[發明專利]一種具有心電信號質量判別功能的心電監測系統在審
| 申請號: | 201610056148.6 | 申請日: | 2016-01-27 |
| 公開(公告)號: | CN105726013A | 公開(公告)日: | 2016-07-06 |
| 發明(設計)人: | 姚劍;何挺挺;姚志邦;趙曉鵬 | 申請(專利權)人: | 江銘眾科技有限公司;浙江銘眾醫療器械有限公司;浙江銘眾生物醫用材料與器械研究院 |
| 主分類號: | A61B5/0402 | 分類號: | A61B5/0402;A61B5/00 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡紅娟 |
| 地址: | 310000 浙江省紹*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 有心 電信號 質量 判別 功能 監測 系統 | ||
技術領域
本發明屬于醫療設備技術領域,具體涉及一種具有心電信號質量判別功能的心電監測系統。
背景技術
心電信號常常會受到嚴重的噪音和假象干擾,而濾波算法很多時候并不能很好得去除這些干擾,特別是因為干擾信號和心電信號往往具有相似的頻率成分及相近的形態。因此干擾會降低心電信號質量,并影響基于心電的自動疾病診斷從而引起較多的假報警(假陽性)情況。比如心電信號太差會引起ICU中大量的假報警,ICU中的假報警甚至可能高達86%。
隨著人類預期壽命的逐漸提高,現代社會健康老齡化將成為全球重點。世界衛生組織估計到2050年全世界60歲以上人口將達到20億,并且80%的老年人將生活在低收入和中等收入國家。心血管疾病等慢性病將成為一個很大的負擔并嚴重影響老年人的生活質量。移動醫療和可穿戴式醫療設備將越來越廣泛地用于慢性病的預防和管理。未來移動醫療將提供高質、低價、方便的健康管理方案。比如Holter因其可以在不影響日常生活的情況下方便地使用,而被廣泛用于長程的心電監護。Holter的動態監測功能使得其可以在臨床使用中達到24小時甚至長達數天的連續監測。現代通訊手段使得心電信號可以很方便得存儲并近乎實時得傳輸到醫護人員的電腦上或其他移動終端上。但是,動態下的Holter信號會受到比較嚴重的噪音的假象干擾,被噪音污染的Holter信號對自動甚至人工疾病診斷造成很大困難。
通過實時對心電信號質量進行評估,用戶可以即時知道所獲取的心電信號的質量如何。如果,信號質量太差,用戶將得到提醒,并重新測量信號,或檢查電極的聯結,或檢查其他可能造成的噪音影響。
從近期一些文獻或者專利技術中可以查閱到有關心電信號質量評估技術的研究,但是這些研究都是基于特征點提取的,也即首先通過一種算法提取心電信號的特征點,比如多數情況下是R波點或者是QRS波群,然后通過對特征點提取結果的分析、QRS波形的分析等獲取對信號質量的描述;但特征提取結果的重要影響因素之一便是信號質量水平,信號質量問題會對特征提取造成誤差,通過特征提取結果對信號質量水平進行判斷也帶來誤差,這些誤差都是向后積累的,最終造成分析結果的不精確,甚至是錯誤。
另外,信號質量水平不是簡單的好與不好的區別,具有明顯的模糊性質,這符合人類本身對于信號質量的認知方式。對于一例特定的信號,其可能含有多種影響質量的因素,怎樣將它歸類到與其更為相似的一種類別中,以往的處理方式很難做到這一點。
發明內容
針對現有技術所存在的上述技術問題,本發明提供了一種具有心電信號質量判別功能的心電監測系統,能夠有效的判斷心電信號質量是否滿足可接受要求,大大降低了由于信號質量較低帶來的診斷結果錯誤。
一種具有心電信號質量判別功能的心電監測系統,包括心電監測器和智能終端,所述的心電監測器與智能終端通過無線通訊連接;
所述的心電監測器包括監測器主體和若干個心電采集電極,所述的監測器主體內設有主控模塊、信號調理模塊和藍牙通訊模塊;心電采集電極與信號調理模塊連接,信號調理模塊與主控模塊連接,主控模塊與藍牙通訊模塊連接;所述的心電采集電極用于拾取人體表的微弱心電信號,送入信號調理模塊經過放大濾波處理后,由主控模塊進行采樣和數字信號處理,然后通過藍牙通訊模塊將心電信號傳輸給智能終端;
所述的智能終端包括藍牙通訊模塊和處理器,所述的處理器包括:
信號采集模塊,用于通過智能終端內的藍牙通訊模塊收集心電監測器提供的心電數據;所述的心電數據為心電監測器預先采集得到基于獨立導聯通道的m組心電信號段或用戶日常檢測時心電監測器采集得到單通道的心電信號段;所述m組心電信號段的質量通過人工被標記為0或1,1表示滿足接受要求,0表示不滿足接受要求,m為大于1的自然數;
特征提取模塊,用于對所述的心電數據進行特征提取即對于任一心電信號段通過計算得到該心電信號段的QRS能量比值、信號峰度和基線能量比值,并將這三個特征指標組成該心電信號段的特征序列;
神經網絡訓練模塊,用于根據與上述m組心電信號段對應提取得到的m組特征序列通過人工神經網絡學習算法進行訓練,得到關于心電信號質量的判別模型;
判別模塊,用于將用戶日常檢測得到的單通道心電信號段所對應的特征序列代入上述判別模型中得到對應關于心電信號質量的輸出結果,進而根據該輸出結果判斷出該單通道心電信號段的質量是否滿足接受要求。
所述的特征提取模塊通過以下算式計算心電信號段的QRS能量比值:
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