专利名称：心室纤颤信号序列自动检测系统的制作方法
心室纤颤信号序列自动检测系统技术领域
本发明属于医疗器件技术领域，具体涉及心室纤颤信号序列自动检测系统。
技术背景
心脏骤停严重危害了人们的健康，其中88%由心室颤动等恶性心律失常导致。如 果这些病人能够得以及时的除颤，有1/3的人能够幸存。除了由医护人员手动除颤外，一些 自动除颤设备也在用于心脏复苏。自动除颤设备需要根据心电信号自动分析加以判断是否 需要电击。因此，自动除颤设备的室颤检测算法是至关重要的。
目前检测心室纤颤一般采用时域检测法，频域检测法和时-频分析检测法，及相 关的动力学分析法等。
本自动识别模块的核心算法是基于网络的角度来分析心电信号，通过映射网络的 两种典型四阶子图的大小排序来自动识别心室纤颤，不需要人为设定参数或判定阈值。发明内容
本发明的目的在于提供一种使用操作方便，识别灵敏度高、特异性好的心室纤颤 信号序列自动检测系统。
本发明提出的心室纤颤信号序列自动检测系统，由数据采集模块、滤波模块、信号 转化模块和网络子图分析模块组成。本发明通过这四个模块，有效地自动区分正常心电信 号和心室纤颤，能够准确反映出正常心电信号与室颤类信号的特征，具有较高的灵敏度，特 异性和准确度。各个模块的功能如下数据采集模块，按照一定的采样率，采集点数为η的心电信号数据；11根据实际需要确定；滤波模块，滤除数字心电信号中的工频干扰，噪声，消除基线漂移，具体为1、通过50Hz的陷波器去除工频干扰；2、通过截止频率为IHz的高通滤波器，滤除基线漂移；3、通过截止频率为30Hz的二阶低通巴特沃斯滤波器，滤除肌电干扰；信号转化模块，将滤波后的时间长度为t的心电信号转化为 网络，转化的方法为可视图方法心电信号中的任意两个数(幅)值和5(%5凡)，只要数值A与数值B之间所有点C(I^J)(其中 β<( <tb)(—...f满足公式凡<yb + (ya —凡)^^·，则数值α对应到网络的节点与数值β在对应t — T—H laA到网络的节点g在网络中是相连的。
网络子图分析模块，分析网络的四阶子图，如果子图C的数目(百分比)大于子图A 的数目(百分比)，则将该网络对应的心电信号视为正常；如果子图C的数目(百分比)小于3子图A的数目(百分比)，则将该网络对应的心电信号视为室颤。其中，子图C由四个节点， 三条边组成，呈星型；子图A由四个节点，三条边组成，形状呈链型，见图2所示。
图1是本发明的结构示意图。
图2是网络四阶子图A和子图C的图示。
图3是本发明的工作流程图。
具体实施方式
本发明的提出的心室纤颤识别系统包括，首先通过心电采集模块，获取采样频率为 250Hz，时间长度为8s的心电信号；滤波模块，滤除心电信号的工频和肌电干扰，消除基线 漂移；信号转换模块，将预处理后的心电信号转化为网络；子图分析模块，分析网络子图A 与子图C的数量(百分比)，实现对心室纤颤的判定。
本发明工作时执行步骤如下A、通过数据采集模块，获取采样速率为250Hz，时间长度为8s的心电信号。
B、通过滤波模块，将该心电信号进行滤波，滤波的过程如下1、通过50Hz的陷波器去除工频干扰；2、通过截止频率为IHz的高通滤波器，滤除基线漂移；3、通过截止频率为30Hz的二阶低通巴特沃斯滤波器，滤除肌电干扰。该滤波过程为自 动除颤器中常规的心电信号预处理。
C、通过信号转化模块，将预处理过的心电信号转化为网络，转化的方法为可视图 方法心电信号中的任意两个数(幅)值JflMnaS(^j6)，只要数值A与数值B之间f —t所有点P。w、(其中^ ^f力)满足公式Λ <Λ+(Λ—Λ)^^"，则数值A ^liC 'fcJ α < c < Ib% - ta对应到网络的节点i与数值B对应到网络的节点B在网络中是相连的。
D、通过子图分析模块分析网络子图A与子图C的百分比，如果子图C的数目(百分 比)大于子图A的数目(百分比)，则将该网络对应的心电信号视为正常；如果子图C的数目 (百分比)小于子图A的数目(百分比)，则将该网络对应的心电信号视为室颤。其中，子图C 由四个节点，三条边组成，呈星型；子图A由四个节点，三条边组成，形状呈链型。通过该模 块判定心室纤颤的发生。
本发明已经对标准数据库MIT 的 CUDB(Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database)禾口 VFDB (the MIT-BIH Malignant Ventricular ArrhythmiaDatabase)数据库进行了评测。对正常心电信号和心室纤颤区分能力强，灵敏 性，特异性和准确性高。可以运用到如下仪器中自动除颤仪，监护仪等。权利要求
1. 一种心室纤颤信号序列自动检测系统，其特征在于由数据采集模块、滤波模块、信号 转化模块和网络子图分析模块组成；各个模块的功能如下数据采集模块，按照一定的采样率，采集点数为η的心电信号数据；11根据实际需要确定；滤波模块，滤除数字心电信号中的工频干扰，噪声，消除基线漂移，具体为1)通过50Hz的陷波器去除工频干扰；2)通过截止频率为IHz的高通滤波器，滤除基线漂移；3)通过截止频率为30Hz的二阶低通巴特沃斯滤波器，滤除肌电干扰；信号转化模块，将滤波后的时间长度为t的心电信号转化 为网络，转化的方法为可视图方法心电信号中的任意两个数值我Ufl)和5 ,為)，只要数值A与数值B之间所有点('(‘凡),其中f <t <t ,满足公式凡< Λ + —^J上,则数值A对应到网络中的节与数值B在网络中对 应的节点E在网络中是相连的；网络子图分析模块，分析网络的四阶子图，如果子图C的数目大于子图A的数目，则将 该网络对应的心电信号视为正常；如果子图C的数目小于子图A的数目，则将该网络对应 的心电信号视为室颤；其中，子图C由四个节点、三条边组成，呈星型；子图A由四个节点、 三条边组成，形状呈链型。
全文摘要
本发明属于医疗器件技术领域，具体涉及心室纤颤信号序列自动检测系统。该系统由数据采集模块、滤波模块、信号转化模块和网络子图分析模块组成。其中，数据采集模块按照一定的采样率采集点数为n的心电信号数据；滤波模块滤除数字心电信号中的工频干扰、噪声、消除基线漂移；信号转化模块将滤波后的时间长度为t的心电信号转化为网络，网络子图分析模块分析网络的四阶子图。本发明通过这四个模块，有效地自动区分正常心电信号和心室纤颤，能够准确反映出正常心电信号与室颤类信号的特征，具有较高的灵敏度，特异性和准确度。
文档编号A61B5/046GK102028460SQ20111000035
公开日2011年4月27日 申请日期2011年1月4日 优先权日2011年1月4日
发明者李翔, 董昭 申请人:复旦大学