CN113520403B - 一种基于峰谷特征的心电伪差识别方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于峰谷特征的心电伪差识别方法，所述该方法包括如下步骤：1.数据采集和预处理：（1）输入心电数据，根据设备采集的数据情况滤波；（2）将心电数据按照1秒钟切片；2.峰谷提取：（1）计算1秒心电数据的波峰波谷位置和大小；它具有快速准确的自动识别心电数据中的伪差片段，从而提高自动分析速度和准确率，也是提高心电医生分析效率的有效方法。

Description

一种基于峰谷特征的心电伪差识别方法
技术领域
本发明专利涉及一种基于峰谷特征的心电伪差识别方法，属于心电数据处理技术领域。
背景技术
采集心电信号的方法有单导联和多导联心电图，在采集过程中不可避免的受到肌肉抖动、电磁干扰、呼吸运动等干扰的影响，造成心电数据无法分析，给心电信号的自动识别和心电医生的读图分析带来困难。快速准确的自动识别心电数据中的伪差片段是提高自动分析速度和准确率的基础，也是提高心电医生分析效率的有效方法。
目前，关于心电信号的伪差识别方法主要有频域法、叠加平均法、模板分析法、有监督模型法等等。这些方法中，有的需要处理大量的数据获取先验知识，需要长时间的数据，有的计算过程复杂，在较长数据下，特别是在计算能力有限的处理器中需要计算较长时间，效率较低。
发明内容
本发明克服现有技术的不足，提高心电伪差分析速度和效率，为了达到以上的目的，一种基于峰谷特征的心电伪差识别方法，其特征在于所述该方法包括如下步骤：
1.数据采集和预处理：
（1）输入心电数据，根据设备采集的数据情况滤波；
（2）将心电数据按照1秒钟切片；
2.峰谷提取：
（1）计算1秒心电数据的波峰波谷位置和大小；
3.峰谷特征计算：
（1）判断相邻峰谷坐标是否小于时间窗口Window1；
A.小于，计算峰谷的差值的绝对值；
B.大于，从起点位置开始以步长step1计算step1两端位置的差值的绝对值，直到终点位置；
（2）统计差值的绝对值在区间thre1-thre2之间的坐标集合N和数量num0;
（3）以Windows2为时间窗口，step2为步长，在N中搜索数量最多的窗口W1，其窗口内坐标的数量是num1；
（4）在窗口W1左右各扩展Windows3得时间窗口W2，统计集合N中在W2窗口内的数量num2；
（5）计算分布：
Per1=num1/num0;
Per2=num1/num2;
4.阈值分类：
（1）对特征阈值per1或per2设定阈值，大于阈值则判断当前这一心电片段异常；
5.数据分类
（1）对连续一段数据（30秒或更长时间数据）切片后进行上述4步的处理，得到每个片段的异常判断结果，结合异常片段的前后关系或者占比，可以对心电数据伪差片段快速的分类。
本发明快速准确的自动识别心电数据中的伪差片段，从而提高自动分析速度和准确率，也是提高心电医生分析效率的有效方法。
附图说明
图1是本发明流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作详细的介绍：如图1所示，本发明为提高心电伪差分析速度所采用的技术方案具体包括：
1.数据采集和预处理：
（1）输入心电数据，根据设备采集的数据情况滤波；
（2）将心电数据按照1秒钟切片；
2.峰谷提取：
（1）计算1秒心电数据的波峰波谷位置和大小；
3.峰谷特征计算：
（1）判断相邻峰谷坐标是否小于时间窗口Window1，本实施方式采用40ms为例来实现；
A.如果小于，计算峰谷的差值的绝对值；
B.如果大于，从起点位置开始以步长step1计算step1两端位置的差值的绝对值，直到终点位置；
（2）统计差值的绝对值在区间thre1-thre2之间的坐标集合N和数量num0，本实施方式采用thre1=15,thre2=40为例来实现;
（3）以Windows2为时间窗口，step2为步长，在N中搜索数量最多的窗口W1，其窗口内坐标的数量是num1,本实施方式采用Windows2=300ms,step2=10ms为例来实现；
（4）在窗口W1左右各扩展Windows3得时间窗口W2，统计集合N中在W2窗口内的数量num2，本实施方式采用Windows3=150ms为例来实现；
（5）计算分布：
Per1=num1/num0;
Per2=num1/num2;
4.阈值分类：
（1）对特征阈值per1或per2设定阈值，大于阈值则判断当前这一心电片段异常；
5.数据分类
（1）对连续一段数据（30秒或更长时间数据）切片后进行上述4步的处理，得到每个片段的异常判断结果，结合异常片段的前后关系或者占比，可以对心电数据伪差片段快速的分类。

Claims (1)

1.一种基于峰谷特征的心电伪差识别方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
1）数据采集和预处理：
（1）输入心电数据，根据设备采集的数据情况滤波；
（2）将心电数据按照1秒钟切片；
2）峰谷提取：
（1）计算1秒心电数据的波峰波谷位置和大小；
3）峰谷特征计算：
（1）判断相邻峰谷横坐标差值是否小于时间窗口Window1；
A.小于，计算峰谷纵坐标的差值的绝对值；
B.大于，从起点位置开始以步长step1计算step1两端位置的纵坐标差值的绝对值，直到终点位置；
（2）统计峰谷纵坐标的差值的绝对值在区间thre1-thre2之间的坐标集合N和数量num0;
（3）以Windows2为时间窗口，step2为步长，在N中搜索数量最多的窗口W1，其窗口内坐标的数量是num1；
（4）在窗口W1左右各扩展windows3得时间窗口W2，统计集合N中在W2窗口内的数量num2；
（5）计算分布：
Per1=num1/num0;
Per2=num1/num2;
4）阈值分类：
（1）对特征阈值Per1或Per2设定阈值，大于阈值则判断当前这一心电片段异常；
5）数据分类：
（1）对连续一段数据，所述连续一段数据的时长为30秒，切片后进行上述4步的处理，得到每个片段的异常判断结果，结合异常片段的前后关系或者占比，可以对心电数据伪差片段快速的分类。
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心电信号中伪差检测的方法研究;成奇明;吴锋;周玉彬;俞梦孙;;中国数字医学(第08期);第101-103页 *

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