一种血压动脉波形图信号伪差识别及信号质量评估方法与流程

1.本发明涉及医疗器械和人工智能技术领域，具体为一种血压动脉波形图信号伪差识别及信号质量评估方法。


背景技术：

2.动态血压监护仪是一种在日常生活以一定规律测量病人的血压值的医疗仪器设备。随着当前移动互联网发展，动态血压监护仪和云服务技术结合，逐步实现心血管疾病的家庭监护，但同时，心血管疾病的家庭监护带来海量的血压数据需要及时诊断，给医生分析服务及时性带来挑战。目前使用中的绝大多数电子血压计采用示波法原理，血压测量过程充放气过程容易受到诸如抖动、运动状况、心律失常等内外因素影响，造成动脉波形图异常从而形成无效数据。在对血压动脉波形图信号进行分析时，医生需要对伪差信号人工识别；同时，还需要对血压动脉波形图信号进行质量判断，如果伪差信号过多，表示该段波形信号无法表达准确意义，则该段信号质量较差，需要剔除。这个在海量数据中人工分析的过程耗时很长，大大降低了医生对血压动脉波形图信号的分析效率。同时人工分析过程对分析人员的经验和体力要求较高，出错的概率较大。


技术实现要素：

3.为了解决现有技术中人工甄别海量血液动脉波形图信号中的伪差信号及判断信号质量费时长、容易出错的问题，本发明提供一种血压动脉波形图信号伪差识别方法，其可以快速且准确地识别出血液动脉波形图信号中的伪差信号，且结果准确，不受分析人员的个人因素影响。同时，本发明也公开了一种血压动脉波形图信号质量评估方法。
4.本发明的技术方案是这样的：一种血压动脉波形图信号伪差识别方法，其特征在于，其包括以下步骤：
5.s1：获取待分析动脉波形图；
6.所述待分析动脉波形图的横轴为心跳引起的脉搏搏动位置，纵轴为动态血压计压力传感器采集到的压力值；
7.s2：对所述待分析动脉波形图进行峰点和谷点的标记；
8.基于所述待分析动脉波形图，找到所有的峰点和谷点；以第一个峰点为起点，将其与相邻的谷点配对；
9.设：所述待分析动脉波形图包括n对峰点和谷点，则所述待分析动脉波形图包括的峰点和谷点表示为：
10.(peak1，valley1)，(peak2，valley2)，...，(peakn，valleyn)；
11.峰点peak1-peakn的横坐标形成序列x1,x2,...xn；
12.s3：获取每对峰点和谷点的纵坐标，对每对峰点和谷点的纵坐标计算差值；
13.则得到每对峰点和谷点的纵坐标的差值的绝对值的序列：
14.记作差值序列：h1,h2,....,hn；
15.s4：绘制lorenz散点图，具体表以下步骤：
16.a1：计算序列x1,x2,...xn的差值序列，记录为δ1＝x
2-x1,δ2＝x
3-x2,...,δ
n-1
＝x
n-x
n-1
；
17.△i表示脉搏间隔或心跳间隔，i为自然数，i∈(1,n-1)；
18.a2：将相邻的
△i组合成对，构成(
△i,
△
i+1
)；
19.a3：构建坐标轴，很坐标和纵坐标的单位都为ms；
20.以每组(
△i,
△
i+1
)中的
△i为横坐标，
△
i+1
为纵坐标，将(
△i,
△
i+1
)绘制到坐标轴中，即得到lorenz散点图；
21.s5：所述待分析动脉波形图的散乱度sp，具体包括以下步骤：
22.b1：构建映射网格图；
23.设置心跳间隔阈值和合理间隔阈值；
24.所述心跳间隔阈值表示合理的所述心跳间隔数据的最大值；
25.所述合理间隔阈值表示当同一个数据源的两个心跳间隔之差小于所述合理间隔阈值时，这两个心跳间隔在计算时被视为同一个数据；
26.所述映射网格包括：映射坐标系和网格；
27.所述映射坐标系横轴和纵轴的都设置为心跳间隔，横轴和纵轴的起点为0，最大值为所述心跳间隔阈值；
28.在横轴和纵轴之间，以所述间隔允许值为单位构建所述网格；
29.b2：取出每组(
△i,
△
i+1
)，判断
△i和心跳间隔阈值的关系；
30.如果
△i》所述心跳间隔阈值，则(
△i,
△
i+1
)不参与计算；
31.否则，判断
△
i+1
和心跳间隔阈值的关系；
32.如果
△
i+1
》所述心跳间隔阈值，则(
△i,
△
i+1
)不参与计算；
33.否则，执行步骤b3；
34.b3：将(
△i,
△
i+1
)以
△i为横坐标，
△
i+1
为纵坐标映射到所述映射网格图的网格中；
35.b4：当所有的(
△i,
△
i+1
)都参与计算后，统计所述映射网格图中被映射成功的网格数目；
36.设所述映射网格图中有n个网格被映射成功，计算所述待分析动脉波形图的散乱度sp；
37.sp＝n/(n-1)；
38.s6：寻找所述待分析动脉波形图的有效区域，具体包括以下步骤：
39.c1：在所述差值序列序列：h1,h2,....,hn中，找到最大的值记作：h
max
；
40.c2：初始化序号j＝1，
41.c3：将hj、h
j+1
、h
j+2
分别与c1*h
max
进行比较；
42.如果存在hj、h
j+1
、h
j+2
都大于c1*h
max
，则将hj设置为pstart，执行步骤c6；
43.否则，执行步骤c4；
44.c4：判断j是否大于max-2；
45.如果j》max-2，则将所述差值序列序列对应的待分析动脉波形图数据判断为伪差干扰数据；
46.否则，执行步骤c5；
47.c5：j＝j+1，循环执行步骤c3～c4；
48.c6：判断j与n的关系；
49.如果j》n-2，则将所述差值序列序列对应的待分析动脉波形图数据判断为伪差干扰数据；
50.否则执行步骤c7；
51.c7：j＝j+1；
52.c8：将hj、h
j+1
、h
j+2
分别与c1*h
max
进行比较；
53.其中，c1为有效峰谷差阈值；
54.如果存在hj、h
j+1
、h
j+2
都大于c1*h
max
，则将h
j+2
设置为pend，执行步骤c10；
55.否则，执行步骤c9；
56.c9：判断j是否大于n-2；
57.如果j》n-2，则将所述差值序列序列对应的待分析动脉波形图数据判断为干扰信号；
58.否则，j＝j+1，循环执行步骤c8～c9；
59.c10：所述差值序列序列：h1,h2,....,hn中，pstart～pend之间的数据点被认为是所述待分析动脉波形图的有效数据区域；
60.s7：对所述有效数据区域进行数据拟合，具体包括以下步骤：
61.d1：在所述差值序列序列中取出pstart～pend包括的数据，记作有效数据序列，
62.所述有效数据序列为：h
pstart
,h
pstart+1
....h
max
.....h
pend-1
,h
pend
；
63.d2：取出h
max.
左侧的数据：h
pstart
,h
pstart+1
....h
max-1
，以h
max.
为中心进行镜像，得到左侧拟合数据序列：h
pstart
,h
pstart+1
....h
max-1
,h
max
,h
max-1
....h
pstart+1
,h
pstart
；
64.所述左侧拟合数据序列对应的横坐标为：x
pstart
,x
pstart+1
....x
max-1
，x
max
,x
max-1
....x
pstart
；
65.d3：取出h
max.
右侧的数据：h
max+1
.....h
pend-1
,h
pend
，以h
max.
为中心进行镜像，得到右侧拟合数据序列：h
pend
,h
pend-1
....h
max+1
,h
max
,h
max+1
.....h
pend-1
,h
pend
；
66.所述右侧拟合数据序列对应的横坐标为：x
pend
,x
pend-1
....x
max+1
，x
max
,x
max+1
....x
pend-1
,x
pend
；
67.s8：计算所述待分析动脉波形图对应的波峰幅度扰动率perror；
68.e1：计算左侧干扰点数目errorleft；
69.以左侧拟合数据序列和左侧拟合数据序列对应的横坐标为数据点纵坐标和横坐标，使用最小二乘法得到二次拟合曲线h＝ax2+bx+c；
70.统计左侧有效数据点的纵坐标和拟合曲线的距离大于c2*h
max
的点的个数，记作所述左侧干扰点数目errorleft；
71.其中，c2为干扰点判断阈值；
72.e2：计算右侧干扰点数目errorright；
73.以右侧拟合数据序列和右侧拟合数据序列对应的横坐标为数据点纵坐标和横坐标，使用最小二乘法得到二次拟合曲线h＝ax2+bx+c；
74.统计右侧有效数据点的纵坐标和拟合曲线的距离大于c2*h
max
的点的个数，记作所述右侧干扰点数目errorright；
75.e3：计算所述波峰幅度扰动率perror；
76.perror＝(errorright+errorleft)/(pend-pstart+1)；
77.s9：判断所述待分析动脉波形图的性质；
78.f1：比较所述待分析动脉波形图的散乱度sp与预设的散乱度阈值c3；
79.f2：比较所述波峰幅度扰动率perror和预设的扰动率阈值c4；
80.f3：当同时满足以下两个条件时，所述待分析动脉波形图判断为伪差干扰数据；
81.sp》c3，且perror》c4。
82.其进一步特征在于：
83.步骤s1中，所述待分析动脉波形图的横轴为心跳引起的脉搏搏动位置，以采样点数或采样时间表示；
84.所述心跳间隔阈值设置为2000ms；所述合理间隔阈值设置为100ms；
85.步骤b3中，当所述待分析动脉波形图的横轴上横坐标以采样点数表示，而所述映射网格图的网格的单位为ms时，
86.对(δi,δ
i+1
)，分别计算rri和rr
i+1
：
[0087][0088][0089]
以rri和rr
i+1
为横坐标和纵坐标，将(
△i,
△
i+1
)映射到所述映射网格图的网格中；sample为待分析动脉波形图对应的采样率；
[0090]
所述有效峰谷差阈值c1为1/3；所述干扰点判断阈值c2为1/8；
[0091]
所述散乱度阈值c3为30％；所述扰动率阈值c4为20％；
[0092]
步骤c1中，如果h
max
的数目大于1，则第一个最大点进行后续计算。
[0093]
一种血压动脉波形图信号质量评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：
[0094]
g1：获取获取待分析动脉波形图；
[0095]
g2：计算所述获取待分析动脉波形图对应的散乱度sp和波峰幅度扰动率perror；
[0096]
g3：根据散乱度sp和波峰幅度扰动率perror判断所述待分析动脉波形图是否为伪差干扰数据；
[0097]
如果是伪差干扰数据，则所述待分析动脉波形图的质量设置为指标不好的数据；
[0098]
否则，执行步骤g4；
[0099]
g4：计算所述待分析动脉波形图的治疗评估参数qua：
[0100]
qua＝sp*α+perror*β；
[0101]
其中，α为散乱度权重系数，β为扰动率权重系数；
[0102]
g5：比较qua和预设的质量判断阈值qh；
[0103]
当qua小于qh时，所述待分析动脉波形图对应的数据的质量判断为质量好的数据，否则，所述待分析动脉波形图对应的数据判断为指标不好的数据。
[0104]
其进一步特征在于：
[0105]
所述散乱度权重系数α取值为25％；所述扰动率权重系数β取值为75％；所述质量
判断阈值qh取值为20％。
[0106]
本发明提供的一种血压动脉波形图信号伪差识别方法，通过lorenz散点图判断待分析动脉波形图的动脉峰间隔的散落程度sp，动脉波形峰在时间轴上不规律分布异常情况进行判断；通过查找待分析动脉波形图的有效区域，将峰点、谷点异常的待分析动脉波形图数据判断为干扰信号；通过待分析动脉波形图的有效区域的数据的镜像数据，基于最小二乘法得到二次拟合曲线，然后计算判断出待分析动脉波形图波峰幅度扰动率perror，对待分析动脉波形图的中峰点和谷点的压差情况进行判断，确定待分析动脉波形图中异常峰值点个数占比；最后，通过sp和perror两个条件共通判定伪差干扰数据；在计算sp时，通过构建映射网格图，将lorenz散点图映射到映射网格图中，通过计算数据点在映射网格图击中的面积得到散落程度sp，无需对每个数据进行单独判断，极大地提高了计算效率；同时，在绘制映射网格图时，通过合理间隔阈值来调整散落程度sp计算过程中的数据精准度，方法简单，实现方便，进一步提高了计算效率。本技术整个过程基于待分析动脉波形图的实际数据情况，不受分析人员的个人因素影响，确保快速且准确地识别出血液动脉波形图信号中的伪差信号，尤其适用于针对海量数据中血压动脉波形图信号识别，极大地提高了血压动脉波形图信号的伪差识别效率。同时，本技术提供的血压动脉波形图信号质量评估方法中，基于sp和perror数据，从动脉峰间隔的散落程度和异常峰值点个数占比两个角度，同时使用定量数据对待分析动脉波形图的数据质量进行判断，无需技术人员个人主观判断，结果准确客观；同时根据预设的质量判断阈值qh来调整质量评判标准，使本技术的质量评估适用于各种不同的应用场景。
附图说明
[0107]
图1为本技术中的血压动脉波形图信号伪差识别方法流程图；
[0108]
图2为血压动脉波形图的实施例；
[0109]
图3为血压动脉波形图的峰点和谷点的实施例；
[0110]
图4为映射网格图的实施例；
[0111]
图5为血压动脉波形图的有效区域的实施例；
[0112]
图6为二次拟合曲线的实施例。
具体实施方式
[0113]
如图1所示，本发明一种血压动脉波形图信号伪差识别方法，其包括以下步骤。
[0114]
s1：获取待分析动脉波形图；
[0115]
如图2所示，为作为待分析动脉波形图的血压动脉波形图实施例，待分析动脉波形图的横轴为心跳引起的脉搏搏动位置，纵轴为动态血压计压力传感器采集到的压力值。实际工作中，待分析动脉波形图的横轴为心跳引起的脉搏搏动位置，以采样点数或采样时间表示；待分析动脉波形图的采样率为sample，采样率sample定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，单位赫兹(hz)。
[0116]
s2：对待分析动脉波形图进行峰点和谷点的标记；
[0117]
基于待分析动脉波形图，找到所有的峰点和谷点；以第一个峰点为起点，将其与相邻的谷点配对；
[0118]
设：待分析动脉波形图包括n对峰点和谷点，则待分析动脉波形图包括的峰点和谷点表示为：
[0119]
(peak1，valley1)，(peak2，valley2)，...，(peakn，valleyn)；
[0120]
峰点peak1-peakn的横坐标形成序列x1,x2,...xn。
[0121]
关于动脉波形图峰点和谷点的确认方法，基于现有技术，如示波法测血压算法等方法即可完成，得到的(peak1，valley1)如图3所示。
[0122]
s3：获取每对峰点和谷点的纵坐标，对每对峰点和谷点的纵坐标计算差值；
[0123]
则得到每对峰点和谷点的纵坐标的差值的绝对值的序列：
[0124]
记作差值序列：h1,h2,....,hn。
[0125]
s4：绘制lorenz散点图；
[0126]
a1：计算序列x1,x2,...xn的差值序列，记录为δ1＝x
2-x1,δ2＝x
3-x2,...,δ
n-1
＝x
n-x
n-1
；
[0127]
△i表示脉搏间隔或心跳间隔，i为自然数，i∈(1,n-1)；
[0128]
a2：将相邻的
△i组合成对，构成(
△i,
△
i+1
)；
[0129]
a3：构建坐标轴，很坐标和纵坐标的单位都为ms；
[0130]
以每组(
△i,
△
i+1
)中的
△i为横坐标，
△
i+1
为纵坐标，将(
△i,
△
i+1
)绘制到坐标轴中，即得到lorenz散点图；
[0131]
lorenz散点图的分布散乱程度用以判断是否属于严重节律失常或干扰，本技术中基于lorenz散点图的分布散乱程度用做为信号质量的评估依据之一。
[0132]
s5：待分析动脉波形图的散乱度sp，具体包括以下步骤：
[0133]
b1：构建映射网格图；
[0134]
设置心跳间隔阈值和合理间隔阈值；
[0135]
心跳间隔阈值表示合理的心跳间隔数据的最大值；
[0136]
合理间隔阈值表示当同一个数据源的两个心跳间隔之差小于合理间隔阈值时，这两个心跳间隔在计算时被视为同一个数据；
[0137]
映射网格包括：映射坐标系和网格；
[0138]
映射坐标系横轴和纵轴的都设置为心跳间隔，横轴和纵轴的起点为0，最大值为心跳间隔阈值；
[0139]
在横轴和纵轴之间，以间隔允许值为单位构建网格。
[0140]
因为，实际工作中，待分析动脉波形图的横轴为心跳引起的脉搏搏动位置，可以用采样点数表示，也可以用采样时间表示，所以心跳间隔阈值和合理间隔阈值的单位可以是采样时间，也可以是采样点数；心跳间隔阈值和合理间隔阈值的具体数值根据研究需要进行设置。本实施例中，在大多数对动脉波形图分析时，对应的人类心跳间隔最大值为2000s，所以，心跳间隔阈值设置为2000ms；而通常研究中当两个心跳间隔之间的差值不大于100ms时，作为同一个趋势数据进行处理，可以映射在同一个网格中，本实施例中合理间隔阈值设置为100ms，构建的映射网格图具体如图4所示；图4中1000ms～2000ms之间的部分省略表示。
[0141]
b2：取出每组(
△i,
△
i+1
)，判断
△i和心跳间隔阈值的关系；
[0142]
如果
△i》心跳间隔阈值，则(
△i,
△
i+1
)不参与计算；
[0143]
否则，判断
△
i+1
和心跳间隔阈值的关系；
[0144]
如果
△
i+1
》心跳间隔阈值，则(
△i,
△
i+1
)不参与计算；
[0145]
否则，执行步骤b3；
[0146]
b3：将(
△i,
△
i+1
)以
△i为横坐标，
△
i+1
为纵坐标映射到映射网格图的网格中；
[0147]
b4：当所有的(
△i,
△
i+1
)都参与计算后，统计映射网格图中被映射成功的网格数目；
[0148]
设映射网格图中有n个网格被映射成功，计算待分析动脉波形图的散乱度sp；
[0149]
sp＝n/(n-1)。
[0150]
具体实现时，当构建的映射网格图的横纵轴坐标单位与待分析动脉波形图的横轴单位相同时，直接将待分析动脉波形图对应的lorenz散点图映射到映射网格图中即可，如果二者不统一，则需要进行单位换算后再映射。sp的取值范围为当sp取值为时，表示所有的心跳间隔
△i都映射在同一个网格中，表示数据源和数据采集过程中都没有异常，没有产生伪差信号；当sp取值为时，表示所有的心跳间隔都不相同，待分析动脉波形图的散乱度sp最大，此段数据包括大量伪差信号。
[0151]
比如：步骤b3中，当待分析动脉波形图的横轴上横坐标以采样点数表示，而映射网格图的网格的单位为ms时，需要先对(
△i,
△
i+1
)分别计算rri和rr
i+1
：
[0152][0153][0154]
以rri和rr
i+1
为横坐标和纵坐标，将(
△i,
△
i+1
)映射到映射网格图的网格中；
[0155]
如：将
△1/(0.1*sample)向下取整，记为rr1，
△2/(0.1*sample)向下取整，记为rr2，将(rr1，rr2)映射到单位为ms的映射网格图中。
[0156]
s6：寻找待分析动脉波形图的有效区域，当差值序列序列：h1,h2,....,hn中，最大的值为h
max
；在差值序列序列中，找到连续的一段数据pstart～pend，pstart及右侧连续的两个数据都大于大于c1*h
max
，pend及左侧连续的两个数据都小于c1*h
max
，则：pstart～pend的之间数据点被认为是待分析动脉波形图的有效数据区域。具体如图5所示。
[0157]
具体包括以下步骤：
[0158]
c1：在差值序列序列：h1,h2,....,hn中，找到最大的值记作：h
max
；
[0159]
具体实现时，如果h
max
的数目大于1，则第一个最大点进行后续计算。
[0160]
c2：初始化序号j＝1，
[0161]
c3：将hj、h
j+1
、h
j+2
分别与c1*h
max
进行比较；
[0162]
如果存在hj、h
j+1
、h
j+2
都大于c1*h
max
，则将hj设置为pstart，执行步骤c6；
[0163]
否则，执行步骤c4；
[0164]
c4：判断j是否大于max-2；
[0165]
如果j》max-2，则将差值序列序列对应的待分析动脉波形图数据判断为干扰信号，即找出了当采集的动脉波形速度过慢或过快，最高点h
max
左侧数据点不够，导致产生的测量干扰数据，只要pstart找不到即可判断数据为干扰数据。
[0166]
否则，执行步骤c5；
[0167]
c5：j＝j+1，循环执行步骤c3～c4；
[0168]
c6：判断j与n的关系；
[0169]
如果j》n-2，则将差值序列序列对应的待分析动脉波形图数据判断为干扰信号；
[0170]
否则执行步骤c7；
[0171]
c7：j＝j+1；
[0172]
c8：将hj、h
j+1
、h
j+2
分别与c1*h
max
进行比较；
[0173]
其中，c1为有效峰谷差阈值，具体的数值根据研究需要进行设置；本实施例中有效峰谷差阈值c1为1/3，即当待分析动脉波形图上的峰点和谷点纵坐标差值小于最高点h
max
的1/3时，即判断数据点为无效数据点；
[0174]
如果存在hj、h
j+1
、h
j+2
都大于c1*h
max
，则将h
j+2
设置为pend，执行步骤c10；
[0175]
否则，执行步骤c9；
[0176]
c9：判断j是否大于n-2；
[0177]
如果j》n-2，则将差值序列序列对应的待分析动脉波形图数据判断为干扰信号，即当找到pstart而无法找到pend时，表示最高点h
max
右侧数据点不够，也判断为干扰数据；
[0178]
否则，j＝j+1，循环执行步骤c8～c9；
[0179]
c10：差值序列序列：h1,h2,....,hn中，pstart～pend之间的数据点被认为是待分析动脉波形图的有效数据区域。
[0180]
通过h
max
找到由检测工具放气过程出现的扰动异常或者被测量者的抖动、运动状况，导致采集的动脉波形速度过慢或过快，致使最高点左侧或者右两侧数据点数量不够，即计算过程中pstart不存在，或者pend不存在导致产生的测量干扰数据，干扰数据可以直接判断为伪差数据，无需进行后续计算。如果h
max
两侧的数据点数量足够则将pstart～pend之间的数据点被认为是待分析动脉波形图的有效数据区域，基于pstart～pend之间的数据点进行后续计算。
[0181]
s7：如图6所示，对有效数据区域进行数据拟合，具体包括以下步骤：
[0182]
d1：在差值序列序列中取出pstart～pend包括的数据，记作有效数据序列，
[0183]
有效数据序列为：h
pstart
,h
pstart+1
....h
max
.....h
pend-1
,h
pend
；
[0184]
d2：取出h
max.
左侧的数据：h
pstart
,h
pstart+1
....h
max-1
，以h
max.
为中心进行镜像，得到左侧拟合数据序列：h
pstart
,h
pstart+1
....h
max-1
,h
max
,h
max-1
....h
pstart+1
,h
pstart
；
[0185]
左侧拟合数据序列对应的横坐标为：x
pstart
,x
pstart+1
....x
max-1
，x
max
,x
max-1
....x
pstart
；
[0186]
d3：取出h
max.
右侧的数据：h
max+1
.....h
pend-1
,h
pend
，以h
max.
为中心进行镜像，得到右侧拟合数据序列：h
pend
,h
pend-1
....h
max+1
,h
max
,h
max+1
.....h
pend-1
,h
pend
；
[0187]
右侧拟合数据序列对应的横坐标为：x
pend
,x
pend-1
....x
max+1
，x
max
,x
max+1
....x
pend-1
,x
pend
。
[0188]
s8：计算待分析动脉波形图对应的波峰幅度扰动率perror；
[0189]
e1：计算左侧干扰点数目errorleft；
[0190]
以左侧拟合数据序列和左侧拟合数据序列对应的横坐标为数据点纵坐标和横坐标，使用最小二乘法得到二次拟合曲线h＝ax2+bx+c；
[0191]
统计左侧有效数据点的纵坐标和拟合曲线的距离大于c2*h
max
的点的个数，记作左侧干扰点数目errorleft；
[0192]
其中，c2为干扰点判断阈值，在实际的工作中，往往不是所有的数据点都能严格拟合到拟合曲线中，如图6所示，在二次拟合曲线下方有三个点没有拟合到曲线中；但差别很小也可以体现数据趋势，作为有效数据进行使用，本技术中通过干扰点判断阈值c2，来控制对干扰数据点的判断，确保本技术技术方案符合实际的生产需要，同时适应于各种不同的应用场景，c2具体的数值根据研究需要进行设置；本实施例中干扰点判断阈值c2为1/8，即当待分析动脉波形图上的有效数据点的纵坐标与拟合曲线的距离大于c2*h
max
时，才将数据点判断为干扰电。
[0193]
e2：计算右侧干扰点数目errorright；
[0194]
以右侧拟合数据序列和右侧拟合数据序列对应的横坐标为数据点纵坐标和横坐标，使用最小二乘法得到二次拟合曲线h＝ax2+bx+c；
[0195]
统计右侧有效数据点的纵坐标和拟合曲线的距离大于c2*h
max
的点的个数，记作右侧干扰点数目errorright。
[0196]
e3：计算波峰幅度扰动率perror；
[0197]
perror＝(errorright+errorleft)/(pend-pstart+1)。
[0198]
波峰幅度扰动率perror表示，在干扰点在数据有效区域内的占比，干扰点占比越大，表示待分析动脉波形图为伪差干扰信号的可能性越大。
[0199]
s9：判断待分析动脉波形图的性质；
[0200]
f1：比较待分析动脉波形图的散乱度sp与预设的散乱度阈值c3，以及比较波峰幅度扰动率perror和预设的扰动率阈值c4；
[0201]
当同时满足以下两个条件时，待分析动脉波形图判断为伪差干扰数据；
[0202]
sp》c3，且perror》c4。
[0203]
散乱度阈值c3和扰动率阈值c4的具体数值根据实际研究需求进行设置，本实施例中，散乱度阈值c3为30％；扰动率阈值c4为20％。
[0204]
基于上述血压动脉波形图信号伪差识别方法实现的血压动脉波形图信号质量评估方法，其包括以下步骤。
[0205]
g1：获取获取待分析动脉波形图；
[0206]
g2：计算获取待分析动脉波形图对应的散乱度sp和波峰幅度扰动率perror；
[0207]
g3：根据散乱度sp和波峰幅度扰动率perror判断待分析动脉波形图是否为伪差干扰数据；
[0208]
如果是伪差干扰数据，则待分析动脉波形图的质量设置为指标不好的数据；
[0209]
否则，执行步骤g4；
[0210]
g4：计算待分析动脉波形图的治疗评估参数qua：
[0211]
qua＝sp*α+perror*β；
[0212]
其中，α为散乱度权重系数，β为扰动率权重系数；
[0213]
g5：比较qua和预设的质量判断阈值qh；
[0214]
当qua小于qh时，待分析动脉波形图对应的数据的质量判断为质量好的数据，否则，待分析动脉波形图对应的数据判断为指标不好的数据。
[0215]
本实施例中，散乱度权重系数α取值为25％；扰动率权重系数β取值为75％；即便待分析动脉波形图的散乱程度较大，当其波峰幅度扰动率perror较小，即，数据点与拟合曲线较为吻合，表示分析动脉波形图波形较为完整，对应的待分析动脉波形图的数据可以体现数据源的心跳趋势，也可以作为有效数据进行计算。
[0216]
质量判断阈值qh取值为20％，qh取值为100％代表节律完全散乱(散乱度sp最大)和所有点都偏离拟合曲线(波峰幅度扰动率perror最大)，一般正常节律比较齐整散乱度sp《20％,且大多数数据点(至少80％的数据点)能落到拟合线上，所以波峰幅度扰动率perror《20％,qh取值代表了sp和perror的综合，因此qh取值小于20％代表信号质量较好，不是伪差。在实际应用中，用户可以根据需要动态改变qh取值阈值，晒选信号质量较好的数据。以确保一个病人的病例中的约50组血压测量记录中，至少有30组作为正常数据，其它作为伪差。
[0217]
使用本发明的技术方案后，通过动脉峰间隔在lorenz散点图上的击中面积，评估因为抖动、运动状况、严重节律失常或外界振动干扰造成的动脉波形峰在时间轴上不规律分布；然后采用二次曲线拟合寻找异常峰值点个数占比，评估抖动、运动状况、充气或放气速度不均匀导致的动脉波形峰谷压力异常；通过对待分析动脉波形图中包括的数据点特征进行定量分析，整个分析过程无需借助分析人员的主观判断，结果准确，计算速度快，尤其适用于海量的血压数据分析过程，能够快速找出所有的伪差干扰点数据，极大地提高了数据分析的效率。