[發明專利]一種心電信號心率變異性特征提取方法

在審

• 申請號: 202210377901.7
• 申請日: 2022-04-12
• 公開（公告）號: CN114847906A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 劉秀玲;楊建利;孫志強;熊鵬;杜海曼
• 申請（專利權）人: 河北大學
• 主分類號: A61B5/0245
• 分類號: A61B5/0245;A61B5/352;A61B5/366
• 代理公司: 石家莊國域專利商標事務所有限公司 13112
• 代理人: 胡素梅

1.一種心電信號心率變異性特征提取方法，其特征是，包括如下步驟：

S1、獲取原始心電信號，采用Pan-Tompkins方法對原始心電信號進行R特征波檢測，提取心率變異性信號RR_m，1≤m≤K，K為正整數；

S2、在心率變異性信號RR_m中順序選取N個采樣點構成一組HRV時間序列片段{RR_i：1≤i≤N}；N≤K；

S3、對步驟S2中所形成的HRV時間序列片段{RR_i：1≤i≤N}進行50尺度龐加萊散點圖分析，得到HRV時間序列片段在50個尺度上的龐加萊散點分布圖，并提取每一尺度的特征參數SD1_s，1≤s≤50；

S4、提取HRV時間序列片段的閾值特征w，閾值特征w的計算公式為：

w＝Z－y₁

其中，Z為第s_x尺度下的SD1值，y₁為閾值；

閾值y₁的計算公式為：

其中，H和D分別表示第s_x尺度下健康個體和心臟疾病個體SD1的均值；

s_x的求解過程如下：

①選取若干健康個體和若干心臟疾病個體的原始心電信號，并依據步驟S1獲得心率變異性信號，依據步驟S2構建HRV時間序列片段數據集，依據步驟S3對HRV時間序列片段數據集中的每一組HRV時間序列片段均在50個尺度上提取特征參數SD1_s；

②分別繪制健康個體和心臟疾病個體HRV時間序列片段各尺度下SD1的誤差棒圖；

③對健康個體和心臟疾病個體的誤差棒圖進行多尺度分析，尋找使得健康個體和心臟疾病個體誤差棒圖重合部分最小的尺度因子，該尺度因子即為s_x；

上述H和D即可在求解s_x的過程中獲得；

S5：若閾值特征w大于0，則判定該數據為健康個體對應的數據，若小于0，則該數據為心臟疾病個體對應的數據。

2.根據權利要求1所述的心電信號心率變異性特征提取方法，其特征是，尺度因子s_x等于39。

3.根據權利要求1所述的心電信號心率變異性特征提取方法，其特征是，步驟S2中N為3000。

4.根據權利要求1所述的心電信號心率變異性特征提取方法，其特征是，步驟S3具體如下：

首先，對HRV時間序列片段進行粗粒化計算，各尺度的粗粒化時間序列計算公式為：

其中，s為尺度因子，1≤s≤50；則每個尺度下的時間序列長度等于原始時間序列長度N除以尺度因子s，即N_s＝N/s；則第s尺度下的時間序列為

接著，依次求出1-50個尺度下時間序列的龐加萊散點圖的短軸SD1，即{SD1₁，SD1₂，…，SD1₅₀}；

各尺度下的龐加萊散點圖的短軸SD1計算公式為：

其中，ΔRR＝{RR₂-RR₁，RR₃-RR₂，…，RR_Ns-RR_Ns-1}，為ΔRR的均值，N_s為第s尺度時間序列的長度，即N_s＝N/s。

5.根據權利要求1所述的心電信號心率變異性特征提取方法，其特征是，步驟S1具體如下：

①采用級聯低通和高通濾波器組成的帶通濾波器去除原始心電信號中的噪聲；

②濾波后，采用具有傳遞函數的五點微分函數，放大QRS波的斜率信息，以便區分QRS波群；

③對信號逐點平方；

④對信號進行移動窗口積分；

⑤調整閾值，檢測出QRS波群的位置，并得到R波。