CN102028460B - 心室纤颤信号序列自动检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于医疗器件技术领域,具体涉及心室纤颤信号序列自动检测系统。该系统由数据采集模块、滤波模块、信号转化模块和网络子图分析模块组成。其中,数据采集模块按照一定的采样率采集点数为n的心电信号数据;滤波模块滤除数字心电信号中的工频干扰、噪声、消除基线漂移;信号转化模块将滤波后的时间长度为t的心电信号转化为网络,网络子图分析模块分析网络的四阶子图。本发明通过这四个模块,有效地自动区分正常心电信号和心室纤颤,能够准确反映出正常心电信号与室颤类信号的特征,具有较高的灵敏度,特异性和准确度。
Description
技术领域
本发明属于医疗器件技术领域,具体涉及心室纤颤信号序列自动检测系统。
背景技术
心脏骤停严重危害了人们的健康,其中88%由心室颤动等恶性心律失常导致。如果这些病人能够得以及时的除颤,有1/3的人能够幸存。除了由医护人员手动除颤外,一些自动除颤设备也在用于心脏复苏。自动除颤设备需要根据心电信号自动分析加以判断是否需要电击。因此,自动除颤设备的室颤检测算法是至关重要的。
目前检测心室纤颤一般采用时域检测法,频域检测法和时-频分析检测法,及相关的动力学分析法等。
本自动识别模块的核心算法是基于网络的角度来分析心电信号,通过映射网络的两种典型四阶子图的大小排序来自动识别心室纤颤,不需要人为设定参数或判定阈值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种使用操作方便,识别灵敏度高、特异性好的心室纤颤信号序列自动检测系统。
本发明提出的心室纤颤信号序列自动检测系统,由数据采集模块、滤波模块、信号转化模块和网络子图分析模块组成。本发明通过这四个模块,有效地自动区分正常心电信号和心室纤颤,能够准确反映出正常心电信号与室颤类信号的特征,具有较高的灵敏度,特异性和准确度。各个模块的功能如下:
数据采集模块,按照一定的采样率,采集点数为n的心电信号数据;n根据实际需要确定;
滤波模块,滤除数字心电信号中的工频干扰,噪声,消除基线漂移,具体为:
1、通过50Hz的陷波器去除工频干扰;
2、通过截止频率为1Hz的高通滤波器,滤除基线漂移;
3、通过截止频率为30Hz的二阶低通巴特沃斯滤波器,滤除肌电干扰;
信号转化模块,将滤波后的时间长度为t的心电信号转化为网络,转化的方法为可视图方法:心电信号中的任意两个数(幅)值 和,只要数值A与数值B之间所有点(其中)满足公式:,则数值A对应到网络的节点与数值B在对应到网络的节点在网络中是相连的。
网络子图分析模块,分析网络的四阶子图,如果子图C的数目(百分比)大于子图A的数目(百分比),则将该网络对应的心电信号视为正常;如果子图C的数目(百分比)小于子图A的数目(百分比),则将该网络对应的心电信号视为室颤。其中,子图C由四个节点,三条边组成,呈星型;子图A由四个节点,三条边组成,形状呈链型,见图2所示。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
图2是网络四阶子图A和子图C的图示。
图3是本发明的工作流程图。
具体实施方式
本发明的提出的心室纤颤识别系统包括,首先通过心电采集模块,获取采样频率为250Hz,时间长度为8s的心电信号;滤波模块,滤除心电信号的工频和肌电干扰,消除基线漂移;信号转换模块,将预处理后的心电信号转化为网络;子图分析模块,分析网络子图A与子图C的数量(百分比),实现对心室纤颤的判定。
本发明工作时执行步骤如下:
A、 通过数据采集模块,获取采样速率为250Hz,时间长度为8s的心电信号。
B、 通过滤波模块,将该心电信号进行滤波,滤波的过程如下:
1、通过50Hz的陷波器去除工频干扰;
2、通过截止频率为1Hz的高通滤波器,滤除基线漂移;
3、通过截止频率为30Hz的二阶低通巴特沃斯滤波器,滤除肌电干扰。该滤波过程为自动除颤器中常规的心电信号预处理。
C、 通过信号转化模块,将预处理过的心电信号转化为网络,转化的方法为可视图方法:心电信号中的任意两个数(幅)值和,只要数值A与数值B之间所有点(其中)满足公式:,则数值A对应到网络的节点与数值B对应到网络的节点在网络中是相连的。
D、通过子图分析模块分析网络子图A与子图C的百分比,如果子图C的数目(百分比)大于子图A的数目(百分比),则将该网络对应的心电信号视为正常;如果子图C的数目(百分比)小于子图A的数目(百分比),则将该网络对应的心电信号视为室颤。其中,子图C由四个节点,三条边组成,呈星型;子图A由四个节点,三条边组成,形状呈链型。通过该模块判定心室纤颤的发生。
本发明已经对标准数据库MIT的CUDB(Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database)和VFDB(the MIT-BIH Malignant Ventricular ArrhythmiaDatabase)数据库进行了评测。对正常心电信号和心室纤颤区分能力强,灵敏性,特异性和准确性高。可以运用到如下仪器中:自动除颤仪,监护仪等。
Claims (1)
1.一种心室纤颤信号序列自动检测系统,其特征在于由数据采集模块、滤波模块、信号转化模块和网络子图分析模块组成;各个模块的功能如下:
数据采集模块,按照一定的采样率,采集点数为n的心电信号数据;n根据实际需要确定;
滤波模块,滤除数字心电信号中的工频干扰,噪声,消除基线漂移,具体为:
1)通过50Hz的陷波器去除工频干扰;
2)通过截止频率为1Hz的高通滤波器,滤除基线漂移;
3)通过截止频率为30Hz的二阶低通巴特沃斯滤波器,滤除肌电干扰;
信号转化模块,将滤波后的时间长度为t的心电信号转化为网络,转化的方法为可视图方法:心电信号中的任意两个数值 和,只要数值A与数值B之间所有点,其中,满足公式:,则数值A对应到网络中的节点与数值B在网络中对应的节点在网络中是相连的;
网络子图分析模块,分析网络的四阶子图,如果子图C的数目大于子图A的数目,则将该网络对应的心电信号视为正常;如果子图C的数目小于子图A的数目,则将该网络对应的心电信号视为室颤;其中,子图C由四个节点、三条边组成,呈星型;子图A由四个节点、三条边组成,形状呈链型。
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CN106214145B (zh) * | 2016-07-20 | 2019-12-10 | 杨一平 | 一种基于深度学习算法的心电图分类方法 |
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CN112842825B (zh) * | 2021-02-24 | 2023-06-09 | 郑州铁路职业技术学院 | 一种下肢康复恢复的训练装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1909831A (zh) * | 2004-01-21 | 2007-02-07 | 心脏网络公司 | 心脏监视方法 |
CN1989897A (zh) * | 2005-12-29 | 2007-07-04 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 基于复杂度的心室纤颤综合检测方法 |
CN101652158A (zh) * | 2007-04-11 | 2010-02-17 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 具有利用患者生理数据的cpr通气分析的除颤器 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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US7092751B2 (en) * | 2003-09-23 | 2006-08-15 | Instrumentarium Corp. | Detection of atrial arrhythmia |
US8666483B2 (en) * | 2007-10-24 | 2014-03-04 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System for cardiac medical condition detection and characterization |
US20100262029A1 (en) * | 2009-04-14 | 2010-10-14 | Kelly N Patrick | Needle implantable atrial fibrillation monitor and methods for use therewith |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1909831A (zh) * | 2004-01-21 | 2007-02-07 | 心脏网络公司 | 心脏监视方法 |
CN1989897A (zh) * | 2005-12-29 | 2007-07-04 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 基于复杂度的心室纤颤综合检测方法 |
CN101652158A (zh) * | 2007-04-11 | 2010-02-17 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 具有利用患者生理数据的cpr通气分析的除颤器 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
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心室纤颤和心动过速的小波非广度熵分析;王刚等;《哈尔滨工业大学学报》;20080331;第40卷(第3期);第458-461页 * |
王刚等.心室纤颤和心动过速的小波非广度熵分析.《哈尔滨工业大学学报》.2008,第40卷(第3期), |
短QT综合征多频率室性心动过速和心室颤动的机理与消融治疗;郭成军等;《中国心脏起搏与心电生理杂志》;20051231;第19卷(第1期);第23-28页 * |
郭成军等.短QT综合征多频率室性心动过速和心室颤动的机理与消融治疗.《中国心脏起搏与心电生理杂志》.2005,第19卷(第1期),第23-28页. |
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