一种预测除颤成功概率的方法及除颤仪的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种预测除颤成功概率的方法，涉及电击除颤【技术领域】，该方法首先通过除颤电极获取患者心电信号，经放大滤波后，进行数字化采集，之后将采集到的一维心电数据经一定时间的延时后映射到二维平面上，再通过二维映射散点图的形态和分布计算相位空间尺度参数，包括散点数据分布的宽度以及散点数据分布的均匀程度，最后通过数学建模的方法建立多参数预测函数模型，计算预测除颤成功的指标。本发明的有益效果在于：该方法采集分析信号的长度短，不会影响对室颤患者的治疗，实时计算相位空间尺度，评价除颤成功的概率，为医护人员提供是否需要立刻除颤的指导建议。本发明预测除颤成功的概率比现有预测除颤成功概率的方法准确率高。
【专利说明】一种预测除颤成功概率的方法及除颤仪
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种电击除颤【技术领域】，特别涉及一种预测除颤成功概率的方法。
【背景技术】
[0002] 电击除颤是心肺复苏（CPR)过程中一个重要的环节，它是指以一定量的电流冲击 心脏从而使心室颤动终止。电击除颤的成功与否直接关系着心室颤动患者的存活，是治疗 心室颤动最为有效的方法。研究表明，通过分析出现心室颤动患者的心电信号，可以实时的 掌握患者心脏状态，并对此刻电击除颤是否能够成功做出有效的判断和预测。这种除颤效 能的预测可以大大减少不必要的电击除颤，只有当心电信号的某些指标达到预期阈值时才 进行除颤，降低了电流对患者心肌的损伤。
[0003] 目前，预测电击除颤成功的算法层出不穷，其方法主要是基于幅度、频率以及幅频 分析来实现除颤效能的预测。但大多数算法预测的准确率还不够高，分析所需要的信号长 度较长，这些都会影响对室颤患者的治疗。
[0004] 因此，需探索一种简单准确，并能实现短时分析的预测除颤成功概率的方法，以克 服现有方法的不足。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明要解决的技术问题在于提供一种预测除颤成功概率的方法，短 时分析、有效的判断和预测对患者进行电击除颤成功的概率。
[0006] 本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：
[0007] 本发明提供了一种预测除颤成功概率的方法，具体包括以下步骤：
[0008] 步骤一：采集心电信号数据；
[0009] 步骤二：从所述采集的心电信号中选取0. Is?IOs的心电数据图形进行分析，将 所述选取的信号进行延时，所述选取的信号为横坐标，延时后的信号为纵坐标绘制二维散 点图；
[0010] 步骤三：对所述二维散点图进行分析，得到散点数据分布的区域宽度Width和评 价散点数据分布均匀性的标准B ;
[0011] 步骤四：将所述散点数据分布的区域宽度Width和评价散点数据分布均匀性的标 准B建立数学模型，计算出相位空间尺度PSS ;
[0012] 步骤五：根据所述相位空间尺度PSS，得到预测除颤成功的概率。
[0013] 进一步，上述所述步骤三的具体分析过程为：
[0014] 对所述二维散点图进行分析，计算每个散点到直线X = y的距离d，寻找距离d，使 距离小于d的样本点占所有数据点的95%，并以I. 5d为界限，排除距离值大于I. 5d的异 常数据点，计算直线X = y两侧数据中的距离最大值并相加得到散点数据分布的区域宽度： Width = maxup+maxd_，其中，Width为散点数据分布的区域宽度，maxup为上部散点距直线X =y距离最远的数值，maxd_为下部散点距直线X = y距离最远的数值；
[0015] 以Width/2为标准做分界线，计算分界线上下的数据点总数N，以分界线上下点数 的差值作为评价散点数据分布均匀性的标准B :B = |NUP-Nd_|，其中，Nup表示分界线上部的 数据点总数，N d_表示分界线下部的数据点总数。
[0016] 进一步，所述相位空间尺度PSS :
[0017] PSS = K*Width_Y*B，其中，K为散点宽度权重系数，Y为均匀程度的权重系数， Width为散点数据分布的区域宽度，B为评价散点数据分布均匀性的标准。
[0018] 进一步，所述相位空间尺度PSS :
[0019] PSS = 10*Width-0. 0004*B，其中，Width为散点数据分布的区域宽度，B为评价散 点数据分布均匀性的标准。
[0020] 进一步，所述相位空间尺度PSS值大于等于0.45时，除颤成功，所述相位空间尺度 PSS值小于0. 45时，除颤失败。
[0021] 本发明另外提供一种除颤仪，包括心电信号采集模块，用于采集患者心电数据；心 电信号延时模块，用于选取0. Is?IOs的所述心电数据并对所述心电数据进行延时；心电 数据处理模块，用于对所述延时后的心电数据进行二维散点分析，所述选取的心电数据为 横坐标，延时后的信号为纵坐标绘制二维散点图，得到散点数据分布的区域宽度Width和 评价散点数据分布均匀性的标准B，将散点数据分布的区域宽度Width和评价散点数据分 布均匀性的标准B进行数学建模，计算出相位空间尺度PSS ;输出模块，用于根据所述相位 空间尺度PSS的值输出提示建议，所述心电信号采集模块、心电信号延时模块、心电数据处 理模块和输出模块顺次连接。
[0022] 进一步，所述心电数据处理模块的处理过程为：对所述二维散点图进行分析，计算 每个散点到直线X = y的距离d，寻找距离d，使距离小于d的样本点占所有数据点的95%， 并以I. 5d为界限，排除距离值大于I. 5d的异常数据点，计算直线X = y两侧数据中的距离 最大值并相加得到散点数据分布的区域宽度Width :Width = maxup+maxd_，其中，Width为 散点数据分布的区域宽度，max up为上部散点距直线x = y距离最远的数值，maxd_为下部 散点距直线X = y距离最远的数值；
[0023] 以Width/2为标准做分界线，计算分界线上下的数据点总数N，以分界线上下点数 的差值作为评价散点数据分布均匀性的标准B :B = |Nup-Nd_|，其中，Nup表示分界线上部的 数据点总数，N d_表示分界线下部的数据点总数；
[0024] 进一步，所述心电数据处理模块计算相位空间尺度PSS的公式：PSS = K*Width-Y*B,其中,K为散点宽度权重系数,Y为均匀程度的权重系数,Width为散点数据散 开的宽度，B为评价散点数据分布均匀性的标准；
[0025] 进一步，所述心电数据处理模块计算相位空间尺度PSS的公式：PSS = 10*Width-0. 0004*B，其中，Width为散点数据分布的区域宽度，B为评价散点数据分布均匀 性的标准；
[0026] 进一步，当所述计算出的相位空间尺度PSS的值大于等于0.45时，所述输出模块 输出提示建议除颤，所述相位空间尺度PSS值小于0. 45时，所述输出模块输出建议继续按 压。
[0027] 本发明的有益效果：该方法首先通过除颤电极获取患者心电信号，经放大滤波后， 进行数字化采集，之后将采集到的一维心电数据经一定时间的延时后映射到二维平面上， 再通过二维映射散点图的形态和分布计算相位空间尺度参数，包括散点数据分布的宽度以 及散点数据分布的均匀程度，最后通过数学建模的方法建立多参数预测函数模型，计算预 测除颤成功的指标。该方法采集分析信号的长度短，不会影响对室颤患者的治疗，实时计算 相位空间尺度的值，评价除颤成功的概率，为医护人员提供是否需要立刻除颤的指导建议， 以达到最佳的除颤效果。采用本发明预测除颤成功的概率比现有预测除颤成功概率的方法 准确率高。
[0028] 本发明的除颤仪，对采集患者的心电信号进行分析处理，计算出相位空间尺度的 值，输出模块根据相位空间尺度输出建议除颤或建议继续按压，能在短时间内为医护人员 提供建议，不会影响对室颤患者的治疗。
【专利附图】
【附图说明】
[0029] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。
[0030] 图1为本发明预测除颤成功概率的方法的工作流程图；
[0031] 图2为本发明预测除颤成功概率的方法的二维散点图；
[0032] 图3为本发明预测除颤成功概率的方法的预测除颤成功和预测除颤失败的示意 图；
[0033] 图4为本发明的除颤仪的结构示意图。
【具体实施方式】
[0034] 以下将结合附图对本发明进行详细说明，如图1所示：
[0035] 本发明的预测除颤成功概率的方法，包括以下步骤：
[0036] 步骤一：采集心电信号数据，通过除颤电极获取患者的心电信号，并通过带通滤波 器进行预处理，带通滤波器频率范围为2Hz?48Hz。
[0037] 步骤二：在除颤前用矩形窗选0. Is?IOs的心电数据图像进行分析，将选取的 信号进行延时τ后，并以原信号作为横轴坐标，延时后的信号作为纵轴坐标绘制二维散点 图，将一维心电数据映射到二维平面上，其中τ = 3ms。
[0038] 步骤三：如图2所示，对二维散点图进行分析，计算每个散点到直线X = y的距离， 寻找距离d，使距离小于d的样本点占所有数据点的95%，并以I. 5d为界限，将距离值大于 I. 5d的所有点排除，图2中的exclude点需要排除，距离值大于I. 5d的所有点为异常数据 点。计算直线X = y两侧数据中的距离最大值并相加得到散点数据分布的区域宽度Width， Width = maxup+maxd_，其中,Width表示散点数据分布的区域宽度，maxup为上部散点距直线 X = y距离最远的数值，maxd_为下部散点距直线X = y距离最远的数值。以Width/2为 标准做分界线，计算分界线上下的数据点总数N，以分界线上下点数的差值作为评价散点数 据分布均匀性的标准B :B = I Nup-Nd_ I,其中Nup表示分界线上部的数据点总数,Nd_表示分 界线下部的数据点总数。
[0039] 步骤四：综合分析散点数据分布的区域宽度Width以及数据分布均匀程度B建立 数学模型，计算用于预测除颤效能的相位空间尺度PSS :
[0040] PSS = K*Width - Y*B
[0041] 其中，K为散点宽度权重系数，Y为均匀程度的权重系数。采样率固定为300Hz时， K取值10, Y根据分析数据长度而变化调整，当取0. 5秒数据进行分析时，Y取值0. 0004。
[0042] 经过大量的实验得到：将K值固定为10, B值固定为0.0004,采样率不固定，对计 算的结果没有太大的影响，即：
[0043] PSS = 10*Width - 0· 0004*B。
[0044] 步骤五：根据相位空间尺度PSS，得到预测除颤成功的概率。如图3所示，（a)图中 数据取除颤前2s心电信号，根据上述步骤计算得到PSS = 0. 48,除颤成功，（b)图中数据取 除颤前2s心电信号，根据上述步骤计算得到PSS = 0. 41，除颤失败，在实际操作中不建议 除颤。在PSS阈值设定为0. 45时，除颤灵敏度达到71. 30%，特异性达到71. 57%。当PSS 大于等于0. 45时，预测除颤能有较大的成功率，反之小于0. 45则除颤失败的可能性很大， 不建议除颤。一般情况将PSS阈值设定为0. 45, PSS也可以根据具体情况以及需要进行调 整。
[0045] 为了证明本发明预测除颤成功的方法优于其他方法进行了对比实验，通过用不同 的方法对214个心跳骤停患者的416次除颤结果进行分析，预测除颤成功的概率。采用的 方法包括本发明的方法（PSS)、幅度面积谱（AMSA)、信号积分（SIGINT)、中值斜率（MS)和功 率谱分析（PSA)。对不同的方法得到的参数结果进行比较，比较的参数包括：接受者操作特 征曲线下面积AUC、灵敏度Sen为85%时的特异性Spe、阳性预测率PPV、阴性预测率NPV和 准确率Accuracy，如表1所示。其中，预测除颤成功的概率关键参数是接受者操作特征曲线 下面积AUC和准确率Accuracy。结果表明，采用本发明的方法得到的接受者操作特征曲线 下面积AUC和准确率Accuracy均高于其他几种方法，所以采用本发明的方法优于其它现有 的方法。
[0046]
【权利要求】
1. 一种预测除颤成功概率的方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：采集心电信号数据； 步骤二：从所述采集的心电信号中选取0. Is?10s的心电数据图形进行分析，将所 述选取的信号进行延时，所述选取的信号为横坐标，延时后的信号为纵坐标绘制二维散点 图； 步骤三：对所述二维散点图进行分析，得到散点数据分布的区域宽度Width和评价散 点数据分布均匀性的标准B ; 步骤四：将所述散点数据分布的区域宽度Width和评价散点数据分布均匀性的标准B 建立数学模型，计算出相位空间尺度PSS ; 步骤五：根据所述相位空间尺度PSS，得到预测除颤成功的概率。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤三的具体分析过程为： 对所述二维散点图进行分析，计算每个散点到直线X = y的距离d，寻找距离d，使距离 小于d的样本点占所有数据点的95%，并以1. 5d为界限，排除距离值大于1. 5d的异常数据 点，计算直线X = y两侧数据中的距离最大值并相加得到散点数据分布的区域宽度Width : Width = maxup+maxd_，其中，Width为散点数据分布的区域宽度，maxup为上部散点距直线X =y距离最远的数值，maxd_为下部散点距直线X = y距离最远的数值； 以Width/2为标准做分界线，计算分界线上下的数据点总数N，以分界线上下点数的差 值作为评价散点数据分布均匀性的标准B :B = | Nup-Nd_|，其中，Nup表示分界线上部的数据 点总数，N d_表示分界线下部的数据点总数。
3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述相位空间尺度PSS : PSS = K*Width-Y*B，其中，K为散点宽度权重系数，Y为均匀程度的权重系数，Width为 散点数据分布的区域宽度，B为评价散点数据分布均匀性的标准。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述相位空间尺度PSS : PSS = 10*Width-0. 0004*B，其中，Width为散点数据分布的区域宽度，B为评价散点数 据分布均匀性的标准。
5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述相位空间尺度PSS值大于等于0. 45时， 除颤成功，所述相位空间尺度PSS值小于0. 45时，除颤失败。
6. -种除颤仪，其特征在于：包括心电信号采集模块，用于采集患者心电数据；心电信 号延时模块，用于选取〇. Is?10s的所述心电数据并对所述心电数据进行延时；心电数据 处理模块，用于对所述延时后的心电数据进行二维散点分析，所述选取的心电数据为横坐 标，延时后的信号为纵坐标绘制二维散点图，得到散点数据分布的区域宽度Width和评价 散点数据分布均匀性的标准B，将散点数据分布的区域宽度Width和评价散点数据分布均 匀性的标准B进行数学建模，计算出相位空间尺度PSS ;输出模块，用于根据所述相位空间 尺度PSS的值输出提示建议，所述心电信号采集模块、心电信号延时模块、心电数据处理模 块和输出模块顺次连接。
7. 如权利要求6所述的除颤仪，其特征在于：所述心电数据处理模块的处理过程为：对 所述二维散点图进行分析，计算每个散点到直线X = y的距离d，寻找距离d，使距离小于d 的样本点占所有数据点的95%，并以1. 5d为界限，排除距离值大于1. 5d的异常数据点，计 算直线X = y两侧数据中的距离最大值并相加得到散点数据分布的区域宽度Width :Width =maxup+maxd_，其中,Width为散点数据分布的区域宽度,maxup为上部散点距直线x = y距 离最远的数值，maxd_为下部散点距直线X = y距离最远的数值； 以Width/2为标准做分界线，计算分界线上下的数据点总数N，以分界线上下点数的差 值作为评价散点数据分布均匀性的标准B :B = | Nup-Nd_|，其中，Nup表示分界线上部的数据 点总数，N d_表示分界线下部的数据点总数。
8. 如权利要求6所述的除颤仪，其特征在于：所述心电数据处理模块计算相位空间尺 度PSS的公式：PSS = K*Width-Y*B，其中，K为散点宽度权重系数，Y为均匀程度的权重系 数，Width为散点数据分布的区域宽度，B为评价散点数据分布均匀性的标准。
9. 如权利要求8所述的除颤仪，其特征在于：所述心电数据处理模块计算相位空间尺 度PSS的公式：PSS = 10*Width-0. 0004*B，其中，Width为散点数据分布的区域宽度，B为 评价散点数据分布均匀性的标准。
10. 如权利要求9所述的除颤仪，其特征在于：当所述相位空间尺度PSS的值大于等于 0. 45时，所述输出模块输出提示建议除颤，所述相位空间尺度PSS值小于0. 45时，所述输出 模块输出建议继续按压。
【文档编号】A61N1/39GK104274907SQ201410482471
【公开日】2015年1月14日 申请日期:2014年9月19日 优先权日:2014年9月19日
【发明者】李永勤, 龚渝顺, 何密, 杨克柽, 陈碧华, 王建杰 申请人:中国人民解放军第三军医大学