初始一维数组中的数组元素个数,下标
Figure 433696DEST_PATH_IMAGE004
从0至j依次取值。
具体地,所述设定步长为100ms(毫秒),设定频率为50 Hz(赫兹)。
具体地,所述设定计算公式包括:
Figure 744592DEST_PATH_IMAGE005
所述均方根数组为:
Figure 670960DEST_PATH_IMAGE006
其中,
Figure 360698DEST_PATH_IMAGE007
表示均方根数组中第
Figure 979898DEST_PATH_IMAGE004
个数组元素。
进一步地,以设定步长为100ms,设定频率为50 Hz为例,对处理器的部分工作过程进行详细说明:
将分割后的高频部分信号(第二心电信号)确定为输入数组
Figure 512511DEST_PATH_IMAGE001
, 以100 ms作为窗口大小,以50 Hz作为移动频率,即窗口每20ms前进一次,分别计算选定窗 口中所有信号值的平均值,将窗口移至接下来20ms,重复这些步骤,直到数据结束为止,得 到初始一维数组
Figure 367203DEST_PATH_IMAGE002
,代表每个窗口的结果,计算方法为:
Figure 36082DEST_PATH_IMAGE003
;均方根(RMS)处理信号以显示反映时域幅度变化的信号强度,将初始 一维数组MA通过RMS计算器传递,使用100个样本作为窗口大小,并在每个样本处移动窗口 以避免再次下采样,得到一维数组
Figure 701550DEST_PATH_IMAGE006
,计算方法为:
Figure 987037DEST_PATH_IMAGE005
,从而得到心脏交感活性评价指标SNA。
在一个示例中,所述处理器计算所述均方根数组的积分,得到所述高频心电信号表征的心脏自主活性总能量,将所述心脏自主活性总能量确定为心脏交感活性评价指标。
上述均方根数组可表征用户当前心脏自主神经的实时活性状态,依据均方根数组所绘制的曲线图即为高频皮肤电强度图,计算该均方根数组的积分,得到该时间段内的心脏自主活性总能量,即为心脏交感活性评价指标。
本实施例针对均方根数组中各个数组元素计算积分,所确定的心脏交感活性评价指标以均方根数组中各个数组元素为依据,具有更高的准确性。
在一个示例中,所述处理器采用第一权重分别对所述时域指标、频域指标和非线性指标进行加权求和,得到第一检测指标,采用第二权重对心脏交感活性评价指标进行加权处理,得到第一检测指标,将第一检测指标和第二检测指标之和确定为状态检测指标。
本实施例中,上述第一权重和第二权重可以依据第一心电信号和第二心电信号的 特征和两者之间的关联进行设置,比如将第一权重设置为0.2,将第二权重设置为0.4等值。 若第一权重为
Figure 989629DEST_PATH_IMAGE008
,第二权重为
Figure 168806DEST_PATH_IMAGE009
,状态检测指标的确定公式可以包括:
Figure 864230DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 246800DEST_PATH_IMAGE011
表示状态检测指标,L1表示时域指标, L2表示频域指标,L3表示非线性 指标, H1表示心脏交感活性评价指标。
具体地,上述第一权重
Figure 53082DEST_PATH_IMAGE008
,第二权重
Figure 227712DEST_PATH_IMAGE009
的确定过程包括:
根据第一心电信号确定HRV频谱图和R-R间期变化曲线,依据第一心电信号计算的 时域指标、频域指标和非线性指标可反映窦性心律下心脏自主神经的活性;根据第二心电 信号确定高频皮肤电强度图,将高频皮肤电强度图与HRV频谱图通过自适应加权平均融合 法进行融合,建立交感活性融合特征。对于自适应加权平均融合法,首先计算利用FFT方法, 把随时间变化的R-R间期曲线分解成不同频率、不同振幅的正弦曲线之和,即得到HRV的频 谱并绘制成图,再将第二心电信号计算得到的均方根数组RMS绘制成图,即得到高频皮肤电 强度图,再分别计算HRV频谱图及高频皮肤电强度图高/低频分量在像素(i, j)处的像素显 著性
Figure 218670DEST_PATH_IMAGE012
,然后比较HRV频谱图与根据
Figure 213171DEST_PATH_IMAGE012
分别给HRV频谱图和高频皮肤电强度图分配权 重,这样融合后的像素值分别为F(i,j) 和,计算方法包括:
Figure 698510DEST_PATH_IMAGE013
Figure 462067DEST_PATH_IMAGE014
,其中:
Figure 499293DEST_PATH_IMAGE015
表示图像权重,若高频皮肤电强度 图的显著性
Figure 105724DEST_PATH_IMAGE012
更高,则给高频皮肤电强度图分配较高权重(即第二权重
Figure 519388DEST_PATH_IMAGE009
取值较大),反 之分配更高权重给HRV频谱图(即第二权重
Figure 278396DEST_PATH_IMAGE008
取值较大),
Figure 486524DEST_PATH_IMAGE016
表示图像像素值,
Figure 455617DEST_PATH_IMAGE017
表 示图像像素均值,n=X, Y,
Figure 266447DEST_PATH_IMAGE018
表示图像方差。通过融合得到的像素值进行归一化从而得到心 脏交感活性融合特征neuNA。
在一个示例中,所述处理器在检测到所述状态检测指标大于等于第一指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为兴奋状态;在检测到所述状态检测指标小于第一指标阈值且大于等于第二指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为平静状态;在检测到所述状态检测指标小于第二指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为抑制状态。
具体地,所述第一指标阈值的取值范围为0.3至1,可以为闭区间[0.3,1](如0.5等值),所述第二指标阈值的取值范围为-0.3至0.3,可以为闭区间[-0.3, 0.3](如-0.3或者0.1等值)。
与现有技术相比,本实施例克服了传统单一评价方法在某些应用场景下存在局限性的缺点,处理器执行的检测过程能够无创、实时、连续的完成用户的心脏交感神经评估工作,为用户的心血管疾病治疗、术后康复提供辅助依据。
实施例二:
本实施例二中,所述电极片组包括RA电极片、LA电极片和RL电极片,各个电极片分别通过柔性导线连接所述心电处理电路的输入端;
所述RA电极片用于贴在用户胸骨右缘锁骨中线第一肋间,所述LA电极片用于贴在用户胸骨左缘锁骨中线第一肋间,所述RL电极片用于贴在右锁骨中线肋缘处。
上述RA电极片和LA电极片均可以为织物干性电极,RL电极片可以置于右腹部作为参考电极。
本实施例中,用户可以粘贴3个心电电极片,将RA电极片贴在胸骨右缘锁骨中线第一肋间,将LA电极片贴在胸骨左缘锁骨中线第一肋间,将RL电极片贴在右锁骨中线肋缘处,以采集单导联的高频心电信号。
具体地,所述心电处理电路包括高阻抗放大电路、滤波电路和MicrocontrollerUnit(微控制单元,MCU);
所述高阻抗放大电路的输入端分别连接所述RA电极片、LA电极片和RL电极片,所述高阻抗放大电路的输出端通过滤波电路连接MCU;
所述RA电极片、LA电极片和RL电极片构成差分回路,采集用户的高频心电信号,将所述高频心电信号传输至所述高阻抗放大电路,所述高阻抗放大电路将高频心电信号放大50倍以实现更高的采样分辨率,所述滤波电路采用预设的0.05-1000 Hz带通滤波功能滤除对放大后高频心电信号进行滤波,将滤波后的高频心电信号发送至MCU,所述MCU将滤波后的高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号。
具体地,RA电极片、LA电极片和RL电极片可以构成包括差分回路的高频心电采集电路,高频心电采集电路可以利用24位高精度AD芯片以实现高频心电的高速高精度采集。MCU可以利用小波变化将滤波后的高频心电信号分割成200 Hz频率以下的低频部分以及500 Hz以上的高频部分,将200 Hz频率以下的低频部分确定为第一心电信号,将500 Hz以上的高频部分确定为第二心电信号,进一步滤除肌电干扰的影响,将第一心电信号和第二心电信号传输至处理器,使处理器依据第一心电信号和第二心电信号进行相应检测。
进一步地,心电处理电路还可以包括通信模块,通信模块可以包括有线通信模块和无线通信模块。MCU可以通过通信模块将第一心电信号和第二心电信号传输至处理器。
本实施例提供了便携式的高频心电信号采集模块,可以采用高阻抗放大电路及高精度AD芯片,可以在低引入噪声下实现高速高精度的数据采集,可以在前端更好的抑制噪声,为后期进行心脏交感活性评估提供更好的信号,提高了相应评估算法的准确性。
实施例三:
上述基于高频心电的心脏交感活性检测装置的详细结构可以参考图2所示,电极片(或者电极片组)和心电处理电路可以形成高频心电信号采集模块,处理器上可以预设心脏交感活性评估模块。本实施例以三个电极片为例进行说明,三个电极片用于采集高频心电信号,高频心电处理电路可以包含MCU最小电路、高频心电采集电路、高阻抗放大电路、滤波电路、电源管理电路;所述高频心电采集电路用于采集心电信号,高阻抗信号放大电路用于对采集到的信号进行放大处理,滤波电路用于滤除放大后0.05-1000 Hz频率范围以外的信号,电源管理电路负责为高频心电处理电路提供工作电源。本发明采用高频心电的高速采样模式,以便统一HRV与高频皮肤电的信号维度。
具体地,参考图3所示,高频心电信号采集模块包括电极(电极片)、高频心电采集电路以及数据传输模块,以单导联方式获取差分心电信号。其中电极包括置于人体左、右锁骨下方的RA、LA两个织物干性电极与置于右腹部作为参考电极的RL电极,这些电极构成差分回路用于采集人体心电信号。信号经过高阻抗放大电路后,将信号放大50倍以实现更高的采样分辨率,放大后的信号经过预设的0.05-1000 Hz带通滤波器滤除干扰,高频心电采集电路利用24位高精度AD芯片以实现高频心电的高速高精度采集,数据传输模块利用有线或者无线方式将数据传输至心脏交感活性评估模块。
上述基于高频心电的心脏交感活性检测装置的工作原理可以参考图4所示,包括电极片组和心电处理电路的高频心电信号采集模块采集用户的高频心电信号这一原始信号,进行预处理,得到第一心电信号和第二心电信号,将第一心电信号和第二心电信号发送至处理器上预设的心脏交感活性评估模块,使心脏交感活性评估模块对第一心电信号进行HRV分析,得到时域指标、频域指标和非线性指标,对第二心电信号进行高频皮肤电分析,得到SNA指标(心脏交感活性评价指标),再对时域指标、频域指标、非线性指标和心脏交感活性评价指标进行自适应加权平均融合处理,确定NeuSNA(状态检测指标),以此确定用户的心脏交感活性状态。
在上述基于高频心电的心脏交感活性检测装置的实际应用过程可以包括如下步骤:
步骤1,用户粘贴心电电极片,将RA电极片贴在胸骨右缘锁骨中线第一肋间,将LA电极片贴在胸骨左缘锁骨中线第一肋间,将RL电极片贴在右锁骨中线肋缘处,采集单导联的高频心电信号;对采集到的信号经过高阻抗放大电路进行放大,再通过硬件滤波电路滤除0.05-1000 Hz频率范围以外的信号,硬件滤波电路包括带通滤波、电源滤波以及50 Hz陷波,最后以10k Hz的预设采样频率对信号进行采样转化为数字信号,针对该高频心电信号进行放大,再滤除高频心电频带以外的噪声,以高采样率对模拟信号进行采样;对采集到的信号数据进行数据预处理,并将数据进行上传或保存处理;本步骤实现高频心电信号采集装置功能。
步骤2,心电信号处理模块首先对信号进行信号分割,利用小波变化将高频心电信号分割成200 Hz频率以下的低频部分以及500 Hz以上的高频部分,滤除肌电干扰的影响,利用HRV分析提取常规心电信号的心率变异性指标,利用高频心电分析方法提取高频心电信号的交感活性指标。
步骤3,将步骤2心率变异性指标和皮肤交感活性指标进入到心脏交感活性评估模块,通过自适应加权平均融合的方法进行信息融合,建立心脏交感活性指标neuNA,然后依据neuNA值进行心脏交感神经活性实时评估,并根据特定病症形成最终评估结果。
在一个示例中,将上述基于高频心电的心脏交感活性检测装置用于对交感神经激活动作Valsalva动作的评估过程中,第一心电信号及第二心电信号的分离图可以参考图5所示,图5表明当使用Valsalva动作激活交感神经时,所分离出的第一心电信号及第二心电信号都有较明显的变化,依据此进行交感神经活性评估。
与现有技术相比,本实施例具有如下有益效果:
提出了一种基于高频心电信号的心脏交感活性检测方法,克服了传统单一评价方法在某些应用场景下存在局限性的缺点,评估方法能够无创、实时、连续的完成用户的心脏交感神经评估工作,为用户的心血管疾病治疗、术后康复提供辅助依据。
提供了便携式的高频心电采集装置,采用高阻抗放大电路及高精度AD芯片,可以在低引入噪声下实现高速高精度的数据采集,可以在前端更好的抑制噪声,为后期进行心脏交感活性评估提供更好的信号,提高评估算法的准确性。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
需要说明的是,本发明实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序,可以理解地,“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换,以使这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块,而是可选地还包括没有列出的步骤或模块,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
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 (10)

1.一种基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,包括处理器、心电处理电路以及电极片或者电极片组;所述电极片或电极片组连接所述心电处理电路的输入端,所述心电处理电路的输出端连接所述处理器;
所述电极片或电极片组粘贴在用户的心电信号采集位置,用于采集用户的高频心电信号,将所述高频心电信号发送至所述心电处理电路;
所述心电处理电路将所述高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号,将所述第一心电信号和第二心电信号分别发送至所述处理器;所述第一心电信号的频率低于所述第二心电信号的频率;
所述处理器对所述第一心电信号进行时域分析,得到时域指标,对所述第一心电信号进行频域分析,得到频域指标,对所述第一心电信号进行非线性分析,得到非线性指标;对所述第二心电信号进行滑动平均处理,得到表征所述第二心电信号中各个窗口信号平均参数的初始一维数组,将所述初始一维数组的元素值代入设定计算公式进行计算,得到均方根数组,计算所述均方根数组的信号包络,以得到心脏交感活性评价指标,对所述时域指标、频域指标、非线性指标和心脏交感活性评价指标进行自适应加权平均融合处理,得到状态检测指标,根据所述状态检测指标确定用户的心脏交感活性状态。
2.根据权利要求1所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,还包括:所述处理器根据所述第二心电信号确定输入数组
Figure 808253DEST_PATH_IMAGE001
,以设定步长作为窗口大小m,以设定频率作为移动频率,分别计算输入数组中各个窗口的信号值平均值,根据各个窗口的信号值平均值确定初始一维数组
Figure 388270DEST_PATH_IMAGE002
;其中,
Figure 930110DEST_PATH_IMAGE003
,j表示初始一维数组中的数组元素个数,下标
Figure 553858DEST_PATH_IMAGE004
从0至j依次取值。
3.根据权利要求2所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述设定步长为100ms,设定频率为50 Hz。
4.根据权利要求2所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述设定计算公式包括
Figure 181149DEST_PATH_IMAGE005
;所述均方根数组为:
Figure 299278DEST_PATH_IMAGE006
;其中,
Figure 430045DEST_PATH_IMAGE007
表示均方根数组中第
Figure 224694DEST_PATH_IMAGE004
个数组元素。
5.根据权利要求1所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述处理器计算所述均方根数组的积分,得到所述高频心电信号表征的心脏自主活性总能量,将所述心脏自主活性总能量确定为心脏交感活性评价指标。
6.根据权利要求1所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述处理器采用第一权重分别对所述时域指标、频域指标和非线性指标进行加权求和,得到第一检测指标,采用第二权重对心脏交感活性评价指标进行加权处理,得到第一检测指标,将第一检测指标和第二检测指标之和确定为状态检测指标。
7.根据权利要求1至6任一项所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述处理器在检测到所述状态检测指标大于等于第一指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为兴奋状态;在检测到所述状态检测指标小于第一指标阈值且大于等于第二指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为平静状态;在检测到所述状态检测指标小于第二指标阈值时,判断用户的心脏交感活性状态为抑制状态。
8.根据权利要求7所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述第一指标阈值的取值范围为0.3至1,所述第二指标阈值的取值范围为-0.3至0.3。
9.根据权利要求1至6任一项所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述电极片组包括RA电极片、LA电极片和RL电极片,各个电极片分别通过柔性导线连接所述心电处理电路的输入端;
所述RA电极片用于贴在用户胸骨右缘锁骨中线第一肋间,所述LA电极片用于贴在用户胸骨左缘锁骨中线第一肋间,所述RL电极片用于贴在右锁骨中线肋缘处。
10.根据权利要求9所述的基于高频心电的心脏交感活性检测装置,其特征在于,所述心电处理电路包括高阻抗放大电路、滤波电路和MCU;
所述高阻抗放大电路的输入端分别连接所述RA电极片、LA电极片和RL电极片,所述高阻抗放大电路的输出端通过滤波电路连接MCU;
所述RA电极片、LA电极片和RL电极片构成差分回路,采集用户的高频心电信号,将所述高频心电信号传输至所述高阻抗放大电路,所述高阻抗放大电路将高频心电信号放大50倍,所述滤波电路采用预设的0.05-1000 Hz带通滤波功能滤除对放大后高频心电信号进行滤波,将滤波后的高频心电信号发送至MCU,所述MCU将滤波后的高频心电信号划分为第一心电信号和第二心电信号。
CN202011283777.5A 2020-11-17 2020-11-17 基于高频心电的心脏交感活性检测装置 Active CN112535483B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011283777.5A CN112535483B (zh) 2020-11-17 2020-11-17 基于高频心电的心脏交感活性检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011283777.5A CN112535483B (zh) 2020-11-17 2020-11-17 基于高频心电的心脏交感活性检测装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112535483A CN112535483A (zh) 2021-03-23
CN112535483B true CN112535483B (zh) 2021-09-03

Family

ID=75015065

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011283777.5A Active CN112535483B (zh) 2020-11-17 2020-11-17 基于高频心电的心脏交感活性检测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112535483B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101933803A (zh) * 2010-08-19 2011-01-05 复旦大学 心脏标测信号分析处理装置及其方法
CN104161509A (zh) * 2014-08-08 2014-11-26 申岱 一种基于幅值谱的心率变异性分析方法及仪器
CN105455797A (zh) * 2014-08-19 2016-04-06 吴健康 自主神经心脏调控功能测量方法和设备
CN106923811A (zh) * 2017-03-15 2017-07-07 何宗路 基于nlari心率模型的心脏及自主神经功能评估方法
CN111657933A (zh) * 2020-06-30 2020-09-15 湖南毕胜普生物科技有限责任公司 自主高频qrs波群分析装置及分析方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060173368A1 (en) * 2005-02-01 2006-08-03 Yu Cecilia L Low frequency analysis of cardiac electrical signals for detecting heart diseases, especially the coronary artery diseases
CN106551691B (zh) * 2016-12-02 2020-01-21 清华大学 一种心率变异性分析方法、装置及用途

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101933803A (zh) * 2010-08-19 2011-01-05 复旦大学 心脏标测信号分析处理装置及其方法
CN104161509A (zh) * 2014-08-08 2014-11-26 申岱 一种基于幅值谱的心率变异性分析方法及仪器
CN105455797A (zh) * 2014-08-19 2016-04-06 吴健康 自主神经心脏调控功能测量方法和设备
CN106923811A (zh) * 2017-03-15 2017-07-07 何宗路 基于nlari心率模型的心脏及自主神经功能评估方法
CN111657933A (zh) * 2020-06-30 2020-09-15 湖南毕胜普生物科技有限责任公司 自主高频qrs波群分析装置及分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112535483A (zh) 2021-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5609158A (en) Apparatus and method for predicting cardiac arrhythmia by detection of micropotentials and analysis of all ECG segments and intervals
EP2676604B1 (en) Real time QRS duration measurement in electrocardiogram
US8755877B2 (en) Real time QRS detection using adaptive threshold
Tadi et al. Seismocardiography: Toward heart rate variability (HRV) estimation
CN106166065B (zh) 一种基于社交网络的可穿戴心电健康交互平台及其实现方法
CN110236508A (zh) 一种无创血压连续监测方法
CN107822619A (zh) 一种基于柔性非接触电极的生理电信号检测装置
CA2253760A1 (en) Predicting cardiac arrhythmia by detection of micropotentials
CN112535483B (zh) 基于高频心电的心脏交感活性检测装置
TW200920316A (en) Rapid method for analyzing bio-signal instantaneously by phase space difference and its device
CN115024716B (zh) 基于心率标签生成的心冲击图信号重建方法
Jegan et al. Low cost and improved performance measures on filtering techniques for ECG signal processing and TCP/IP based monitoring using LabVIEW
Li et al. A novel single-lead handheld atrial fibrillation detection system
Sbrollini et al. Evaluation of the low-frequency components in surface electromyography
Gomez-Clapers et al. A novel algorithm for fast BCG cycle extraction in ambulatory scenarios
CN114903445A (zh) 一种心脑血管疾病智能监测预警系统
CN106983510A (zh) 一种肌肉性能测量方法和装置
CN209733969U (zh) 一种脉搏波传播时间的测量设备
Anas et al. On-line monitoring and analysis of bioelectrical signals
CN113288103A (zh) 一种无创心排量监测系统与方法
KH et al. Wearable ECG electrodes for detection of heart rate and arrhythmia classification
RU2624809C1 (ru) Способ обработки электрокардиосигнала для персональных носимых кардиомониторов
Venkatesh et al. Can atrial lead system ameliorate the diagnosis of atrial arrhythmias?
Przystup et al. A detector of sleep disorders for using at home
Arunachalam et al. Multiscale frequency technique robustly discriminates normal sinus rhythm and atrial fibrillation on a single lead electrocardiogram

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