一種心電信號的處理方法及系統技術方案

本發明專利技術適用于數據處理技術領域，提供了一種心電信號的處理方法及系統，該方法包括：采集心電信號；對采集的心電信號進行預處理；將預處理后的心電信號分解為單周期心電信號組，并對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號進行歸一化處理；對歸一化處理后的單周期心電信號進行多項式擬合，獲取擬合參數；根據所述擬合參數，通過預先建立的分類模型對所述心電信號進行分類識別，獲得識別結果。本發明專利技術采用多項式擬和參數作為心電信號分類的特征向量具有更好的魯棒性，而且通過對單周期心電信號進行歸一化處理可有效解決心電信號基線漂移以及心率變化帶來的誤差。

【技術實現步驟摘要】
—種心電信號的處理方法及系統
本專利技術屬于數據處理
，尤其涉及一種心電信號的處理方法及系統。
技術介紹
心電信號是人體重要的生物電信號之一，從不同層面上反映了心臟的工作狀態和可靠的內部特征信息，通過對心電信號的分類識別，可方便對心臟疾病快速作出診斷?，F有對于心電信號的分類識別主要采用人工神經網絡方法。人工神經網絡方法需要通過模仿人腦學習過程建立相應的數學模型對心電信號進行分類識別，復雜度較高，且魯棒性較低。
技術實現思路
本專利技術實施例在于提供一種心電信號的處理方法，以解決現有基于人工神經網絡的心電信號分類識別技術復雜度較高且魯棒性較低的問題。本專利技術實施例的第一方面，提供一種心電信號的處理方法，所述方法包括:采集心電信號；對采集的心電信號進行預處理；將預處理后的心電信號分解為單周期心電信號組，并對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號進行歸一化處理；對歸一化處理后的單周期心電信號進行多項式擬合，獲取擬合參數；根據所述擬合參數，通過預習建立的分類模型對所述心電信號進行分類識別，獲得識別結果。本專利技術實施例的第二方面，提供一種心電信號的處理系統，所述系統包括:信息采集單元，用于采集心電信號；預處理單元，用于對采集的心電信號進行預處理；歸一化處理單元，用于將預處理后的心電信號分解為單周期心電信號組，并對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號進行歸一化處理；擬合單元，用于對歸一化處理后的單周期心電信號進行多項式擬合，獲取擬合參數；分類識別單元，用于根據所述擬合參數，通過預習建立的分類模型對所述心電信號進行分類識別，獲得識別結果。本專利技術實施例與現有技術相比存在的有益效果是:1)采用多項式擬和參數作為心電信號分類的特征向量具有更好的魯棒性；2)通過對單周期心電信號進行歸一化處理可有效解決心電信號基線漂移以及心率變化帶來的誤差；3)實現簡單，對硬件要求較低，從而有利于降低產品成本；4)可使用家庭式便捷設備采集心電數據，不再局限于現有的心電數據只能由醫院使用的標準十二導聯心電采集設備采集，真正實現“在家就醫”。【附圖說明】為了更清楚地說明本專利技術實施例中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1是本專利技術第一實施例提供的心電信號處理方法的實現流程圖；圖2是本專利技術第一實施例提供的R波檢測結果的示例圖；圖3是本專利技術第一實施例提供的擬合結果的示例圖；圖4是本專利技術第一實施例提供的心電信號分類識別的示意圖；圖5是本專利技術第二實施例提供的心電信號處理系統的組成結構圖?！揪唧w實施方式】為了使本專利技術的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本專利技術進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本專利技術，并不用于限定本專利技術。為了說明本專利技術所述的技術方案，下面通過具體實施例來進行說明。實施例一:圖1示出了第一實施例提供的心電信號處理方法的實現流程，該方法過程詳述如下:在步驟SlOl中，采集心電信號。優選的是，采集單導聯心電信號，可采集不同對象、不同時間段的心電信號。本實施例使用單導聯心電信號作為數據源，避免了對十二導聯心電信號進行采集的繁瑣。而且由于只需要采集單導聯心電信號，從而可使用家庭式便捷設備采集，不再局限于現有的心電數據只能由醫院使用的標準十二導聯心電采集設備采集，擴大了應用范圍，具有更強的易用性和實用性。在步驟S102中，對采集的心電信號進行預處理。具體的是，對采集的心電信號采用帶通濾波器(優選0.5-45Hz的巴特沃夫帶通濾波器)進行去噪處理以及采用頻域變化算法(優選小波變換算法)進行去基線漂移處理。在步驟S103中，將預處理后的心電信號分解為單周期心電信號組，并對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號進行歸一化處理。具體的是，獲取預處理后的心電信號，確定該心電信號的R波波峰點；以所述R波波峰點為分界線，將該心電信號分解為單周期心電信號組(區別于醫用心電信號從P波，R波到T波的周期分割方法)；對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號同時在橫軸(時間軸)和縱軸(電壓數據軸)上進行歸一化處理，并在時域上進行重采樣，以使得在同一心電信號處理系統中采用統一的采樣頻率。本實施例通過對單周期心電信號的橫軸及縱軸的歸一化處理可有效解決基線漂移以及心率變化帶來的誤差。其中，所述對所 述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號同時在時間軸和電壓數據軸上進行歸一化處理進一步包括:對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號同時在時間軸和電壓數據軸上進行范圍為[0，1]的歸一化處理，并在時間軸上進行三次樣條插值處理，插值間隔為[0:0.01:1]。進一步的，本實施例確定該心電信號的R波波峰點還包括:通過So and Chan QRS波檢測算法、差分閾值法或小波變換法檢測該心電信號的R波:在檢測到R波時，將所述R波中峰值大于或等于第一預設閾值的波峰作為初始波峰；將所述初始波峰中峰值大于或等于第二預設閾值，且峰值時間間隔大于或等于第三預設閾值的波峰作為R波波峰點，檢測結果如圖2所示。本實施例首先采用較為寬松的第一預設閾值初步確定R波的波峰，然后再通過第二預設閾值和第三預設閾值來獲得最終的R波波峰點。通過對R波波峰檢測的改進，可有效避免R波波峰的漏檢，而且可使得檢測到的R波波峰更準確、更能滿足實際需求。在步驟S104中，對歸一化處理后的單周期心電信號進行多項式擬合，獲取擬合參數，將所述擬合參數作為心電信號分類的特征向量。示例性的，可以將所述單周期心電信號平均劃分成兩段，然后分別對每段進行多項式擬合，獲取擬合參數，如圖3所示，由于是歸一化處理之后的結果，所以橫坐標和縱坐標表示的是“歸一化”之后時間值(橫坐標)和心電電壓值(縱坐標)在0-1之間的數值。在步驟S105中，根據所述擬合參數，通過預先建立的分類模型對所述心電信號進行分類識別，獲得識別結果。`如圖4所示，上部分數據為訓練數據，下部分數據為測試數據。本實施例通過所述訓練數據建立分類模型，將測試數據中獲得的擬合參數輸入所述分類模型，獲得識別結果。本實施例選取實驗樣本101例(健康樣本51例，心肌梗塞50例)，采用上述方式獲得的分類結果(在分類中采用了三倍交叉驗證)如表1所示:本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種心電信號的處理方法，其特征在于，所述方法包括：采集心電信號；對采集的心電信號進行預處理；將預處理后的心電信號分解為單周期心電信號組，并對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號進行歸一化處理；對歸一化處理后的單周期心電信號進行多項式擬合，獲取擬合參數；根據所述擬合參數，通過預先建立的分類模型對所述心電信號進行分類識別，獲得識別結果。

【技術特征摘要】
1.一種心電信號的處理方法，其特征在于，所述方法包括: 采集心電信號； 對采集的心電信號進行預處理； 將預處理后的心電信號分解為單周期心電信號組，并對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號進行歸一化處理； 對歸一化處理后的單周期心電信號進行多項式擬合，獲取擬合參數； 根據所述擬合參數，通過預先建立的分類模型對所述心電信號進行分類識別，獲得識別結果。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對采集的心電信號進行預處理包括: 對采集的心電信號采用帶通濾波器進行去噪處理以及采用頻域變化算法進行去基線漂移處理。3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將預處理后的心電信號分解為單周期心電信號組，并對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號進行歸一化處理包括: 獲取預處理后的心電信號，確定該心電信號的R波波峰點； 以所述R波波峰點為分界線，將該心電信號分解為單周期心電信號組； 對所述單周期心 電信號組中的每個單周期心電信號同時在時間軸和電壓數據軸上進行歸一化處理，并在時域上進行重采樣。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號同時在時間軸和電壓數據軸上進行歸一化處理包括: 對所述單周期心電信號組中的每個單周期心電信號同時在時間軸和電壓數據軸上進行范圍為[O，I]的歸一化處理，并在時間軸上進行三次樣條插值處理，插值間隔為[0:0.01:1]。5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定該心電信號的R波波峰點包括: 通過差分閾值法或小波變換法檢測該心電信號的R波: 在檢測到R波時，將所述R波中峰值大于或等于第一預設閾值的波峰作為初始波峰；將所述初始波峰中峰值大于或等于第二預設閾值，且峰值時間間隔大于或等于第三預設閾...

【專利技術屬性】
技術研發人員：周豐豐，劉記奎，趙苗苗，羅幼喜，
申請(專利權)人：深圳先進技術研究院，
類型：發明
國別省市：