本发明属于数据处理技术领域，特别涉及心电图ecg数据并行心律的自动识别，用以实现对心电图数据并行心律是否发生的辨别。
背景技术：
并行心律是指异位激发灶与主导窦房结激发搏动互不重整，二者竞争控制心脏的搏动而引起的一种主动性心律失常。尤其是室性并行心律多见于器质性心脏病，伴随并发症导致心源性猝死等严重的危害性后果。常规心电图检查中只有0.1％一0.15％被诊断为室性并行心律，并行心律的检出率远远小于实际发病率的原因分为两种：并行心律形成的生理机制决定了室性异位搏动表现形式多样，心电图数据有可能不足以判断室性并行心律的发生率；极易误判成其他类型的室性早搏。为了减少漏诊和误诊，需要对室性并行心律进行计算机自动识别辅助医生判别。
典型室性并行心律的特征有：早搏的联律间期不规则性；室性异位间期规则性；可能伴有室性融合波。人工判断容易漏诊的原因有：人工对早搏的联律间期不规则性只能给出定性的判断；由于观测到的ecg信号是调制后的并行波，形成的生理机制决定了室性异位搏动表现形式多样，导致人工对室性异位间期存在规则性的判断容易漏判和误判。现有研究基于心电散电图特征方法利用散电图的形状对并行心律进行人工判别，需要对多种形状进行人工识别，对心拍数量要求高，对经验要求高。综上，目前还没有有效的并行心律的自动识别方法，本案由此产生。
技术实现要素：
本发明的目的，在于提供一种室性并行心律的自动识别方法，其基于室性异位搏动分类进行并行心律识别，可有效辅助医生进行判别。
为了达成上述目的，本发明的解决方案是：
一种室性并行心律的自动识别方法，包括如下步骤：
步骤1，原始多导联心电数据进行波形特征点定位，给出r波位置和qrs复合波的形态分类，判断出窦性搏动和室性搏动，生成带窦性搏动和室性搏动标识的rr间期信息；
步骤2，利用带窦性搏动和室性搏动标识的rr间期信息计算早搏联律间期不规则性度量；
步骤3，对每个子段内的室性搏动rr间期进行分类；
步骤4，根据分类后的类内信息，给出子段室性异位间期规则性的度量；
步骤5，综合早搏联律间期的不规则性度量指标，室性异位间期的规则性度量指标，室性异位间期的出现率，根据阈值法给出每个子段是否发生室性并行心律的判决。
上述步骤1中，在进行波形特征点定位前，首先将原始多导联心电数据滤除工频噪声、高频噪声及基线漂移干扰。
上述步骤2的详细内容是：对带窦性搏动和室性搏动标识的rr间期信息，将相邻两个室性搏动的rr间期间隔大于给定nib_max的分成rr间期的子段；对每一个子段，统计满足前一个心拍为窦性搏动，后一个心拍为室性异位搏动的相邻两个心拍的rr间期的标准差sigma_nv，作为早搏联律间期不规则性度量，其中，窦性搏动记为n，室性异位搏动记为v。
上述步骤2中，若子段的时间长度大于interavl_max，则进一步分成小段。
上述早搏联律间期不规则性度量采用子段内所出现的所有nv心拍的rr间期的标准差。
上述步骤3中，分类的目标是：每个子类中的点，到自身类的中心距离最小；不同类中心的间距大于阈值class_distance；每个子类内部点的标准差尽可能地小。
上述步骤3的具体内容是：首先，按照相邻两个心拍为室性异位搏动的间隔心拍个数作为分类初值，具有相同间隔心拍个数的v分为一类，计算子类中心vclass_mean和子类标准差vclass_sigma；然后，对预分类进行修正，类中心距离小于阈值class_distance的进行合并，标准差大于阈值class_distance的子类进一步细分，修正错误分类的点，从而得到分类的类别个数；最后利用k-mean算法更新类中心，使类内点距自身类距离达到最小。
上述步骤4中，室性异位间期的规则性度量是通过对rr间期子段内每个类别统计室性异位搏动rr间期的子类中心和子类标准差vclass_sigma，子类中点的个数vclass_in_num，来计算加权标准差weight_sigma，计算公式如下：
上述步骤5的详细内容是：对于待判定的子段，首先看室性异位搏动占比是否大于阈值k％，对大于阈值k％的数据进一步处理，当weight_sigma小于阈值max_vclass_sigma则认为室性异位间期规则，进一步判断是否小于sigma_nv，此时认为早搏的联律间期相比于室性异位间期不规则，若出现这种规律则判定为存在并行心率。
采用上述方案后，本发明的技术关键是对室性搏动的rr间期分类，基于不同子类信息给出的室性异位间期的规则性度量；综合早搏联律间期的不规则性度量指标，室性异位间期的规则性度量指标，室性异位间期的出现率使室性心律发生的可能性。本发明能够辅助医生进行判别。
附图说明
图1是本发明的原理图；
图2是本发明的详细流程图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
如图1所示，本发明提供一种室性并行心律的自动识别方法，首先根据qrs复合波的形态，判断出窦性搏动和室性搏动，计算早搏联律间期的不规则性，然后对室性搏动的rr间期进行分类处理，结合每个子类的出现频次、中心间距、类内的聚集性信息给出室性异位间期的规则性度量，最后结合室性异位搏动出现率给出室性并行心律发生的可能性，当可能性大于给定阈值时，给出并行心律出现的判决。
配合图2所示，本发明的详细步骤是：
步骤1，r波定位和qrs复合波的形态分类
原始多导联心电数据滤除工频噪声、高频噪声及基线漂移干扰后，进行波形特征点定位，给出r波位置和qrs复合波的形态分类，判断出窦性搏动和室性搏动，生成带窦性搏动和室性搏动标识的rr间期信息；
步骤2，早搏联律间期不规则性度量
对带窦性搏动和室性搏动标识的rr间期信息，将相邻两个室性搏动的rr间期间隔大于给定nib_max的分成rr间期的子段，进一步将子段的时间长度大于interavl_max，则分成小段。实施中取nib_max＝20，interval_max＝10min。对每一个子段，统计满足前一个心拍为窦性搏动(记为n)，后一个心拍为室性异位搏动(记为v)的相邻两个心拍的rr间期的标准差sigma_nv，作为早搏联律间期不规则性度量。所述早搏联律间期不规则性度量采用子段内所出现的所有nv心拍的rr间期的标准差。
步骤3，室性搏动rr间期的分类
步骤4，室性异位间期的规则性度量
根据分类后的类内信息，给出子段室性异位间期规则性的度量，其中，对rr间期子段内每个类别统计室性异位搏动rr间期的子类中心和子类标准差vclass_sigma，子类中点的个数vclass_in_num，来计算加权标准差weight_sigma作为室性异位间期的规则性度量，计算公式如下：
步骤5，室性并行心律发生的阈值判断
结合早搏联律间期不规则性度量、室性异位间期规则性的度量、室性异位搏动(v波)占比，利用阈值法给出每个子段是否发生并行心律的判决。
对于待判定的子段，首先看室性异位搏动(v波)占比是否大于阈值k％，对于占比小于k％的子段，由于v波较少，不能进行判断。实施中取k＝10。故仅对大于阈值k％的数据进一步处理，当weight_sigma小于阈值max_vclass_sigma则认为室性异位间期规则，进一步判断是否小于sigma_nv，此时认为早搏的联律间期相比于室性异位间期不规则，若出现这种规律则可判定为存在并行心率。实施中取max_vclass_sigma＝50ms。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。