专利名称：基于分段线性化的窦性心率震荡趋势检测方法
技术领域：
本发明涉及一种检测方法，具体涉及一种基于分段线性化的窦性心率震荡趋势检测方法。属生物医学信号处理技术领域。
背景技术：
心率震荡现象(Heart rate turbulence,HRT)是指一次伴有代偿间歇的室性期前收缩(室早)后出现窦性心率先加速，随后窦性心率减速的现象，具有双相涨落式变化的特征。自主神经活性的评价具有重要的临床意义，HRT是自主神经对单发室性早搏后出现动脉血压波动的快速调节反应，可以评价自主神经系统的完整性和稳定性。目前在临床应用方面，已肯定HRT作为心肌梗死MI)后死亡率的预测指标，以及急性心肌梗死(AMI)危险分层的指标，HRT对其他心血管疾病的风险预测也具有较高的价值。
1.窦性心率震荡的检测手段(I)基本检测手段最常用的设备是动态心电图(Hoher)仪，通常连续记录24h，选择有单个室性早搏且早搏前后均为窦性节律的连续记录，根据室性期前收缩前后RR间期值的变化进行参数测量与分析。其次，监测心电图可以长时间的记录心电信号，其捕捉住到单个室性期前收缩的几率高，也可以应用。(2)诱发性窦性心率震荡的检测室早后HRT的测定技术的一个显著特点或曰检测的前提条件是患者必须有一定数量的室性早搏。然而并非所有的患者均有室性早搏，并且室性早搏有明显的变异性，即有室性早搏的患者在自然状态下，室早发生的数量存在70%的自然变化率。这些都使得HRT测定技术带有局限性。对没有自发性室早的患者则无法进行HRT检测，但是室早是可以被诱发的，为此人们采用了诱发性窦性心率震荡(inducedheart rate turbulence)检测技术。诱发性窦性心率震荡是用人工心脏单次心室或心房刺激测定的HRT的方法，其应用电生理的检测方法或者通过周围静脉临时插入一根电极导管到达右心房或右心室，并发放不同联律间期的心室或心房单个期前刺激，测定窦性心率对该刺激的反应。2.窦性心率震荡的检测指标临床应用最广泛的HRT测量指标为震荡起始(turbulence onset, TO)和震荡斜率(turbulenceslope, TS)。(I )T0 :代表室性早搏后的窦性心率出现加速现象，可用室性早搏后前2个窦性RR间期的均值减去室性早搏前的2个窦性RR间期均值，两者之差再除以后者。计算公式
权利要求
1.一种基于分段线性化的窦性心率震荡趋势检测方法，其特征在于，包括以下步骤 (1)心电信号预处理心电信号采样频率转换，去除心电信号中的基线漂移、工频基波及其谐波干扰、肌电干扰； (2)前10秒自学习过程建立正常心拍模板，计算此10秒数据中所有窦性心拍与心拍模板的均方误差wch (i),取wch最大值的七倍为模板阈值thbeat,即thbeat = V3 *maK(wch);确立RR间期阈值，取8个RR间期平均值的4/5作为RR间期阀值，RR_Threshold = 4/5mean(RR(i)),其中,i 为 I 8 之间的整数； (3)HRT样本采集采用一次离散指数平滑法公式进行窦性RR间期预测，据此预测QRS波的位置pqrs ;之后在预测位置pqrs附近搜索，从而确定R峰位置，并预测下一 RR间期；判断当前心搏的类型以及是否采集到符合条件的HRT样本，从而判定是否能够进行HRT检测； (4 )分段趋势分析经过以上处理后采集到的所有样本逐点求平均，通过分段线性化来进行分段趋势分析。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤(3)具体过程如下 31)预测RR间期采用一次离散指数平滑法来进行RR间期预测，据此预测QRS波位置pqrs ;取自学习过程内的RR间期的平均值作为预测的初始值RRl (0)，对自学习过程之后的30秒数据采用一次离散指数平滑法预测R峰位置，即pqrs(i+l)=PR(i)+RRl(i+l),RRl(i+l) = RRl(i) + a (RR(i)-RRl (i))，0〈 a〈1， 式中，a为平滑系数，PR为当前R峰位置，pqrs为预测R峰位置，RRl为RR间期预测值，RR为RR间期真实值；选取a =0. 8，以适应发生室性早搏时RR间期的迅速变化； 32)依据条件判断是否提取下一10秒信号，是则提取下一 10秒信号，并用bior2. 2小波进行三层分解，否则直接执行步骤33)； 其中，判断条件是PR(i)+RRl (i+1) > 2000; 33)QRS波检测每次在预测位置pqrs附近搜索|d3(i)|的最大值cmax,重新确定可变高度阈值
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述步骤35)具体过程如下 351)判断当前心搏是否为期前收缩，是则直接执行步骤352)，否则转去执行步骤359)； 352)判断当前心搏是否为室性早搏，是则直接执行步骤353)，否则转去执行步骤357)；. 353)判断是否满足进行HRT分析的条件，若满足则直接执行步骤354)，否则转去执行步骤357)； . 354)将当前RR间期存入RR_hrt向量； .355)判断所储存的RR间期个数LR是否达到24，是则执行步骤356)，否则退出本次循环； .356)储存当前RR_hrt向量作为一个HRT样本，计算TO、TS，然后退出本次循环； .357)判断0〈LR〈24，是则执行步骤358)； .358)将RR向量清零，然后退出本次循环； .359)提取当前心拍，计算当前心拍与正常心拍模板的均方误差van,若van〈thbeat,则为窦性心搏，继而执行步骤3510)，否则执行步骤357)； .3510)判断所储存的RR间期个数LR是否达到354，否则执行步骤354)。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤(4)具体过程如下 41)将所有HRT样本逐点求平均，得到RR间期平均值序列RRjneanJfRRjnean向量中室早后20个窦性RR间期作为一个新的序列RR_new ； 42)确定初始分段点用多项式曲线拟合的方法来表示序列，将多项式函数的极值点、起点与终点作为初始分段点； 43)寻找新分段点计算分段内每点与分段两端点构成的三角形的面积S，取面积阈值ths为段内各点的S的平均值，
5.根据权利要求4所述的检测方法，还包括步骤(5):基于云模型的震荡趋势表示，通过云模型用自然语言来表示RR间期变化趋势，具体步骤如下 首先将语言变量——震荡趋势{剧烈加速，中度加速，缓慢加速，平稳，缓慢减速，中度减速，剧烈减速}表示为六认1伍113111，抱1)^2伍123112，抱2)广··，A7 (Ex7, En7, He7)}，其中Al，A2, ...，A7是由正态云模型表示的原子概念，Exl, Ex2, Ex3...，Ex7取值-90，-60，-30，...，90 ;由Al, A2, A3组成概念集加速，A3, A4, A5组成概念集平稳，A5, A6, A7组成概念集减速，由此建立了形态概念树，随后依据angle (i)在形态概念树上选取概念集；将第i个直线段的倾斜角度angle (i)依次代入相应概念集中3个原子概念的正态云模型方程，得到angle (i)属于此概念的隶属程度,选择最大隶属程度的概念作为结果，如果对两个概念的隶属程度相同，则随机选取一概念，如此便可以将连续的倾斜角度转换为有限的自然语言概念来表示。
全文摘要
本发明公开了一种基于分段线性化的窦性心率震荡趋势检测方法。采用分段线性化的方法来进行分析，具体分析室早后窦性心率的变化趋势是否存在先加速后减速的过程。它包括以下步骤(1)心电信号预处理；(2)前10秒自学习过程；(3)HRT样本采集；(4)分段趋势分析；(5)基于云模型的震荡趋势表示。本发明采用一种分段线性化的方法来检测窦性心率RR间期变化趋势，进而通过云模型用自然语言来表示震荡趋势。本发明利用MATLAB仿真工具，选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证，能正确检测出单次室性早搏后窦性心率的变化趋势；此外采用指数平滑法预测QRS波出现位置来辅助QRS波的检测，利用模板判断窦性心搏，实现简单，适合实时处理。
文档编号A61B5/0472GK103006210SQ20131000982
公开日2013年4月3日 申请日期2013年1月11日 优先权日2013年1月11日
发明者赵捷, 尹文枫, 陈甜甜 申请人:山东师范大学