CN116049519A - 一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统 - Google Patents
一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116049519A CN116049519A CN202310030150.6A CN202310030150A CN116049519A CN 116049519 A CN116049519 A CN 116049519A CN 202310030150 A CN202310030150 A CN 202310030150A CN 116049519 A CN116049519 A CN 116049519A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- data
- database
- analysis system
- fourier transform
- 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.)
- Withdrawn
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
- A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/906—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/12—Digital output to print unit, e.g. line printer, chain printer
- G06F3/1201—Dedicated interfaces to print systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Pathology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,包括心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块、录波器和输出模块,所述心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块和录波器依次电性连接,所述显示模块和所述滤波器均与所述输出模块电性连接;所述心电检测设备,对人体的心脏功能进行检测,并将检测的信息数据传送至数据库模块内;所述数据库模块,储存人体心脏功能检测的信息数据。本发明将心电信号进行数据的整合分析,从而处理得到时域和频的波形,在进行观察分析,非常的方便使用,能够更加快速准确的让医生判断病情,不会耽误医疗诊断。
Description
技术领域
本发明涉及医疗技术领域,特别涉及一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统。
背景技术
心脏病是威胁人们生命和健康的重要疾病之一,如何有效的检测和评估心脏心脏病状况是心脏病治疗中的一个重要研究课题。在医学方面的临床试验中心脏功能的检验与分析一直以来都依赖于心电图的图像来进行。目前心电信号处理的方法是:过滤心电信号,降噪,然后用一定的标准来确定主题区域值,并且检测收集到我们需要的有效的信号与信息,这种操作的方法非常的复杂,短时间内难以理解和学习,并且他的分析速度非常的缓慢且效率低下,不适合在临床上应用进行诊断,为此,提出一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统。
发明内容
有鉴于此,本发明希望提供一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,以解决或缓解现有技术中存在的技术问题,至少提供一种有益的选择。
本发明实施例的技术方案是这样实现的:一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,包括心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块、录波器和输出模块,所述心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块和录波器依次电性连接,所述显示模块和所述滤波器均与所述输出模块电性连接;
所述心电检测设备,对人体的心脏功能进行检测,并将检测的信息数据传送至数据库模块内;
所述数据库模块,储存人体心脏功能检测的信息数据;
所述识别模块,用于方便将数据库模块中的信息数据进行识别区分;
所述录入模块,用于将识别模块中识别区分的数据传输至储存模块;
所述数据处理模块,将储存模块内部的数据通过公式计算后,得出的图像会传输至显示模块内;
所述录波器,用于方便将显示模块中模糊的图片信号进行过滤,使干扰信号降低,噪点变少,使图片更加准确清晰;
所述输出模块,用于方便将显示模块和滤波器处理的图片进行打印。
进一步优选的,所述识别模块还包括识别区分模块,方便将检测的信息数据中的QRS波群进行区分。
进一步优选的,所述数据库模块配合有缓存模块,能够储存一端时间人体的心脏功能的检测信息数据。
进一步优选的,所述数据处理模块还包括转换模块,便于将无法利用的数据进行进制转换处理后,使其成为能够被直接使用的数据,并且收入到各个矩阵中,便于方便信息数据进行精确使用。
进一步优选的,所述数据处理模块中的公式为
F(ω)
间域的函数表示为频率域的函数的积分,反过来,其正变换恰好是将频率F(ω)f(t)f(t)
域的函数表示为时间域的函数的积分形式,当为奇函数(或偶函数)时,其余弦(或正弦)分量为零,而可以称这时的变换为余弦变换(或正弦变换),用于方便对区分的QRS波群进行计算。
进一步优选的,所述显示模块包括控制面板,方便人员进行观看显示结果进行调整检测精确度。
本发明实施例由于采用以上技术方案,其具有以下优点:
一、本发明将心电信号进行数据的整合分析,从而处理得到时域和频的波形,在进行观察分析,非常的方便使用,能够更加快速准确的让医生判断病情,不会耽误医疗诊断。
二、本发明具有信息丰富、灵敏度高、多参数、多索引动态显示等优点。
上述概述仅仅是为了说明书的目的,并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外,通过参考附图和以下的详细描述,本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,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为本发明的流程图;
图2为本发明的时域图;
图3为本发明的频域图。
具体实施方式
在下文中,仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样,在不脱离本发明的精神或范围的情况下,可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此,附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
实施例一
如图1-图3所示,本发明实施例提供了一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,包括心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块、录波器和输出模块,心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块和录波器依次电性连接,显示模块和滤波器均与输出模块电性连接;
心电检测设备,对人体的心脏功能进行检测,并将检测的信息数据传送至数据库模块内;
数据库模块,储存人体心脏功能检测的信息数据;
识别模块,用于方便将数据库模块中的信息数据进行识别区分;
录入模块,用于将识别模块中识别区分的数据传输至储存模块;
数据处理模块,将储存模块内部的数据通过公式计算后,得出的图像会传输至显示模块内;
录波器,用于方便将显示模块中模糊的图片信号进行过滤,使干扰信号降低,噪点变少,使图片更加准确清晰;
输出模块,用于方便将显示模块和滤波器处理的图片进行打印。
在一个实施例中,识别模块还包括识别区分模块,方便将检测的信息数据中的QRS波群进行区分。
在一个实施例中,数据库模块配合有缓存模块,能够储存一端时间人体的心脏功能的检测信息数据。
在一个实施例中,数据处理模块还包括转换模块,便于将无法利用的数据进行进制转换处理后,使其成为能够被直接使用的数据,并且收入到各个矩阵中,便于方便信息数据进行精确使用。
在一个实施例中,数据处理模块中的公式为
F(ω)
域的函数表示为频率域的函数的积分,反过来,其正变换恰好是将频率域F(ω)f(t)f(t)的函数表示为时间域的函数的积分形式,当为奇函数(或偶函数)时,其余弦(或正弦)分量为零,而可以称这时的变换为余弦变换(或正弦变换),用于方便对区分的QRS波群进行计算。
在一个实施例中,显示模块包括控制面板,方便人员进行观看显示结果进行调整检测精确度。
实施例二
如图1-图3所示,本系统主要是对心电数据的读取处理和以图像化展示为主要功能的设计,使用心电检测设备在得到人体数据文件后,将人体数据文件储存数据库模块,此时通过识别模块会根据人体数据文件的路径对文件进行识别和录入,将其导入到储存模块中,此时通过数据处理模块将储存模块中的人体数据文件的信息进行归类存储,在完成这一步之后,数据处理模块中的转换模块会对无法直接利用的数据进行进制,转换处理,使其成为能够被直接使用的数据,并且收入到各个矩阵中,完成这几项工作之后,数据处理模块便自动运行,当识别到我们需要的数据条件,都满足时便进行下一个步骤,通过通过数据处理模块总的公式,将数据图像在显示模块中显示出来,如果图像不够清晰,有干扰信号的话会进入滤波器进行处理,滤波器能够对信号进行过滤,使干扰信号降低,噪点变少,经过此次处理后,信号便会更加的准确清晰不会对图像的判断产生影响,接下来便是时域和频域图像的输出,然后完成任务。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到其各种变化或替换,这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,其特征在于:包括心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块、录波器和输出模块,所述心电检测设备、数据库模块、识别模块、录入模块、储存模块、数据处理模块、显示模块和录波器依次电性连接,所述显示模块和所述滤波器均与所述输出模块电性连接;
所述心电检测设备,对人体的心脏功能进行检测,并将检测的信息数据传送至数据库模块内;
所述数据库模块,储存人体心脏功能检测的信息数据;
所述识别模块,用于方便将数据库模块中的信息数据进行识别区分;
所述录入模块,用于将识别模块中识别区分的数据传输至储存模块;
所述数据处理模块,将储存模块内部的数据通过公式计算后,得出的图像会传输至显示模块内;
所述录波器,用于方便将显示模块中模糊的图片信号进行过滤,使干扰信号降低,噪点变少,使图片更加准确清晰;
所述输出模块,用于方便将显示模块和滤波器处理的图片进行打印。
2.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,其特征在于:所述识别模块还包括识别区分模块,方便将检测的信息数据中的QRS波群进行区分。
3.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,其特征在于:所述数据库模块配合有缓存模块,能够储存一端时间人体的心脏功能的检测信息数据。
4.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,其特征在于:所述数据处理模块还包括转换模块,便于将无法利用的数据进行进制转换处理后,使其成为能够被直接使用的数据,并且收入到各个矩阵中,便于方便信息数据进行精确使用。
6.根据权利要求1所述的基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统,其特征在于:所述显示模块包括控制面板,方便人员进行观看显示结果进行调整检测精确度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310030150.6A CN116049519A (zh) | 2023-01-10 | 2023-01-10 | 一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310030150.6A CN116049519A (zh) | 2023-01-10 | 2023-01-10 | 一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116049519A true CN116049519A (zh) | 2023-05-02 |
Family
ID=86130921
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310030150.6A Withdrawn CN116049519A (zh) | 2023-01-10 | 2023-01-10 | 一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116049519A (zh) |
-
2023
- 2023-01-10 CN CN202310030150.6A patent/CN116049519A/zh not_active Withdrawn
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11350868B2 (en) | Electrocardiogram information processing method and electrocardiogram workstation system | |
WO2019038109A1 (en) | METHOD FOR DETECTING ANOMALIES IN ECG SIGNALS | |
Emmanuel | A review of signal processing techniques for heart sound analysis in clinical diagnosis | |
WO2001091627B1 (en) | System and device for multi-scale analysis and representation of electrocardiographic data | |
Bashar et al. | Developing a novel noise artifact detection algorithm for smartphone PPG signals: Preliminary results | |
US10660536B2 (en) | Wearable biometric measurement device | |
Gavrovska et al. | Automatic heart sound detection in pediatric patients without electrocardiogram reference via pseudo-affine Wigner–Ville distribution and Haar wavelet lifting | |
US11311198B2 (en) | System and method for determining psychological stress of a person | |
Last et al. | Multi-component based cross correlation beat detection in electrocardiogram analysis | |
CN110123304B (zh) | 基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声滤除方法 | |
US11051765B2 (en) | Health status detecting system and method for detecting health status | |
Omarov et al. | Artificial Intelligence in Medicine: Real Time Electronic Stethoscope for Heart Diseases Detection. | |
Mollakazemi et al. | Fetal QRS detection in noninvasive abdominal electrocardiograms using principal component analysis and discrete wavelet transforms with signal quality estimation | |
JPH08206088A (ja) | 解析装置 | |
CN107970027B (zh) | 一种桡动脉检测与人体体质识别系统和方法 | |
Liao et al. | Impact of recording length and other arrhythmias on atrial fibrillation detection from wrist photoplethysmogram using smartwatches | |
Gupta et al. | Pre-processing based ECG signal analysis using emerging tools | |
Paul et al. | Automated detection of cardinal points of ECG signal for feature extraction using a single median filter | |
Jaros et al. | Novel phonocardiography system for heartbeat detection from various locations | |
Srinivas et al. | Adaptive learning based heartbeat classification | |
Crema et al. | Efficient R-peak detection algorithm for real-time analysis of ECG in portable devices | |
Omarov et al. | Electronic stethoscope for heartbeat abnormality detection | |
CN116049519A (zh) | 一种基于傅里叶变换的心电图频谱分析系统 | |
KR102467211B1 (ko) | 머신 러닝을 이용하여 심전도 파형 분류 방법 및 장치 | |
Behbahani | A hybrid algorithm for heart sounds segmentation based on phonocardiogram |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20230502 |