申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2024-04-07

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118299035A

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16H10/60;G06F18/25;G06F18/10;G06F18/2415;A61B5/361;A61B5/00;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明提供了一种基于心电图的阵发性房颤检测方法、介质和设备；其中方法为：读取原始心电信号并进行小波变换去噪处理；提取心电信号对应的RR间期序列；对RR间期序列进行中值滤波处理；以滑动窗的形式，计算滑动窗内RR间期序列的均值以及熵；提取滑动窗长度对应原始心电序列的f波检测特征向量，输入一维卷积神经网络，网络输出f波出现的概率估计值；根据熵和f波出现的概率估计值进行房颤信号识别。该方法以熵量化RR间期的不规则程度，并在熵的估计过程中对心率的变化进行补偿，以提高熵估计的鲁棒性；综合心室特征和心房特征，有利于提高识别的灵敏度和特异度。

主权项：1.一种基于心电图的阵发性房颤检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、读取原始心电信号，并对原始心电信号进行小波变换去噪处理；步骤S2、对去噪后的心电信号，确定心电信号中R波的位置，记R峰的位置集合为r＝{r1，r2，...，rk+1}，其中0＜r1＜r2＜…＜rk+1＜M，其中，M为心电信号序列的长度；步骤S3、计算相邻R波之间的时间差，得到各个RR间期长度RRi：RRi＝ri+1-ri；并记k个连续的RR间期序列为RR＝{RR1，RR2，...，RRk}；步骤S4、对RR间期序列进行中值滤波处理，得到滤波后的RR间期序列RRm＝{RRm1，RRm2，...，RRmk}；步骤S5、采用窗长为N，窗移为N的滑动窗对RR间期序列RRm进行处理；对第h个滑动窗，计算滑动窗内RR间期序列RRm的均值步骤S6、计算第h个滑动窗内RRm的熵Mth；步骤S7、对第h个滑动窗，N个RR间期序列RRm的滑动窗对应心拍数为N+1；截取每个心拍R峰到达前设定时间区间的原始心电信号片段，并进行拼接，得到P波片段；步骤S8、对第h个滑动窗对应的P波片段进行如下预处理：对所述P波片段作带通滤波以滤除对f波造成干扰的信号，得到f片段；对所述P波片段作低通滤波以滤除对P波造成干扰的信号，得到P片段；拼接f片段和P片段得到对应于对第h个滑动窗的f波检测特征向量；步骤S9、将所述f波检测特征向量输入一维卷积神经网络，一维卷积神经网络输出f波出现的概率估计值Pfh；步骤S10、根据熵Mth和f波出现的概率估计值Pfh，进行房颤信号识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 一种基于心电图的阵发性房颤检测方法、介质和设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD