[發明專利]一種應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法

在審

• 申請號: 201810485226.3
• 申請日: 2018-05-18
• 公開（公告）號: CN108888258A
• 公開（公告）日: 2018-11-27
• 發明（設計）人: 陳弘達;龐博;劉鳴
• 申請（專利權）人: 中國科學院半導體研究所;中國科學院大學
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 任巖

本公開提供了一種應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法；該應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法包括：計算輸入心電信號的小波分解系數WT(n)；利用經驗模態分解法處理所述小波分解系數WT(n)，確定包含有心電信號中能量分布信息的單分量序列I(t)；利用希爾伯特變換對所述單分量序列I(t)進行包絡解調，由此檢測得到所述心電信號特征區域的分布信息。本公開應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法復雜度低，準確率高，實現了信號消噪和特征提取一體化，降低了處理開銷。

技術領域

本公開涉及信號處理領域，更確切地說是涉及生理電信號處理的技術領域，具體涉及一種應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法，其是一種適合穿戴式便攜系統實現的低復雜度、高準確率的檢測方法。

背景技術

心電圖信號，以下簡稱心電信號，是在心臟的生理活動中由心肌的電活動疊加產生的。在日常監測的場景中，具有體積小、無外接引線的優勢的基于胸壁雙導聯及單導聯采集方式的心電收集裝置獲得了愈發廣泛的應用，且其處理電路往往還兼具便于集成化的優勢，而這樣的采集節點往往存在信號信噪比較差的問題，因此需要將特征區域在線檢測進行無線傳輸的方式進行處理，在穿戴式設備的場景下，這樣的區域一般是指如QRS波簇這樣具有相對較大時域能量分布信息的區域。

目前常用的QRS波識別法主要包括時域法、神經網絡法以及時頻分析法。

時域法是針對心電的特征區域中存在斜率大、振幅大這一時域波形特征來進行波形檢測的方法，其優點在于運算復雜度低、便于硬件化實現，然而由于該方法存在抗干擾能力差的缺陷，不適合應用于穿戴式設備中。

神經網絡法一般根據訓練集合來訓練神經網絡識別器，這種方法的優勢在于訓練集選擇得當時可以取得非常良好的識別精度，但是由于生理信號本身存在著個體之間的差異，因而這類方法往往受到訓練集合的限制。

時頻分析法是一種集合時域和頻域分析的方法工具，具有能夠對信號中能量和特征點精確識別、抗噪聲干擾能力強的優勢。通常來說這類方法運算量也比較大，不太便于在便攜式設備上實現。

綜上，亟需一種復雜度低、準確率高、運算量小的應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本公開提供了一種應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法，以至少部分解決以上所提出的技術問題。

(二)技術方案

根據本公開的一個方面，提供了一種應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法，包括：

計算輸入心電信號的小波分解系數WT(n)；

利用經驗模態分解法處理所述小波分解系數WT(n)，確定包含有心電信號中能量分布信息的單分量序列I(t)；

利用希爾伯特變換對所述單分量序列I(t)進行包絡解調，由此檢測得到所述心電信號特征區域的分布信息。

在一些實施例中，在所述經驗模態分解法中采用線性插值取代三次樣條插值的方式進行分解，即簡化經驗模態分解法。

在一些實施例中，利用經驗模態分解結果的頻帶遞減特性，基于與小波分解系數的相關性選取單分量序列I(t)。

在一些實施例中，選取與所述小波分解系數WT(n)相關系數最大的本征模態函數后一階的輸出作為所述單分量序列I(t)。

在一些實施例中，所述應用于穿戴式設備的心電信號特征區域檢測方法在所述的利用希爾伯特變換對所述單分量序列I(t)進行包絡解調的步驟之后還包括：對所述包絡解調得到的信號進行相位修正及特征區域劃分。

在一些實施例中，根據與心電信號中待檢測頂點就近對齊的原則對包絡解調造成的相位漂移進行修正。