一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，属于心电图自动分析和自动诊断领域。心电图基本波形如QRS复合波，P波，T波的识别以及各波形特征点的准确定位是后续处理的基础和前提。因此关于心电波形识别和特征点定位的研究一直是心电处理的热点。本发明是利用心电图心电综合向量在导联方向的投影的原理，通过导联数据重建出三维空间心电向量，进而利用心电向量生成心电向量的运动速度和扫过的面积等衍生数据。该心电向量衍生数据具有非负性，并且其幅值直接反映了心脏的电活动的强弱程度，可采用简单的波形识别算法直接得到综合了多导联的心电波形特征点定位。
【专利说明】—种基于心电向量的心电波形特征点定位方法
【技术领域】
[0001]本发明属于数据处理【技术领域】，涉及心电图数据的自动处理和分析，用以实现对心电图ECG数据波形特征点的定位。
【背景技术】
[0002]根据心电向量学的理论，多导联的心电图是心电空间向量的运动轨迹在不同导联轴线上的投影。因此，对于每个心拍，不同导联反映的心电波形起止点会有区别，例如QRS波群的起点和终点在有些导联上较明显，在有些导联上则较模糊；因为投影关系有些导联P波开始得较晚，有些导联结束得较早。而事实上心电活动开始和结束的时间是确定的，因此应该综合多导联计算出唯一的全局结果。
[0003]有些单导联特征点计算系统[I]采用后处理的方式来得到一个综合值，然而这些方法不是真正的多导联计算方式，需要以单导联的方式逐个处理很多导联。还有些方法采用心电向量重投影的办法来产生一个优化的单导联[2]用于计算特征点，这类方法在重投影的过程中会损失掉一些有用的空间信息，对计算结果会造成影响。
【发明内容】
[0004]基于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，该方法克服上述现有方法的缺点，充分利用心电向量运动轨迹的空间信息高效准确的计算出的心电特征点。
[0005]本发明的技术方案在于:一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，该方法可以概括为:根据原始多导联心电数据生成心电向量VCG数据；利用心电向量VCG数据的空间信息生成衍生数据，该衍生数据的特征是非负性且能反应心电活动的剧烈程度；利用该衍生数据得到心电波形的特征点。
[0006]进一步，所述原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰。所述衍生数据具有非负单峰性，所述衍生数据包括心电向量的运动速度和扫过的面积等。生成心电向量的方法包括以下两种:其一为直接采用Frank连接法得到正交导联；其二为将标准12导数据中转换成心电向量VCG数据。针对该衍生数据，采用单导联算法计算出心电特征波形的起止点。
[0007]该方法的具体步骤包括如下:
(1)原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰；
(2)原始多导联心电数据生成VCG数据
VCG数据的生成可以采用不同的方式，包括以下两种:1)直接采用Frank连接法得到正交导联数据；2)将标准12导数据中转换成VCG数据；
【权利要求】
1.一种基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于:根据原始多导联心电数据生成心电向量；利用心电向量的空间信息生成衍生数据，该衍生数据的特征是非负性且能反应心电活动的剧烈程度；利用该衍生数据得到心电波形的特征点。
2.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于:所述原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰。
3.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于:所述衍生数据具有非负单峰性，所述衍生数据包括心电向量的运动速度和扫过的面积。
4.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于，生成心电向量的方法包括以下两种:其一为直接采用Frank连接法得到正交导联；其二为将标准12导数据中转换成心电向量。
5.根据权利要求1所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于:针对该衍生数据，采用单导联算法计算出心电特征波形的起止点。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于心电向量的心电波形特征点定位方法，其特征在于，该方法的具体步骤包括如下: (1)原始多导联心电数据需要经噪声抑制滤波，以滤除工频噪声，高频噪声以及基线漂移的干扰； (2)原始多导联心电数据生成VCG数据； VCG数据的生成可以采用不同的方式，包括以下两种:1)直接采用Frank连接法得到正交导联数据；2)将标准12导数据中转换成VCG数据；
【文档编号】A61B5/0402GK103810393SQ201410068351
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月27日 优先权日:2014年2月27日
【发明者】徐拥军, 钟玉秋, 曾文斌 申请人:厦门纳龙科技有限公司