[發明專利]心電節律和形態異常識別及裝置

在審

• 申請號: 202010241470.2
• 申請日: 2020-03-31
• 公開（公告）號: CN111743531A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 鄭志強;朱欣予
• 申請（專利權）人: 江蘇廣宇淘璞網絡科技有限公司
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402;A61B5/0472;A61B5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種心電節律和形態異常識別方法。其中，方法包括：(1)采集短時的12導聯心電序列數據；(2)將采集的短時12導聯心電序列數據按照單個樣本單個導聯進行z?score歸一化，歸一化后的單個樣本的每個導聯均值為0標準差為1；(3)基于殘差網絡模塊結構和SE block構建心電節律和形態異常識別模型網絡ResSe?CNN；(4)根據歸一化的12導聯心電序列數據，基于ResSe?CNN算法進行訓練，得到識別模型；(5)根據訓練得到的網絡模型預測未知標簽的12導聯心電序列數據，得到類別概率分布，完成節律和形態異常識別。本發明的心電節律和形態異常識別的F1分數更高。

技術領域

本發明涉及心電節律和形態異常識別，尤其涉及一種心電節律和形態異常識別方法 及裝置。

背景技術

心血管疾病(Cardiovascular disease,CVD)是全球發病率和死亡率的主要原因，因 心血管疾病死亡的人數超過全球死亡人數的30％。心律失常是因為心臟活動不正常所致，表現為心跳速度不規則、過快或者過慢，大約一半的心血管死亡是由于心源性猝死， 心律失常占心源性猝死的80％以上。心電圖(Electrocardiography,ECG)是心臟肌電活 動在機體表面的表達，記錄了心臟活動的電壓與時間的關系圖，成為臨床醫生檢測心臟 疾病的重要工具。其中，心電節律和形態異常的識別是近年來一種新興的用于自動檢測 心律失常的新技術，可以幫助醫生更方便地監測患者的心臟異常情況，節省醫生寶貴的 時間，對預防治療心血管疾病有重大意義。現在心電節律和形態異常的自動識別已經應 用于臨床多種疾病的診斷，包括單不限于以下幾種心律失常類型(1)常見并發癥是腦 卒中(俗稱中風)的房顫(Atrial fibrillation AF)；(2)任何心臟結構和功能異常的心血 管疾病造成的早搏(Premature beats)，癥狀是心悸、胸悶、乏力等現象；(3)與心肌梗 死相關的ST段抬高(ST-segment elevated STE)；(4)與心肌缺血有關的ST段下壓 (ST-segment depressionSTD)；(5)與心房中隔缺損、肺栓塞等疾病相關的右束支傳導 阻滯(Right bundle branchblock RBBB)。

心律失常檢測的傳統方法流程如下：

(1)心電信號去噪

使用有限響應脈沖濾波器(Finite response impulse filter FIR)、小波變換(Wavelet transform)、經驗模式分解(Empirical Mode Decomposition EMD)等方法對原始心電信 號進行去噪，以增強心電信號質量。

(2)QRS波檢測

精準的定位ECG中的各波形位置是提取心電特征的基礎，QRS波的精準定位有助于其他波形的定位檢測，Pan-Tompkins算法是識別QRS波的一個經典算法。

(3)特征提取

高質量的特征提取對于心律失常分類的結果至關重要，基于檢測的QRS波位置，我們可以獲得RR間隔序列，從而獲得有關非線性變異性(Heart rate variability HRV)特征，比如：

SDNN：RR間隔序列標準差，計算公式為

式中N為全程記錄的RR間期總數，RR_i是第i個RR間期數值，RR_mean是RR間期 序列的平均值。

SDSD：相鄰RR間期差值的標準差，計算公式為：

其中N為全程記錄的RR間期總數，RR_i和RR_i+1為相鄰兩個RR間期元素，RR_mean是 RR間期序列的平均值。