一种心电图数据分析方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及医疗设备领域，特别设及一种屯、电图数据分析方法及系统。
【背景技术】
[0002] 在屯、电图检测设备中，连续记录屯、电图数据时间达到24小时的多通道称为多导 联，例如，3导联或12导联，用于分析屯、电图数据的专用软件称为动态屯、电图记录与分析系 统，简称为册LTER系统。图1是现有技术提供的装备示意图，如图1所示，首先利用屯、电信 号记录设备1记录患者的24小时屯、电信号，然后用数据线2将屯、电信号记录设备连接至 计算机3的USB接口，将屯、电信号记录设备内的24小时数字屯、电信号传送至计算机的硬盘 上，再利用在计算机上安装的分析屯、电图数据的专用软件，对24小时的数字屯、电信号分析 处理。
[0003] 屯、脏一次完整的跳动所被标记出来的屯、电图，医学上WP/QRS/T运一串字母来进 行描述，图2是现有技术提供的一次正常屯、搏对应的屯、电波形示意图，如图2所示，P波代 表屯、房的除极与复极，P波结束后一段平稳的直线称为"PR段"，"PR段"之后第一个向下的 尖波称为Q波，回到直线位置后第二个向上的尖波称为R波，紧接着第Ξ个回到直线W下的 波称为S波，其中，将Q/R/SΞ个波统称为QRS波群，因为QRS波群代表屯、脏中两个屯、室的 除极。S波回到直线位置会有一段平缓的线段，称为ST段，最后一个弓形波称为T波。
[0004] 利用专用软件分析屯、电图数据期间，需要将屯、电图数据中的每一次屯、脏搏动（W 下简称屯、搏）的屯、电波形都准确标识出来，简称为QRS标记，一个完成的屯、搏包括P、Q、R、S、 T波，但屯、搏分类只识别QRS波。然后根据所标识出来的QRS标记，将波形分类为N类（即 正常窦性屯、搏），S类（即室上性屯、律失常屯、搏），V类（即室性屯、律失常屯、搏），X类（即 干扰类屯、搏）。 阳0化]现有化Iter软件根据每个QRS波形的形态面积大小，与前后QRS波形的数据比例 关系来判定该QRS波形是属于N类、S类、V类，还是X类。而实际应用中，很多V类屯、搏会 由于数据比例关系并无明显提前而认作N类屯、搏，无法分类为V类，或者很多F类屯、搏（由 于记录者剧烈运动造成的肌电干扰波形，其形态与室性屯、律或室上性屯、律很类似，而实际 并无任何屯、脏活动的信号）被识别成N类，S类或V类里面去，造成计算机自动分析的结果 与实际情况有很大误差，造成操作者必须手工将每个软件分类出的N类，V类及S类模板再 次手工查看一遍，将其中误认的屯、搏重新归类到其正确的属性模板里。可见，软件分类准确 率低，导致操作者工作量增大，效率降低等问题。例如，判别出所有可能的的QRS波形后，再 将形态类似、节律规整的波形判别为N类，如图3a所示。如果波形形态类似，而距前一波形 的时间与之前两个正常的N类屯、搏的相邻时间有提前，并且提前的幅度达到正常时间（即 之前两个正常N类波形之间的时间）的20%W上，则算法将其判别为S类，如图3b所示， 它的提前幅度达到了（722-502) = 220,再除W702,得出结果提前0.313即31. 3%提前， 故判别为S类。如果波形形态与正常的N类屯、搏有明显区别，QRS波形态变得比正常N类 的QRS波形宽大及崎形，或矮小及崎形，并且与前一屯、搏的距离也提前达到10%W上，则将 该类屯、搏判别为V类，如图3c所示。计算完毕后，由算法添加标识的12导联屯、电图如图3d所示。在图3d中能够看到大部分屯、搏都标识上了"N"运一标签，两个N类标签中间的两组 数字，上方的"64"是屯、率数值，下方的是运两个N类屯、搏的相隔时间，其中有两个屯、搏被标 识为"V"标签。在实际情况中，会出现由于病人肢体活动引起的肌电干扰，由于波形形态 类似N类、S类或V类屯、搏，也被标识上了相应的标签，而运种错误的标识会引起算法对后 续屯、搏属性判断的进一步错误。将原本的N类屯、搏错误地标识为S或V类屯、搏，图4a所 示S类误判和图4b所示V类误判即为由肌电干扰引起的错误标识及之后受到其影响再出 现的判定错误。图4a的第五个屯、搏标识S类，实际为肌电干扰所引起，算法将其识别为S 类，同时将第六个正常的N类波形按照规则也判断为了S类，而正确的判定应该如图4c所 示。图4b的第六个屯、搏标识V类，实际为肌电干扰所引起，算法将其识别为V类，同时R 波识别算法又将其后的一个由肌电干扰产生的波形判别为V类，而正确的判定应该如图4d 所示。为解决上述问题，通常屯、搏按模板进行分类，在屯、搏模板的归类中，采用W波形形态 相似程度来进行聚类、分类，选择信号质量相对较好的导联作为分析导联，一次性分析完全 部24小时的屯、电图数据形成一份分析报告，然后再用人工编辑的方法，修改结果中的误判 及漏判现象。
[0006] 由于动态屯、电图记录的是人体24小时的屯、电图信号，由于QRS波形的大小会随着 人体体位的改变而发生变化，随之而来的就是QRS波形电压高低的变化。此外，当受试者所 处的环境、体位及状态发生改变时，屯、电图中的各种干扰信号的强度、频率也会随时发生改 变，导致屯、电图信号的一致性降低、且波形质量下降，从而影响软件分析结果的精度，致使 操作者后续编辑、修改误报、漏报现象的工作量增大，工作效率降低。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于提供一种屯、电图数据分析方法及系统，能较好地解决N小时内 屯、电波形质量不稳定而导致的分析精度不准确的问题。
[0008] 根据本发明的一个方面，提供了一种屯、电图数据分析方法，包括：
[0009] 通过用多个导联采集人体屯、电图数据，得到并保存多个导联采集的N小时的屯、电 图数据；
[0010] 从所述多个导联中选择干扰最小的一个导联作为分析导联，并对所述分析导联采 集的屯、电图数据进行分析，得到N小时的屯、电波形及屯、电图形态报告；
[0011] 对所述分析导联采集的屯、电图数据分析而得到的屯、电波形进行检查，找到波形质 量不符合要求的屯、电波形及对应的时间段；
[0012] 用其它导联采集的屯、电图数据在所述时间段的相应屯、电图形态报告替换所述波 形质量不符合要求的屯、电图形态报告，从而得到分析精度得到提高的屯、电图形态报告。
[0013] 优选地，所述对所述分析导联采集的屯、电图数据进行分析，得到N小时的屯、电图 形态报告的步骤包括：
[0014] 利用R波识别算法，分析所述N小时的屯、电图数据，得到N小时内每次屯、搏对应的 屯、电波形；
[0015] 对所得到的屯、电波形进行聚类处理，得到聚类形态波形；
[0016] 根据所述聚类形态波形的波形形态，对屯、电波形进行分类，并确定屯、电波形类 别；
[0017] 对N小时内的不同类别屯、电波形和屯、搏数量进行统计，形成N小时的屯、电图形态 报告。
[0018] 优选地，在所述聚类形态波形中，将波形形态的相似度大于或等于预设第一相似 度阔值的屯、电波形分为同一类别。
[0019] 优选地，所述对所述分析导联采集的屯、电图数据分析而得到的屯、电波形进行检 查，找到波形质量不符合要求的屯、电波形及对应的时间段的步骤包括：
[0020] 将每个屯、电波形的波形形态与预设屯、电波形的波形形态进行比较；
[0021] 若相似度小于预设第二相似度阔值，则确定该屯、电波形为波形质量不符合要求的 屯、电波形；
[0022] 对预定时间段内的波形质量不符合要求的屯、电波形进行统计；
[0023] 若得到的统计值大于预设质量统计阔值，则将该时间段作为波形质量不符合要求 的屯、电波形对应的时间段。
[0024] 优选地，所述用其它导联采集的屯、电图数据在所述时间段的相应屯、电图形态报告 替换所述波形质量不符合要求的屯、电图形态报告的步骤包括：
[0025] 从所述多个导联中选择在所述时间段的干扰最小的一个导联作为二次分析导 联；
[00%] 对所述二次分析导联在所述时间段采集的屯、电图数据进行二次分析，得到所述时 间段的屯、电波形，及相应屯、电图形态报告作为二次分析屯、电图形态报告；
[0027] 用所得到的二次分析屯、电图形态报告替换所述波形质量不符合要求的时间段的 屯、电图形态报告。
[002引根据本发明的另一方面，提供了一种屯、电图数据分析系统，包括：
[0029] 获取模块，用于通过用多个导联采集人体屯、电图数据，得到并保存多个导联采集 的N小时