CN115177267A - 一种心拍伪影识别方法、系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种心拍伪影识别方法、系统，所述方法包括：分别对ECG信号和R波位置进行预处理；根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置；根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍；根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列；根据所述代价序列确定心拍是否为伪影。本发明的心拍伪影识别方法、系统，方法简单有效，计算复杂度低，可以作为如QRS波检测等操作的后处理的环节之一；使用心拍翻转及DTW算法进行空间距离计算，降低了室性异常心拍与其他非伪影心拍间的度量差异；同时，保持了伪影心拍与其他心拍之间的度量差异；有效降低了伪影心拍的误检，提升了算法的准确性。

Description

一种心拍伪影识别方法、系统
技术领域
本发明属于心电图(Electrocardiogram，ECG)信号分析技术领域，特别涉及一种心拍伪影识别方法、系统。
背景技术
心电图（ECG）作为一种非侵入式生理信号测量方式，已被广泛应用在心脏健康检查上。近些年来，随着便携式嵌入式设备行业的蓬勃发展，越来越多形式的便携式心电测量设备被设计和制造出来。一方面，为人们持续监测心脏健康提供了良好的基础；另一方面，受便携式设备心电采集环境的影响，心电的信号质量评估面临极大挑战，如运动伪影、工频干扰等噪音影响。
目前，心电信号质量评估方法主要集中在对固定时长的ECG进行分析，对一整段的ECG信号进行质量评估。而对心拍的分类方法，多数需要去噪等预处理步骤，来降低噪音的影响，这类方法的核心是对噪音的压制，而且其分类目标并不关注于心拍级别的伪影，原因之一是数据集的限制。
其中一类心拍分类方法的大体流程是从已知心拍标注数据集中获取心拍特征，然后通过机器学习或者深度学习的分析手段来达到分类的目的。这种分析方式期望从多种类型的信号中提取不同心拍的共有特征，但是却在一定程度上忽略了单条信号自身相关性。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种心拍伪影识别方法，所述方法包括：
分别对ECG信号和R波位置进行预处理；
根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置；
根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍；
根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列；
根据所述代价序列确定心拍是否为伪影。
进一步的，对ECG信号进行预处理包括：
对ECG信号进行重采样，其中，将ECG信号重采样至固定采样率；
将重采样后的ECG信号依次经过陷波滤波器和带通滤波器，获得预处理后的ECG信号。
进一步的，预处理后的R波位置表示为：
Figure 280291DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 952581DEST_PATH_IMAGE002
表示原始采样率，
Figure 919400DEST_PATH_IMAGE003
表示固定采样率，
Figure 284522DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 704002DEST_PATH_IMAGE005
个心拍的原始R波位置，
Figure 179983DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 1308DEST_PATH_IMAGE005
个心拍预处理后的R波位置，q表示R波总数，
Figure 537332DEST_PATH_IMAGE007
表示对
Figure 444108DEST_PATH_IMAGE008
数值取整。
进一步的，根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置包括：
确定心拍切割参数，并根据所述心拍切割参数确定心拍切割后R波位置和初始心拍矩阵；
根据初始心拍矩阵确定心拍振幅序列，并根据所述心拍振幅序列确定所述心拍振幅序列中位数；
确定目标归一化振幅值，并根据所述目标归一化振幅值和所述心拍振幅序列中位数的比值确定归一化系数；
确定翻转系数，根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵。
进一步的，根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵包括：
确定所述初始心拍矩阵中最小值绝对值与最大值绝对值的比值；
判断所述比值是否大于所述翻转系数；
若所述比值大于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与负数的所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵；
若所述比值小于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵。
进一步的，根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍包括：
根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定缓存心拍矩阵参数；
根据所述缓存心拍矩阵参数生成初始化缓存心拍矩阵；
根据所述心拍切割后R波中心位置填充所述初始化缓存心拍矩阵；
根据填充后缓存心拍矩阵中每列的中位数生成基准心拍。
进一步的，根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列包括：
分别确定所述基准心拍和所述心拍矩阵的最佳对齐路径；
对所述最佳对齐路径进行累计代价计算，分别得到所述基准心拍和所述心拍矩阵的代价序列。
进一步的，根据所述代价序列确定心拍是否为伪影包括：
根据所述代价序列确定最大代价序列与最小代价序列的差值；
确定所述差值是否大于最小筛选跨度值；
若所述差值小于所述最小筛选跨度值，则报告心拍为非伪影；
若所述差值大于所述最小筛选跨度值，则生成直方图，并根据所述直方图确定非伪影心拍代价的边界；
根据所述代价序列的空间距离是否处在所述非伪影心拍代价的边界内确定心拍是否为伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界内，则报告心拍为非伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界外，则报告心拍为伪影。
本发明还提供一种心拍伪影识别系统，所述系统包括：预处理单元、第一确定单元、基准心拍确定单元、代价序列确定单元和伪影确定单元，其中，
预处理单元，用于分别对ECG信号和R波位置进行预处理；
第一确定单元，与预处理单元通信连接，用于根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置；
基准心拍确定单元，与第一确定单元通信连接，用于根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍；
代价序列确定单元，与第一确定单元和基准心拍确定单元通信连接，用于根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列；
伪影确定单元，与代价序列确定单元通信连接，用于根据所述代价序列确定心拍是否为伪影。
进一步的，所述预处理单元包括重采样模块和滤波模块，
重采样模块，用于对ECG信号进行重采样，其中，将ECG信号重采样至固定采样率；
滤波模块，与重采样模块通信连接，用于将重采样后的ECG信号依次经过陷波滤波器和带通滤波器，获得预处理后的ECG信号。
进一步的，所述重采样模块还用于对R波位置进行重采样，其中，预处理后的R波位置表示为：
Figure 723779DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 399611DEST_PATH_IMAGE002
表示原始采样率，
Figure 106536DEST_PATH_IMAGE003
表示固定采样率，
Figure 500609DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 318392DEST_PATH_IMAGE009
个心拍的原始R波位置，
Figure 848730DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 726556DEST_PATH_IMAGE009
个心拍预处理后的R波位置，q表示R波总数，
Figure 607925DEST_PATH_IMAGE007
表示对
Figure 229399DEST_PATH_IMAGE008
数值取整。
进一步的，第一确定单元包括第一参数确定模块、第一矩阵确定模块、振幅确定模块、中位数确定模块、第二振幅确定模块、归一化系数确定模块、翻转系数确定模块和第二矩阵确定模块，
第一参数确定模块，用于确定心拍切割参数；
第一矩阵确定模块，与第一参数确定模块通信连接，用于根据所述心拍切割参数确定心拍切割后R波位置和初始心拍矩阵；
第一振幅确定模块，与第一矩阵确定模块通信连接，用于根据初始心拍矩阵确定心拍振幅序列；
中位数确定模块，与第一振幅确定模块通信连接，用于根据所述心拍振幅序列确定所述心拍振幅序列中位数；
第二振幅确定模块，用于确定目标归一化振幅值；
归一化系数确定模块，与第二振幅确定模块和中位数确定模块通信连接，用于根据所述目标归一化振幅值和所述心拍振幅序列中位数的比值确定归一化系数；
翻转系数确定模块，用于确定翻转系数；
第二矩阵确定模块，与第一矩阵确定模块、归一化系数确定模块和翻转系数确定模块通信连接，用于根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵。
进一步的，所述第二矩阵确定模块包括比值子模块和第一判断子模块，
比值子模块，用于确定所述初始心拍矩阵中最小值绝对值与最大值绝对值的比值；
第一判断子模块，与比值子模块通信连接，用于判断所述比值是否大于所述翻转系数；
若所述比值大于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与负数的所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵；
若所述比值小于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵。
进一步的，所述基准心拍确定单元包括第二参数确定模块、缓存模块、填充模块和第一生成模块，
第二参数确定模块，用于根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定缓存心拍矩阵参数；
缓存模块，与第二参数确定模块通信连接，用于根据所述缓存心拍矩阵参数生成初始化缓存心拍矩阵；
填充模块，与缓存模块通信连接，用于根据所述心拍切割后R波中心位置填充所述初始化缓存心拍矩阵；
第一生成模块，与填充模块通信连接，用于根据填充后缓存心拍矩阵中每列的中位数生成基准心拍。
进一步的，所述代价序列确定单元包括路径确定模块和代价序列确定模块，
路径确定模块，用于分别确定所述基准心拍和所述心拍矩阵的最佳对齐路径；
代价序列确定模块，与路径确定模块通信连接，用于对所述最佳对齐路径进行累计代价计算，分别得到所述基准心拍和所述心拍矩阵的代价序列。
进一步的，所述伪影确定单元包括差值确定模块、第一判断模块、第二生成模块、边界确定模块和伪影确定模块，
差值确定模块，用于根据所述代价序列确定最大代价序列与最小代价序列的差值；
第一判断模块，与差值确定模块通信连接，用于确定所述差值是否大于最小筛选跨度值；
第二生成模块，与第一判断模块通信连接，用于当所述差值大于所述最小筛选跨度值时，生成直方图；
边界确定模块，与第二生成模块通信连接，用于根据所述直方图确定非伪影心拍代价的边界；
伪影确定模块，与边界确定模块通信连接，用于根据所述代价序列的空间距离是否处在所述非伪影心拍代价的边界内确定心拍是否为伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界内，则报告心拍为非伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界外，则报告心拍为伪影；
所述伪影确定模块，还与第一判断模块通信连接，用于当所述差值小于所述最小筛选跨度值时，报告心拍为非伪影。
本发明的心拍伪影识别方法、系统，方法简单有效，计算复杂度低，可以作为如QRS波检测等操作的后处理的环节之一；使用心拍翻转及DTW（Dynamic Time Warping，动态时间规整算法）进行空间距离计算，降低了室性异常心拍与其他非伪影心拍间的度量差异；同时，保持了伪影心拍与其他心拍之间的度量差异；有效降低了伪影心拍的误检，提升了算法的准确性；使用基准心拍和分布直方图的筛选方式，不仅可以获得空间距离中的最显著值，还可以让最显著空间距离的获取变得更加的灵活，使得空间距离最显著值贴近多数心拍的空间距离值，提高算法的鲁棒性及准确性；本发明还能够实现信号自身的比对，避免与其他非本身信号对比产生的差异问题，具有一定的个性化。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例中的心拍伪影识别方法流程示意图；
图2示出了本发明实施例中的心拍伪影识别系统结构连接关系示意图；
图3示出了本发明实施例中的对ECG信号和R波位置进行预处理方法流程示意图；
图4示出了本发明实施例中的确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置方法流程示意图；
图5示出了本发明实施例中的确定基准心拍方法流程示意图；
图6示出了本发明实施例中的生成代价序列方法流程示意图；
图7示出了本发明实施例中的确定心拍是否为伪影方法流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的在于提供一种基于DTW的简单的心拍伪影识别方法，通过计算信号自身的心拍与其自身的标准模板间的空间距离，并对分布直方图进行分析的方法，可以快速且有效地判断出心拍中的伪影并作为识别心拍伪影的方法。
图1示出了本发明实施例中的心拍伪影识别方法流程示意图，图1中，所述方法包括：
101、分别对ECG信号和R波位置进行预处理；
102、根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置；
103、根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍；
104、根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列；
105、根据所述代价序列确定心拍是否为伪影。
具体的，对ECG信号进行预处理包括：对ECG信号进行重采样，其中，将ECG信号重采样至固定采样率；将重采样后的ECG信号依次经过陷波滤波器和带通滤波器，获得预处理后的ECG信号。
具体的，根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置包括：确定心拍切割参数，并根据所述心拍切割参数确定心拍切割后R波位置和初始心拍矩阵；根据初始心拍矩阵确定心拍振幅序列，并根据所述心拍振幅序列确定所述心拍振幅序列中位数；确定目标归一化振幅值，并根据所述目标归一化振幅值和所述心拍振幅序列中位数的比值确定归一化系数；确定翻转系数，根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵。
具体的，根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵包括：确定所述初始心拍矩阵中最小值绝对值与最大值绝对值的比值；判断所述比值是否大于所述翻转系数；若所述比值大于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与负数的所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵；若所述比值小于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵。
具体的，根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍包括：根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定缓存心拍矩阵参数；根据所述缓存心拍矩阵参数生成初始化缓存心拍矩阵；根据所述心拍切割后R波中心位置填充所述初始化缓存心拍矩阵；根据填充后缓存心拍矩阵中每列的中位数生成基准心拍。
具体的，根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列包括：分别确定所述基准心拍和所述心拍矩阵的最佳对齐路径；对所述最佳对齐路径进行累计代价计算，分别得到所述基准心拍和所述心拍矩阵的代价序列。
具体的，根据所述代价序列确定心拍是否为伪影包括：根据所述代价序列确定最大代价序列与最小代价序列的差值；确定所述差值是否大于最小筛选跨度值；若所述差值小于所述最小筛选跨度值，则报告心拍为非伪影；若所述差值大于所述最小筛选跨度值，则生成直方图，并根据所述直方图确定非伪影心拍代价的边界；根据所述代价序列的空间距离是否处在所述非伪影心拍代价的边界内确定心拍是否为伪影；若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界内，则报告心拍为非伪影；若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界外，则报告心拍为伪影。
本发明实施例中还对ECG信号和R波位置进行预处理的过程进行具体的说明，图3示出了本发明实施例中的对ECG信号和R波位置进行预处理方法流程示意图，图3中，首先接收20s的ECG数据及R波位置，经过重采样和滤波等步骤获取后续处理所需数据，具体包括：
301：ECG信号重采样，将20s时长的ECG信号重采样至固定采样率，本发明实施例中固定采样率取500Hz，实际应用过程中，该固定采样率的取值可根据实际需要确定，本发明对此不做具体的限制；
302：信号滤波，将重采样后的ECG信号依次经过50Hz陷波滤波器、0.5至45Hz的带通滤波器，获取干净的ECG信号；将经过该阶段的ECG信号记为：
Figure 879823DEST_PATH_IMAGE010
（1）
其中，N表示干净的ECG信号的长度，ej表示ECG集合中的第j个元素；本发明实施例中，陷波滤波器和带通滤波器的频率取值可以根据实际需要进行选择；
303：R波位置重采样，使用线性插值的方式对原始的R波位置重采样至固定频率下：
记原始R波位置序列为：
Figure 662971DEST_PATH_IMAGE011
（2）
重采样后的R波序列为：
Figure 31636DEST_PATH_IMAGE012
（3）
二者的换算公式如下：
Figure 191222DEST_PATH_IMAGE013
（4）
其中，
Figure 758469DEST_PATH_IMAGE002
表示原始采样率，
Figure 587885DEST_PATH_IMAGE003
表示固定采样率，本实施例中为500Hz；
Figure 568479DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 407122DEST_PATH_IMAGE014
个心拍的原始R波位置，
Figure 891193DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 157090DEST_PATH_IMAGE014
个心拍预处理后的R波位置，q表示R波总数，
Figure 359401DEST_PATH_IMAGE007
表示对
Figure 736156DEST_PATH_IMAGE008
数值取整。
本发明实施例中，还对心拍矩阵和心拍切割后R波位置的确定进行具体的说明，图4示出了本发明实施例中的确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置方法流程示意图，图4中，首先根据R集合计算个心拍的切割长度，并将各心拍的R波位置记录下来，切割之后得到初始的心拍矩阵；然后计算各心拍的振幅，用其中的中位数作为心拍振幅，确定归一化振幅后，计算后者与前者的比值，作为归一化系数；最后确定初始心拍矩阵中最小值绝对值与最大值绝对值的比值，当比值大于翻转系数，则根据初始心拍矩阵与负数的归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵，否则乘归一化系数，完成心拍的翻转，得到心拍矩阵，具体包括：
401：心拍切割，首先需要计算心拍R波前后切割的长度，以第
Figure 340312DEST_PATH_IMAGE015
个心拍为例，其预处理后对应的R波位置为
Figure 777110DEST_PATH_IMAGE016
；以其与前一个R波间距的0.4作为该心拍切割时，R波前的长度；以其与后一个R波间距的(1-0.4)作为该心拍切割时，R波后的长度，如下表示：
Figure 466717DEST_PATH_IMAGE017
（5）
其中，1≤𝑖≤q，
Figure 647163DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 105826DEST_PATH_IMAGE019
个心拍R波前的长度，即切割后R波的位置，α为前置切割系数，本发明实施例中为0.4，令
Figure 713525DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 562532DEST_PATH_IMAGE021
表示第
Figure 405723DEST_PATH_IMAGE019
个心拍预处理后的R波位置，
Figure 859838DEST_PATH_IMAGE022
表示第
Figure 763072DEST_PATH_IMAGE023
个心拍预处理后的R波位置；
Figure 302638DEST_PATH_IMAGE024
（6）
其中，
Figure 949520DEST_PATH_IMAGE025
表示第
Figure 258141DEST_PATH_IMAGE026
个心拍R波后的长度，α为前置切割系数，令
Figure 332277DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 93559DEST_PATH_IMAGE028
表示第
Figure 278553DEST_PATH_IMAGE026
个心拍预处理后的R波位置，
Figure 441681DEST_PATH_IMAGE029
表示第
Figure 686718DEST_PATH_IMAGE030
个心拍预处理后的R波位置，
Figure 200876DEST_PATH_IMAGE031
取值整数；
Figure 189560DEST_PATH_IMAGE032
（7）
其中，
Figure 207195DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 888712DEST_PATH_IMAGE034
个心拍在ECG序列中的切割起始位置，
Figure 624587DEST_PATH_IMAGE035
表示取0和
Figure 89066DEST_PATH_IMAGE036
中的最大值，
Figure 616999DEST_PATH_IMAGE037
取值整数；
Figure 469418DEST_PATH_IMAGE038
（8）
其中，
Figure 692589DEST_PATH_IMAGE039
表示第
Figure 23076DEST_PATH_IMAGE034
个心拍在ECG序列中的切割结束位置，
Figure 15303DEST_PATH_IMAGE040
表示取N和
Figure 773043DEST_PATH_IMAGE041
中的最小值；
得到多个心拍切割起止位置，记为：
Figure 483510DEST_PATH_IMAGE042
（9）
其中，
Figure 352109DEST_PATH_IMAGE043
表示第1个心拍在ECG序列中的切割起始位置，
Figure 464421DEST_PATH_IMAGE044
表示第q个心拍在ECG序列中的切割起始位置，
Figure 393063DEST_PATH_IMAGE045
表示第1个心拍在ECG序列中的切割结束位置，
Figure 590826DEST_PATH_IMAGE046
表示第q个心拍在ECG序列中的切割结束位置，
Figure 263116DEST_PATH_IMAGE047
表示多个心拍切割起止位置集合；
切割后每个心拍中R波的位置
Figure 229935DEST_PATH_IMAGE048
，记为：
Figure 657374DEST_PATH_IMAGE049
（10）
最后对由ECG序列中切割得到初始心拍，切割方式如下：
Figure 342434DEST_PATH_IMAGE050
（11）
其中，
Figure 818414DEST_PATH_IMAGE051
表示第
Figure 639740DEST_PATH_IMAGE052
个初始心拍，
Figure 175763DEST_PATH_IMAGE053
表示截取ECG序列第
Figure 676015DEST_PATH_IMAGE054
到第
Figure 565473DEST_PATH_IMAGE055
个元素间的片段；
记初始心拍矩阵为：
Figure 631518DEST_PATH_IMAGE056
（12）
402：归一化系数计算，首先计算切割后各初始心拍R波位置附近向前/向后切段时间范围内的最大与最小电压值，获得心拍振幅序列；然后计算心拍振幅序列中的中位数，作为心拍振幅；之后确定归一化振幅；最后计算归一化振幅与心拍振幅的比值，得到归一化系数，具体包括：
根据切割后每个心拍中R波的位置、向前/向后切段时间和固定采样率确定第
Figure 948230DEST_PATH_IMAGE052
个心拍在初始心拍
Figure 466936DEST_PATH_IMAGE057
中的切段起止位置：
Figure 894506DEST_PATH_IMAGE058
（13）
其中，
Figure 815058DEST_PATH_IMAGE059
表示第
Figure 568250DEST_PATH_IMAGE052
个心拍在初始心拍
Figure 574252DEST_PATH_IMAGE060
中的切段起始位置，
Figure 805514DEST_PATH_IMAGE061
表示第
Figure 580572DEST_PATH_IMAGE052
个心拍切割后的R波位置，
Figure 504665DEST_PATH_IMAGE062
表示向前切段时间，本发明实施例中
Figure 997963DEST_PATH_IMAGE063
取0.2s，
Figure 32916DEST_PATH_IMAGE064
取值整数；
Figure 662480DEST_PATH_IMAGE065
（14）
其中，
Figure 757475DEST_PATH_IMAGE066
表示第
Figure 410173DEST_PATH_IMAGE052
个心拍在初始心拍
Figure 107871DEST_PATH_IMAGE067
中的切段结束位置，
Figure 732887DEST_PATH_IMAGE068
表示向后切段时间，本发明实施例中
Figure 716893DEST_PATH_IMAGE069
取0.2s，
Figure 919204DEST_PATH_IMAGE070
取值整数；
则得到计算心拍振幅时的切段矩阵，记为：
Figure 561538DEST_PATH_IMAGE071
（15）
其中，
Figure 900115DEST_PATH_IMAGE072
表示第1个心拍在初始心拍
Figure 336913DEST_PATH_IMAGE073
中的切段起始位置，
Figure 26520DEST_PATH_IMAGE074
表示第q个心拍在初始心拍
Figure 206966DEST_PATH_IMAGE075
中的切段起始位置，
Figure 954646DEST_PATH_IMAGE076
表示第1个心拍在初始心拍
Figure 562344DEST_PATH_IMAGE077
中的切段结束位置，
Figure 739248DEST_PATH_IMAGE078
表示第q个心拍在初始心拍
Figure 192226DEST_PATH_IMAGE079
中的切段结束位置；
然后计算第
Figure 770975DEST_PATH_IMAGE052
个心拍的初始振幅
Figure 549575DEST_PATH_IMAGE080
，如下表示：
Figure 213775DEST_PATH_IMAGE081
（16）
其中，
Figure 736023DEST_PATH_IMAGE082
，
Figure 169278DEST_PATH_IMAGE083
表示截取初始心拍
Figure 118780DEST_PATH_IMAGE084
中第
Figure 4696DEST_PATH_IMAGE085
到第
Figure 330635DEST_PATH_IMAGE086
的位置，
Figure 618397DEST_PATH_IMAGE087
表示切断后的信号，max(该段信号)表示取其中的最大值，min(该段信号)表示取其中的最小值；
得到初始心拍振幅序列，记为
Figure 738800DEST_PATH_IMAGE088
（17）
心拍振幅
Figure 49695DEST_PATH_IMAGE089
计算如下：
Figure 38380DEST_PATH_IMAGE090
（18）
其中，
Figure 56014DEST_PATH_IMAGE091
表示对序列AMP取中位数；
计算归一化系数
Figure 737532DEST_PATH_IMAGE092
计算如下：
Figure 473406DEST_PATH_IMAGE093
（19）
其中，
Figure 203DEST_PATH_IMAGE094
表示目标归一化振幅值，本发明实施例中，该值选自1mV；
403：心拍翻转，首先确定翻转系数，然后计算初始心拍
Figure 137923DEST_PATH_IMAGE095
中的最小值绝对值与最大值绝对值的比值是否大于翻转系数，如果大于翻转系数则将初始心拍数据乘负的归一化系数，否则乘归一化系数，得到心拍矩阵，具体包括：
Figure 724762DEST_PATH_IMAGE096
（20）
其中，
Figure 682354DEST_PATH_IMAGE097
表示翻转系数，本发明实施例中，该值选自3，
Figure 278420DEST_PATH_IMAGE098
，abs(A)表示对实数A取绝对值；
记最终得到的心拍矩阵为：
Figure 270647DEST_PATH_IMAGE099
（21）
本发明实施例中，还对基准心拍的确定进行具体的说明，图5示出了本发明实施例中的确定基准心拍方法流程示意图，图5中，首先需要对长度不同心拍数据进行对齐，得到缓存矩阵；最后对缓存矩阵的各列求中位数，得到基准心拍模板，具体包括：
501：计算缓存心拍矩阵参数，分别计算各心拍切割后R波前及后的最长长度，并作为基准心拍R波前和后的长度，
计算各心拍R波前及R波后的长度：
Figure 28387DEST_PATH_IMAGE100
（22）
Figure 738854DEST_PATH_IMAGE101
（23）
其中，
Figure 873033DEST_PATH_IMAGE102
表示第
Figure 719766DEST_PATH_IMAGE052
个心拍R波前的长度，
Figure 913987DEST_PATH_IMAGE103
表示第
Figure 642908DEST_PATH_IMAGE052
个心拍R波后的长度，
Figure 456144DEST_PATH_IMAGE104
表示第
Figure 547596DEST_PATH_IMAGE052
个心拍的总长度；
则可以得到R波前最长长度为：
Figure 522506DEST_PATH_IMAGE105
（24）
R波后最长长度为：
Figure 332199DEST_PATH_IMAGE106
（25）
则总长度为：
Figure 683546DEST_PATH_IMAGE107
（26）
502：基准心拍各纬度值计算，首先生成q个以0填充，长度为L的缓存心拍；然后依次将心拍的R波中心以缓存心拍的
Figure 629505DEST_PATH_IMAGE108
为中心对齐；最后求对齐后的缓存心拍矩阵每列的中位数作为基准模板各维数据，具体包括：
生成缓存心拍矩阵为：
Figure 775315DEST_PATH_IMAGE109
（27）
其中，具体为生成L*q的方阵,初始时其中的元素都为0，初始阶段每个元素均为0；
Figure 541146DEST_PATH_IMAGE110
表示为缓存心拍矩阵
Figure 696184DEST_PATH_IMAGE111
中的第1行第1列的元素、
Figure 496650DEST_PATH_IMAGE112
表示为缓存心拍矩阵
Figure 78941DEST_PATH_IMAGE113
中的第q行第1列的元素、
Figure 597647DEST_PATH_IMAGE114
表示为缓存心拍矩阵
Figure 290796DEST_PATH_IMAGE115
中的第1行第L列的元素、
Figure 211348DEST_PATH_IMAGE116
表示为缓存心拍矩阵
Figure 964540DEST_PATH_IMAGE117
中的第q行第L列的元素；
心拍对齐到缓存心拍矩阵方式为：
Figure 704963DEST_PATH_IMAGE118
（28）
其中，
Figure 998541DEST_PATH_IMAGE119
，即将缓存心拍矩阵的第
Figure 648965DEST_PATH_IMAGE052
行的第
Figure 697693DEST_PATH_IMAGE120
个到
Figure 66357DEST_PATH_IMAGE121
个元素以第
Figure 225943DEST_PATH_IMAGE052
个心拍的数据赋值；
基准心拍生成方式如下：
Figure 730874DEST_PATH_IMAGE122
（29）
其中，
Figure 950503DEST_PATH_IMAGE123
表示取
Figure 275305DEST_PATH_IMAGE124
矩阵的第
Figure 238581DEST_PATH_IMAGE052
列数据。
本发明实施例中还对生成代价序列方法进行具体的说明，图6示出了本发明实施例中的生成代价序列方法流程示意图，图6中，首先使用DTW算法计算每个心拍与基准心拍的最佳对齐路径；然后计算最佳对齐路径下的累积代价，得到代价序列，具体包括：
601：最佳对齐路径计算，首先，使用DTW算法计算不同长度的序列的最佳对齐路径，在时间序列处理时，一个常见的问题就是比较两个序列的相似性。然而，存在被比较的两段时间序列的长度不相等的情况，如在语音识别领域表现为不同人的语速不同。DTW算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的算法之一。本发明实施例中使用欧氏距离作为衡量标准，分别计算每个心拍与基准心拍的最佳对齐路径，记第
Figure 863598DEST_PATH_IMAGE052
个心拍与基准心拍的最佳对齐路径为：
Figure 254128DEST_PATH_IMAGE125
（30）
其中，
Figure 331805DEST_PATH_IMAGE126
表示基准心拍
Figure 833194DEST_PATH_IMAGE127
最佳对齐时的数组下标；
Figure 312717DEST_PATH_IMAGE128
表示第
Figure 874148DEST_PATH_IMAGE052
个心拍对齐时的数组下标；二者是等长的数组，在单个数组内下标可能会重复出现；
602：代价计算，由上一步得出最佳对齐路径后，使用欧式距离公式计算每个心拍与基准心拍的累积代价，得到代价序列，记为：
Figure 439122DEST_PATH_IMAGE129
（31）
本发明实施例中还对确定心拍是否为伪影的方法进行具体的说明，图7示出了本发明实施例中的确定心拍是否为伪影方法流程示意图，图7中，在获得代价序列后，通过分析其分布直方图的方式，提高算法的鲁棒性及准确性；首先计算代价序列的跨度；然后判断是否达到进一步分析的需要，如果不需要则终止分析，并报告无心拍伪影，否则继续后面的分析；之后，确定直方图组数，并在最大代价与最小代价间生成分布直方图，统计每组中的频数；下一步获取最大频数对应的代价值；随后在该代价值前后划分非伪影边界；最后判断各心拍对应的代价值是否在非伪影范围内，具体包括：
701：计算最大与最小代价差值，如下表示：
Figure 416305DEST_PATH_IMAGE130
（32）
702：确定最小筛选跨度值，并判断是否继续执行后续流程，
Figure 140547DEST_PATH_IMAGE131
（33）
其中，
Figure 748246DEST_PATH_IMAGE132
表示最小筛选跨度值，本发明实施例中取值3；
703：生成分布直方图。确定组数为
Figure 659570DEST_PATH_IMAGE133
，则其组距为
Figure 643707DEST_PATH_IMAGE134
，本例中
Figure 222456DEST_PATH_IMAGE135
为30，得到30组分布数据，并计算每组中的频数，记为
Figure 984744DEST_PATH_IMAGE136
（34）
704：计算最高频数对应的代价值，如下表示：
Figure 55468DEST_PATH_IMAGE137
（35）
其中，
Figure 702350DEST_PATH_IMAGE138
表示获取序列频数中第一个最大数所对应的下标；
计算其对应的代价为：
Figure 10972DEST_PATH_IMAGE139
（36）
705：在最高频数代价值前后划定非伪影边界，本发明实施例中，设定中心代价前2.5，后3范围内为非伪影边界，则非伪影范围为：
Figure 85107DEST_PATH_IMAGE140
（37）
其中，
Figure 111969DEST_PATH_IMAGE141
表示中心代价前的边界距离，本发明实施例中取值为2.5，
Figure 296963DEST_PATH_IMAGE142
表示中心代价后的边界距离，本发明实施例中取值为3；
706：对比个心拍代价是否在非伪影边界内，依次遍历各心拍对应的代价，若代价在
Figure 725670DEST_PATH_IMAGE143
范围内，判断对应的心拍为非伪影，否者判断为伪影。
本发明实施例中，还提供一种心拍伪影识别系统，图2示出了本发明实施例中的心拍伪影识别系统结构连接关系示意图，图2中，所述系统包括预处理单元201、第一确定单元202、基准心拍确定单元203、代价序列确定单元204和伪影确定单元205，其中，预处理单元201，用于分别对ECG信号和R波位置进行预处理；第一确定单元202，与预处理单元201通信连接，用于根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置；基准心拍确定单元203，与第一确定单元202通信连接，用于根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍；代价序列确定单元204，与第一确定单元202和基准心拍确定单元203通信连接，用于根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列；伪影确定单元205，与代价序列确定单元204通信连接，用于根据所述代价序列确定心拍是否为伪影。
具体的，所述预处理单元201包括重采样模块和滤波模块，重采样模块，用于对ECG信号进行重采样，其中，将ECG信号重采样至固定采样率；滤波模块，与重采样模块通信连接，用于将重采样后的ECG信号依次经过陷波滤波器和带通滤波器，获得预处理后的ECG信号。
具体的，所述重采样模块还用于对R波位置进行重采样，其中，预处理后的R波位置表示为：
Figure 970707DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 219285DEST_PATH_IMAGE002
表示原始采样率，
Figure 942391DEST_PATH_IMAGE003
表示固定采样率，
Figure 491184DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 641542DEST_PATH_IMAGE052
个心拍的原始R波位置，
Figure 377417DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 169793DEST_PATH_IMAGE052
个心拍预处理后的R波位置，q表示R波总数，
Figure 307513DEST_PATH_IMAGE007
表示对
Figure 894352DEST_PATH_IMAGE008
数值取整。
具体的，第一确定单元202包括第一参数确定模块、第一矩阵确定模块、振幅确定模块、中位数确定模块、第二振幅确定模块、归一化系数确定模块、翻转系数确定模块和第二矩阵确定模块，第一参数确定模块，用于确定心拍切割参数；第一矩阵确定模块，与第一参数确定模块通信连接，用于根据所述心拍切割参数确定心拍切割后R波位置和初始心拍矩阵；第一振幅确定模块，与第一矩阵确定模块通信连接，用于根据初始心拍矩阵确定心拍振幅序列；中位数确定模块，与第一振幅确定模块通信连接，用于根据所述心拍振幅序列确定所述心拍振幅序列中位数；第二振幅确定模块，用于确定目标归一化振幅值；归一化系数确定模块，与第二振幅确定模块和中位数确定模块通信连接，用于根据所述目标归一化振幅值和所述心拍振幅序列中位数的比值确定归一化系数；翻转系数确定模块，用于确定翻转系数；第二矩阵确定模块，与第一矩阵确定模块、归一化系数确定模块和翻转系数确定模块通信连接，用于根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵。
具体的，所述第二矩阵确定模块包括比值子模块和第一判断子模块，比值子模块，用于确定所述初始心拍矩阵中最小值绝对值与最大值绝对值的比值；第一判断子模块，与比值子模块通信连接，用于判断所述比值是否大于所述翻转系数；若所述比值大于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与负数的所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵；若所述比值小于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵。
具体的，所述基准心拍确定单元203包括第二参数确定模块、缓存模块、填充模块和第一生成模块，第二参数确定模块，用于根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定缓存心拍矩阵参数；缓存模块，与第二参数确定模块通信连接，用于根据所述缓存心拍矩阵参数生成初始化缓存心拍矩阵；填充模块，与缓存模块通信连接，用于根据所述心拍切割后R波中心位置填充所述初始化缓存心拍矩阵；第一生成模块，与填充模块通信连接，用于根据填充后缓存心拍矩阵中每列的中位数生成基准心拍。
具体的，所述代价序列确定单元204包括路径确定模块和代价序列确定模块，路径确定模块，用于分别确定所述基准心拍和所述心拍矩阵的最佳对齐路径；代价序列确定模块，与路径确定模块通信连接，用于对所述最佳对齐路径进行累计代价计算，分别得到所述基准心拍和所述心拍矩阵的代价序列。
具体的，所述伪影确定单元205包括差值确定模块、第一判断模块、第二生成模块、边界确定模块和伪影确定模块，差值确定模块，用于根据所述代价序列确定最大代价序列与最小代价序列的差值；第一判断模块，与差值确定模块通信连接，用于确定所述差值是否大于最小筛选跨度值；第二生成模块，与第一判断模块通信连接，用于当所述差值大于所述最小筛选跨度值时，生成直方图；边界确定模块，与第二生成模块通信连接，用于根据所述直方图确定非伪影心拍代价的边界；伪影确定模块，与边界确定模块通信连接，用于根据所述代价序列的空间距离是否处在所述非伪影心拍代价的边界内确定心拍是否为伪影；若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界内，则报告心拍为非伪影；若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界外，则报告心拍为伪影；所述伪影确定模块，还与第一判断模块通信连接，用于当所述差值小于所述最小筛选跨度值时，报告心拍为非伪影。
本发明的心拍伪影识别方法、系统，方法简单有效，计算复杂度低，可以作为如QRS波检测等操作的后处理的环节之一；使用心拍翻转及DTW（Dynamic Time Warping，动态时间规整算法）进行空间距离计算，降低了室性异常心拍与其他非伪影心拍间的度量差异；同时，保持了伪影心拍与其他心拍之间的度量差异；有效降低了伪影心拍的误检，提升了算法的准确性；使用基准心拍和分布直方图的筛选方式，不仅可以获得空间距离中的最显著值，还可以让最显著空间距离的获取变得更加的灵活，使得空间距离最显著值贴近多数心拍的空间距离值，提高算法的鲁棒性及准确性；本发明还能够实现信号自身的比对，避免与其他非本身信号对比产生的差异问题，具有一定的个性化。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (16)

1.一种心拍伪影识别方法，其特征在于，所述方法包括：
分别对ECG信号和R波位置进行预处理；
根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置；
根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍；
根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列；
根据所述代价序列确定心拍是否为伪影。
2.根据权利要求1所述的心拍伪影识别方法，其特征在于，对ECG信号进行预处理包括：
对ECG信号进行重采样，其中，将ECG信号重采样至固定采样率；
将重采样后的ECG信号依次经过陷波滤波器和带通滤波器，获得预处理后的ECG信号。
3.根据权利要求1或2所述的心拍伪影识别方法，其特征在于，预处理后的R波位置表示为：
Figure 487026DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 873008DEST_PATH_IMAGE002
表示原始采样率，
Figure 980642DEST_PATH_IMAGE003
表示固定采样率，
Figure 844692DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 88478DEST_PATH_IMAGE005
个心拍的原始R波位置，
Figure 379782DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 240290DEST_PATH_IMAGE005
个心拍预处理后的R波位置，q表示R波总数，
Figure 908032DEST_PATH_IMAGE007
表示对
Figure 170386DEST_PATH_IMAGE008
数值取整。
4.根据权利要求1所述的心拍伪影识别方法，其特征在于，根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置包括：
确定心拍切割参数，并根据所述心拍切割参数确定心拍切割后R波位置和初始心拍矩阵；
根据初始心拍矩阵确定心拍振幅序列，并根据所述心拍振幅序列确定所述心拍振幅序列中位数；
确定目标归一化振幅值，并根据所述目标归一化振幅值和所述心拍振幅序列中位数的比值确定归一化系数；
确定翻转系数，根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵。
5.根据权利要求4所述的心拍伪影识别方法，其特征在于，根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵包括：
确定所述初始心拍矩阵中最小值绝对值与最大值绝对值的比值；
判断所述比值是否大于所述翻转系数；
若所述比值大于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与负数的所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵；
若所述比值小于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵。
6.根据权利要求1所述的心拍伪影识别方法，其特征在于，根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍包括：
根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定缓存心拍矩阵参数；
根据所述缓存心拍矩阵参数生成初始化缓存心拍矩阵；
根据所述心拍切割后R波中心位置填充所述初始化缓存心拍矩阵；
根据填充后缓存心拍矩阵中每列的中位数生成基准心拍。
7.根据权利要求1所述的心拍伪影识别方法，其特征在于，根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列包括：
分别确定所述基准心拍和所述心拍矩阵的最佳对齐路径；
对所述最佳对齐路径进行累计代价计算，分别得到所述基准心拍和所述心拍矩阵的代价序列。
8.根据权利要求1或7所述的心拍伪影识别方法，其特征在于，根据所述代价序列确定心拍是否为伪影包括：
根据所述代价序列确定最大代价序列与最小代价序列的差值；
确定所述差值是否大于最小筛选跨度值；
若所述差值小于所述最小筛选跨度值，则报告心拍为非伪影；
若所述差值大于所述最小筛选跨度值，则生成直方图，并根据所述直方图确定非伪影心拍代价的边界；
根据所述代价序列的空间距离是否处在所述非伪影心拍代价的边界内确定心拍是否为伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界内，则报告心拍为非伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界外，则报告心拍为伪影。
9.一种心拍伪影识别系统，其特征在于，所述系统包括：预处理单元、第一确定单元、基准心拍确定单元、代价序列确定单元和伪影确定单元，其中，
预处理单元，用于分别对ECG信号和R波位置进行预处理；
第一确定单元，与预处理单元通信连接，用于根据预处理后的ECG信号和R波位置确定心拍矩阵和心拍切割后R波位置；
基准心拍确定单元，与第一确定单元通信连接，用于根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定基准心拍；
代价序列确定单元，与第一确定单元和基准心拍确定单元通信连接，用于根据所述基准心拍和所述心拍矩阵确定代价序列；
伪影确定单元，与代价序列确定单元通信连接，用于根据所述代价序列确定心拍是否为伪影。
10.根据权利要求9所述的心拍伪影识别系统，其特征在于，所述预处理单元包括重采样模块和滤波模块，
重采样模块，用于对ECG信号进行重采样，其中，将ECG信号重采样至固定采样率；
滤波模块，与重采样模块通信连接，用于将重采样后的ECG信号依次经过陷波滤波器和带通滤波器，获得预处理后的ECG信号。
11.根据权利要求10所述的心拍伪影识别系统，其特征在于，所述重采样模块还用于对R波位置进行重采样，其中，预处理后的R波位置表示为：
Figure 429329DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 652500DEST_PATH_IMAGE002
表示原始采样率，
Figure 982987DEST_PATH_IMAGE003
表示固定采样率，
Figure 975214DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 998534DEST_PATH_IMAGE009
个心拍的原始R波位置，
Figure 833634DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 702233DEST_PATH_IMAGE009
个心拍预处理后的R波位置，q表示R波总数，
Figure 673600DEST_PATH_IMAGE007
表示对
Figure 602242DEST_PATH_IMAGE008
数值取整。
12.根据权利要求9所述的心拍伪影识别系统，其特征在于，第一确定单元包括第一参数确定模块、第一矩阵确定模块、振幅确定模块、中位数确定模块、第二振幅确定模块、归一化系数确定模块、翻转系数确定模块和第二矩阵确定模块，
第一参数确定模块，用于确定心拍切割参数；
第一矩阵确定模块，与第一参数确定模块通信连接，用于根据所述心拍切割参数确定心拍切割后R波位置和初始心拍矩阵；
第一振幅确定模块，与第一矩阵确定模块通信连接，用于根据初始心拍矩阵确定心拍振幅序列；
中位数确定模块，与第一振幅确定模块通信连接，用于根据所述心拍振幅序列确定所述心拍振幅序列中位数；
第二振幅确定模块，用于确定目标归一化振幅值；
归一化系数确定模块，与第二振幅确定模块和中位数确定模块通信连接，用于根据所述目标归一化振幅值和所述心拍振幅序列中位数的比值确定归一化系数；
翻转系数确定模块，用于确定翻转系数；
第二矩阵确定模块，与第一矩阵确定模块、归一化系数确定模块和翻转系数确定模块通信连接，用于根据所述初始心拍矩阵、所述归一化系数和所述翻转系数确定心拍矩阵。
13.根据权利要求12所述的心拍伪影识别系统，其特征在于，所述第二矩阵确定模块包括比值子模块和第一判断子模块，
比值子模块，用于确定所述初始心拍矩阵中最小值绝对值与最大值绝对值的比值；
第一判断子模块，与比值子模块通信连接，用于判断所述比值是否大于所述翻转系数；
若所述比值大于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与负数的所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵；
若所述比值小于所述翻转系数，则根据所述初始心拍矩阵与所述归一化系数的乘积确定所述心拍矩阵。
14.根据权利要求9所述的心拍伪影识别系统，其特征在于，所述基准心拍确定单元包括第二参数确定模块、缓存模块、填充模块和第一生成模块，
第二参数确定模块，用于根据所述心拍矩阵和所述心拍切割后R波位置确定缓存心拍矩阵参数；
缓存模块，与第二参数确定模块通信连接，用于根据所述缓存心拍矩阵参数生成初始化缓存心拍矩阵；
填充模块，与缓存模块通信连接，用于根据所述心拍切割后R波中心位置填充所述初始化缓存心拍矩阵；
第一生成模块，与填充模块通信连接，用于根据填充后缓存心拍矩阵中每列的中位数生成基准心拍。
15.根据权利要求9所述的心拍伪影识别系统，其特征在于，所述代价序列确定单元包括路径确定模块和代价序列确定模块，
路径确定模块，用于分别确定所述基准心拍和所述心拍矩阵的最佳对齐路径；
代价序列确定模块，与路径确定模块通信连接，用于对所述最佳对齐路径进行累计代价计算，分别得到所述基准心拍和所述心拍矩阵的代价序列。
16.根据权利要求9所述的心拍伪影识别系统，其特征在于，所述伪影确定单元包括差值确定模块、第一判断模块、第二生成模块、边界确定模块和伪影确定模块，
差值确定模块，用于根据所述代价序列确定最大代价序列与最小代价序列的差值；
第一判断模块，与差值确定模块通信连接，用于确定所述差值是否大于最小筛选跨度值；
第二生成模块，与第一判断模块通信连接，用于当所述差值大于所述最小筛选跨度值时，生成直方图；
边界确定模块，与第二生成模块通信连接，用于根据所述直方图确定非伪影心拍代价的边界；
伪影确定模块，与边界确定模块通信连接，用于根据所述代价序列的空间距离是否处在所述非伪影心拍代价的边界内确定心拍是否为伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界内，则报告心拍为非伪影；
若所述空间距离处于所述非伪影心拍代价的边界外，则报告心拍为伪影；
所述伪影确定模块，还与第一判断模块通信连接，用于当所述差值小于所述最小筛选跨度值时，报告心拍为非伪影。
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