[發(fā)明專利]基于滑動窗編碼的房顫發(fā)生起止點(diǎn)的檢測方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202210064012.5
• 申請日: 2022-01-20
• 公開（公告）號: CN114305442A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊翠微;賈海軍;劉森;王雅楠
• 申請（專利權(quán)）人: 復(fù)旦大學(xué)
• 主分類號: A61B5/318
• 分類號: A61B5/318;A61B5/361;A61B5/352;A61B5/00;G06K9/00
• 代理公司: 上海正旦專利代理有限公司 31200
• 代理人: 張磊

1.一種基于滑動窗編碼的房顫發(fā)生起止點(diǎn)的檢測方法，其特征在于具體步驟如下：

(1)根據(jù)心電信號中房顫發(fā)生后RR間期會變得絕對不規(guī)則的特點(diǎn)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于含房顫標(biāo)簽的數(shù)據(jù)庫采用隨機(jī)森林、邏輯回歸和支持向量機(jī)而建立，該機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入為表征M個(gè)RR間期內(nèi)RR間期分布規(guī)則程度的特征，輸出為M個(gè)RR間期內(nèi)房顫發(fā)生的概率，M為奇數(shù)，取經(jīng)驗(yàn)值7或9；

(2)用心電采集設(shè)備采集待檢測心電信號，去除噪聲后，得到預(yù)處理后的心電信號；

(3)檢測步驟(2)得到的預(yù)處理后的心電信號中的R波位置，計(jì)算RR間期，得到長度為N的RR間期序列，其中：NM；

(4)采用固定步長移動固定窗長的滑動窗方法，對步驟(3)得到的長度為N的RR間期序列，以M個(gè)RR間期為窗長，1個(gè)RR間期為步長作滑動窗，逐窗提取表征窗內(nèi)RR間期序列中RR間期分布規(guī)則程度的特征，可得到N-M+1個(gè)窗的特征；根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景，步長是2個(gè)或2個(gè)以上RR間期；

(5)對步驟(4)得到的N-M+1個(gè)窗的特征，逐個(gè)輸入步驟(1)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到每個(gè)窗房顫發(fā)生的概率；記第i個(gè)窗房顫發(fā)生的概率為P_i，i＝1,2,…,N-M+1，并將每個(gè)窗是否發(fā)生房顫符號化，1表示房顫發(fā)生、0表示房顫沒有發(fā)生，則第i個(gè)窗的判斷結(jié)果X_i為：

當(dāng)|P′_i-P_i}-0.5≠0時(shí)，

當(dāng)|P′_i-P_i}-0.5＝0時(shí)，

其中，j＝1,2,…,(M-1)/2，P′_i為第i個(gè)窗前后鄰近的M-1個(gè)窗推測第i個(gè)窗房顫發(fā)生的概率，定義如下：

(6)對步驟(5)的判斷結(jié)果進(jìn)行修正：若出現(xiàn)連續(xù)5個(gè)窗的判斷結(jié)果為11011，則修正為11111；若出現(xiàn)連續(xù)5個(gè)窗的判斷結(jié)果為00100，則修正為00000；連續(xù)窗的個(gè)數(shù)取經(jīng)驗(yàn)值3或者7；

(7)對步驟(6)修正后的N-M+1個(gè)窗的判斷結(jié)果進(jìn)行整理，統(tǒng)計(jì)每個(gè)RR間期被加M次窗的判斷結(jié)果X₁ X₂…,X_M，若X₁ X₂…,X_M中1的個(gè)數(shù)大于0的個(gè)數(shù)，則該RR間期的判斷結(jié)果Y_k為房顫發(fā)生，即Y_k＝1；反之，則Y_k＝0；得到長度為N的編碼序列Y；

(8)若長度為N個(gè)RR間期的心電信號中，房顫發(fā)生定義為房顫發(fā)生的時(shí)長不小于連續(xù)的5個(gè)RR間期，考察步驟(7)得到的編碼序列Y：若Y中出現(xiàn)連續(xù)的1的個(gè)數(shù)小于5的情況，則將RR間期判斷結(jié)果的對應(yīng)位由1修正為0，這樣便得到修正后的編碼序列Y’；

(9)考察步驟(8)修正后的編碼序列Y’，尋找編碼序列中發(fā)生突變的位置，若發(fā)生從0到1的突變，則發(fā)生突變的兩個(gè)RR間期的交界處的R波位置就是房顫發(fā)生的起始點(diǎn)；若發(fā)生從1到0的突變，則發(fā)生突變的兩個(gè)RR間期的交界處的R波位置就是房顫發(fā)生的終止點(diǎn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于步驟(1)訓(xùn)練輸出為M個(gè)RR間期內(nèi)房顫發(fā)生概率的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并且該模型在步驟(5)輸出每個(gè)窗房顫發(fā)生的概率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于步驟(5)對每個(gè)窗房顫發(fā)生的概率根據(jù)其鄰近窗房顫發(fā)生的概率對其進(jìn)行修正的方法。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于步驟(6)對每個(gè)窗的判斷結(jié)果根據(jù)鄰近窗的判斷結(jié)果進(jìn)行修正。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于步驟(7)統(tǒng)計(jì)每個(gè)RR間期被數(shù)次加窗的數(shù)次判斷結(jié)果，并據(jù)此判斷每個(gè)RR間期內(nèi)房顫是否發(fā)生。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于步驟(5)和步驟(7)分別將每個(gè)窗的判斷結(jié)果和每個(gè)RR間期的判斷結(jié)果符號化編碼。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的檢測方法，其特征在于步驟(9)考察代表每個(gè)RR間期房顫是否發(fā)生的編碼序列，若編碼序列在某個(gè)位置發(fā)生突變，則突變位置即為房顫發(fā)生的起止點(diǎn)。