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申请/专利权人：无锡市健维仪器有限公司

摘要：本发明提供一种心电导联数据质量评估方法，其可以自动地为多导联信号数据中每个导联的信号进行打分，为后续技术人员或者医疗人员选择高质量数据提供有效的数据支持。其对每个导联数据构建了四个指标：信噪比、QRS波的匹配度、数据的信号幅度和数据被干扰程度，从四个角度进行评估；其中，信噪比体现了导联数据中有用信号的占比，QRS波的匹配度表示本导联数据与其他导联数据相比QRS波位置是否正常，导联信号的波形的质量，数据的信号幅度体现了本导联数据信号的强弱质量，数据被干扰程度体现了RR捡起的稳定性即波形的被干扰度，弥补QRS波识别不准的技术漏洞。

主权项：1.一种心电导联数据质量评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：获取所有的导联心电信号数据；定义导联数据为：ECGi，其中，i表示第i个导联，i取值为大于等于2的自然数；S2：计算每个导联数据的信噪比SSNR_i；S3：计算第i个导联的r波的匹配得分Sqrs_i，计算方法如下： 其中，其中，total代表总的导联数量，mr_i代表第i个导联的QRS波的数量，mr_n代表第n个导联的QRS波的数量，distancex,y代表x和y两个r波的距离；Threshold代表预设的距离阈值，在公式中采用欧氏距离； 为第i个到导联数据中第q个QRS波位置； 为第n个到导联数据中第q个QRS波位置；S4：计算各导联的幅度，计算方法如下： 其中，Samp_i表示第i个导联信号中所有的QRS波的平均幅度值，mr_i代表第i个导联中包括的QRS波的总数量，QRSAMPp表第p个r波的幅度数值；S5：计算各导联的干扰度；Sartifact_i＝stdRRi，Sartifact_i表示第i个导联数据的信号被干扰程度，std代表标准差，RRi代表第i个导联的数据中包括的所有的rr间期；S6：构建导联数据的评分模型；scorei＝α×SSNR_i+β×Sqrs_i+γ×Samp_i+δ×Sartifact_i；其中，其中，α，β，γ和δ分别为导联数据的信噪比SSNR_i、导联的r波的匹配得分各项权重Sqrs_i、导联的幅度Samp_i和导联的干扰度Sartifact_i对应的分值权重；S7：基于机器学习模型拟合α、β、γ和δ，得到训练好的所述评分模型；S8：将待评估心电信号数据，按照对每个导联信号分别计算导联数据的信噪比SSNR_i、导联的r波的匹配得分各项权重Sqrs_i、导联的幅度Samp_i和导联的干扰度Sartifact_i对应的分值权重后，送入到训练好的所述评分模型中，得到每个导联数据对应的评分。

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