專利名稱：基于復(fù)雜度的心室纖顫綜合檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種體表心電信號(ECG)檢測方法，特別涉及心室纖顫(VF)檢測方法。
背景技術(shù)：
通過檢索IEEE數(shù)據(jù)庫、ELSEVIER數(shù)據(jù)庫、維普數(shù)據(jù)庫、萬方數(shù)據(jù)庫、美國專利局、中國專利局和歐洲專利局結(jié)果表明，早在六十年代，國外就有人開始研究心室纖顫，但是在很長一段時間內(nèi)都沒有引起人們的重視，研究成果并不是很多，并且都很難達(dá)到臨床要求。近十幾年來，由于心室纖顫的發(fā)病率不斷增高，而搶救存活率卻沒有大的進(jìn)展，心室纖顫的自動檢測及除顫才越來越引起社會各相關(guān)部門的重視，心臟權(quán)威機構(gòu)美國心臟聯(lián)合會(AHA)也于九十年代初呼吁要盡快研究出自動除顫儀。
通過對近年來出現(xiàn)的檢測方法的研究和比較，可知，目前一般采用時域檢測法，頻域檢測法和時-頻分析檢測法，及相關(guān)的動力學(xué)分析法等。
專利WO0224276《SYSTEM AND METHOD FOR COMPLEXITYANALYSIS-BASED CARDIAC TACHYARRHYTHMIA DETECTION》提出用復(fù)雜度的方法來檢測室顫，該方法實現(xiàn)如下1.先讓信號通過一個3-33Hz的濾波器。
2.計算信號的心率HR；3.對數(shù)據(jù)進(jìn)行0，1化的過程1)求出數(shù)據(jù)所有正R波的平均值MPRV，求出所有負(fù)R波的平均值MNRV；如果沒有負(fù)R波，則令MNRV＝MPRV×33％，如果沒有正R波，則令MPRV＝MNRV×33％；2)求出值在(MNRV×10％，MPRV×10％)之間的點的數(shù)目BaselineData，然后根據(jù)ratio＝BaselineData/N求出ratio，其中N為總點數(shù)；
3)如果ratio＜＝20％，則0，1化閾值Td＝0；如果ratio＞＝20％，則比較正R波的數(shù)目NPR和負(fù)R波的數(shù)目NNR，如果NPR＜NNR，則Td＝MPRV/2；如果NPR＜＝NNR，則Td＝MNRV/2；4)根據(jù)Td值對信號幅度值序列A1，A2…An進(jìn)行0，1化，當(dāng)Ai＞Td時，Ai＝1，當(dāng)Ai＜＝Td時，Ai＝0。
4.用Lempel-Ziv算法計算序列復(fù)雜度1)定義S1，S2，…，Sn為采用0，1化方法二對心電信號0，1化后的序列，S為各值相連接而成的序列串，令S＝S1S2…Sr，Q＝Sr+1。
2)用SQ表示把S，Q兩個序列串拼接成的總序列串，SQV表示把SQ中最后一個序列刪去所得的序列串(V表示去掉它前面的序列串的最后一個序列)，觀察Q是否可以從SQV用復(fù)制方法得到。設(shè)SQV＝S1S2…Sr。如果Q不能從SQV中某個子串復(fù)制得到，則就用添加操作加上Sr+1，這時復(fù)雜度C(n)+1，又回到與剛才相同的情況。如果Q＝Sr+1可以從SQV中某個值復(fù)制得到，則觀察Q＝Sr+1Sr+2能否從SQV的某個子串復(fù)制得到，這時SQV＝S1S2…SrSr+1，如果能復(fù)制到，則再考慮Q＝Sr+1Sr+2Sr+3，用同樣的方法比較。
3)這樣下去有兩種可能，或者Q已包含了原來給定序列的最后一個符號Sn，則分析結(jié)束；或者對某個Q＝Sr+1Sr+2…Sr+i，它不再能從SQV的任何一個子串復(fù)制得到，這時就取添加操作，將這個Q添上，則這時S＝S1S2…SrSr+1…Sr+i，復(fù)雜度C(n)+1。這樣就求出最終復(fù)雜度C(n)。
5、設(shè)定心率閾值TDR和復(fù)雜度閾值LCT，MCT，HCT，進(jìn)行VF判定，流程圖2所示。
在上述現(xiàn)有技術(shù)中，存在主要缺點是1)提出的算法計算復(fù)雜；2)算法中僅通過心率及復(fù)雜度的判斷，直接判定室顫，實際上室速，室上速，AF，AFL的復(fù)雜度都較高，很容易造成誤判。3)靈敏度和特異性不高，其主要原因是沒能精確的把VF和室性心動過速(VT，VentricularTachycardia)，心房纖顫(AF，Atrial Fibrillation)，心房撲動(AFL，Atrial Flutter)，室上性心動過速(SVT，superventriculartachycardia)等區(qū)分開來，并且沒能充分考慮到各種噪聲的影響，所以難以達(dá)到臨床要求。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的就是為了解決以上問題，提供一種能夠充分滿足臨床要求、可有效地使用在臨床診斷中的心室纖顫綜合檢測方法。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種基于復(fù)雜度的心室纖顫綜合檢測方法，包括如下步驟1)按照一定的采樣率，采集點數(shù)為n的心電信號分析數(shù)據(jù)；2)用噪聲去除方法對分析數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到數(shù)據(jù)y(n)；3)用幅度標(biāo)準(zhǔn)化方法對信號幅度值A(chǔ)進(jìn)行幅度標(biāo)準(zhǔn)化，得到數(shù)據(jù)y1(n)；4)分別用斜率峰值分析方法求出數(shù)據(jù)y1(n)的斜率峰值SLMax，用概率密度分析法求出數(shù)據(jù)y1(n)的概率密度值PD，用復(fù)雜度計算法求出數(shù)據(jù)y1(n)的復(fù)雜度值C(n)；5)根據(jù)實際分析結(jié)果，按照各結(jié)果數(shù)據(jù)大小分布情況設(shè)定各閾值復(fù)雜度高閾值CHigh、復(fù)雜度低閾值CLow、復(fù)雜度中間閾值CMid、幅度概率密度閾值PDJ、斜率閾值SLMaxJ；6)對復(fù)雜度值C(n)與前述各閾值進(jìn)行比較判斷當(dāng)〔C(n)＞CMid且PD＜PDJ1且SLMax＜SLMaxJ1〕或〔C(n)＞CHigh且PD＜PDJ2且SLMax＜SLMaxJ2〕或〔C(n)＞CLow〕時，判定心室纖顫發(fā)生；否則判定心室纖顫不發(fā)生。
上述的心室纖顫綜合檢測方法，還包括步驟7)重新采集m個心電信號分析數(shù)據(jù)，以先進(jìn)先出方式去除上述n個數(shù)據(jù)中的前m個數(shù)據(jù)，構(gòu)成新的n個心電信號分析數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行所述步驟1)至步驟6)，重新進(jìn)行分析。
上述的心室纖顫綜合檢測方法，所述步驟4)中復(fù)雜度計算法包括如下步驟A、對心電信號數(shù)據(jù)進(jìn)行0，1化處理，得到0，1化后的序列S1，S2，…，Sn，S為各值相連接而成的序列串，令S＝S1S2…Sr，Q＝Sr+1；
B、SQ表示把S，Q兩個序列串拼接成的總序列串，SQV表示把SQ中最后一個序列刪去所得的序列串，V表示去掉它前面的序列串的最后一個序列，判斷Q是否可以從SQV用復(fù)制方法得到；設(shè)SQV＝S1S2…Sr；如果Q不能從SQV中某個子串復(fù)制得到，則這時Q＝1，Qlengthmax＝Qlength＝1，用添加操作加上Sr+1，復(fù)雜度C(n)+1；如果Q＝Sr+1可以從SQV中某個值復(fù)制得到，則判斷Q＝Sr+1Sr+2能否從SQV的某個子串復(fù)制得到，此時SQV＝S1S2…SrSr+1，如果能復(fù)制到，則再取Q＝Sr+1Sr+2Sr+3，用同樣的方法比較；C、若Q已包含了原來給定序列的最后一個符號Sn，則分析結(jié)束；或者對某個Q＝Sr+1Sr+2…Sr+i，它不再能從SQV的任何一個子串復(fù)制得到，則Q序列的長度Qlength＝i；如果Q序列的長度Qlength大于前一Q的最大長度Qlengthmax，則更新Q的最大長度Q1engthmax現(xiàn)值＝Q序列的長度Qlength；取添加操作，添上Sr+1Sr+2…Sr+Qlengthmax，則這時S＝S1S2…SrSr+1…Sr+Qlengthmax，復(fù)雜度C(n)+1；求出最終復(fù)雜度C(n)。
所述數(shù)據(jù)0，1化處理的過程包括A.取數(shù)據(jù)y1(n)各點的值A(chǔ)1，A2…An，求A1，A2…An的平均值A(chǔ)aveB.求出Ai-Aave的最大正值Vpmax和最小負(fù)值Vnmax；C.求出Ai在0.0＜Ai＜10％Vpmax的數(shù)目Pc，Ai在10％Vnmax＜Ai＜0.0的數(shù)目Nc；D.確定數(shù)據(jù)0，1化的閾值(Td)，當(dāng)Pc+Nc＜40％n時，Td＝0.0，否則，當(dāng)Pc＜Nc時，Td＝20％Vpmax，當(dāng)Pc＞＝Nc時，Td＝20％Vnmax；E.根據(jù)Td值對序列A1，A2…An進(jìn)行0，1化，當(dāng)Ai＞＝Td時，Ai＝1，當(dāng)Ai＜Td時，Ai＝0。
上述的心室纖顫綜合檢測方法，所述復(fù)雜度閾值復(fù)雜度高閾值CHigh在20～25間優(yōu)選、復(fù)雜度低閾值CLow在8～12間優(yōu)選、復(fù)雜度中間閾值CMid在15～19間優(yōu)選。
所述噪聲去除方法包括如下步驟采用截止頻率2.5Hz、階數(shù)為1的巴特沃斯高通濾波器，對原始心電信號x(n)進(jìn)行預(yù)處理，去除低頻噪聲；利用差分法求得y(n)y(n)＝[9695x(n)-9695x(n-1)+9391y(n-1)]/10000。
所述幅度標(biāo)準(zhǔn)化過程包括求出各秒幅度絕對值小于1000的最大值的平均值A(chǔ)mpMaxAverage，并令幅度絕對值大于1000的值等于1000；根據(jù)公式k＝1000/AmpMaxAverage求出k值，并且當(dāng)k＞2.5時令k＝2.5；用k去乘以每個y(n)，得到標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值y1(n)。
所述斜率峰值分析方法包括如下步驟用兩點差分算法計算斜率y2(n)＝|y1(n)-y1(n-1)|；求出每秒的斜率峰值即y2(n)的最大值；求出每秒斜率峰值的平均值即為斜率峰值SLMax；根據(jù)斜率峰值SLMax的大小設(shè)定VF判斷第一斜率閾值SLMaxJ1、第二斜率閾值SLMaxJ2。所述第一斜率閾值SLMaxJ1為320～380間優(yōu)選，第二斜率閾值SLMaxJ2為110～150間優(yōu)選。
所述幅度概率密度分析包括如下步驟取數(shù)據(jù)y1(n)進(jìn)行分析，求出各秒中小于1000且幅度絕對值最大值的平均值(AmpMaxAverage)；求出幅度在(-AmpMaxAverage×K，+AmpMaxAverage×K)之間值的數(shù)目r，其中K為經(jīng)驗值；然后根據(jù)PD＝r/n求出概率密度PD，確定幅度概率密度第一閾值PDJ1、幅度概率密度第二閾值PDJ2。所述幅度概率密度第一閾值PDJ1為在0.3～0.5間優(yōu)選，幅度概率密度第二閾值PDJ2為在0.5～0.8間優(yōu)選。
由于采用了以上的技術(shù)方案，帶來了如下的有益效果本發(fā)明以復(fù)雜度計算為主，采用多種處理手段，結(jié)合多個特征值來對心室纖顫進(jìn)行綜合檢測，更有效地進(jìn)行各種心電信號類別的區(qū)分，精確地把VF和室性心動過速(VT，Ventricular Tachycardia)，心房纖顫(AF，Atrial Fibrillation)，心房撲動(AFL，Atrial Flutter)，室上性心動過速(SVT，superventricular tachycardia)等區(qū)分開來，充分滿足臨床要求，有效地使用在臨床診斷中。
本發(fā)明采用多種處理手段，結(jié)合多個特征值來對心室纖顫進(jìn)行綜合檢測，提高了檢測的靈敏度和特異性、抗干擾性，使用檢測結(jié)果更為準(zhǔn)確可靠，充分滿足臨床要求，有效地使用在臨床診斷中。
本發(fā)明通過復(fù)雜度計算方法的修改，使之更適合反映室顫類信號的特征，靈敏度和特異性較高，并且計算量較小，解決目前監(jiān)護儀、植入式除顫儀(ICD)和自動體外除顫儀(AED)等醫(yī)療儀器對心室纖顫檢測靈敏度，特異性低，抗干擾能力弱等問題。

圖1是斜率、頻率和幅度的綜合快速檢測法流程圖；圖2是專利WO0224276所披露的算法流程圖；圖3是本發(fā)明采用高通濾波器相位特性圖；圖4是本發(fā)明的綜合檢測流程圖。
具體實施方式下面通過具體的實施例并結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述。
請參考圖4所示，本發(fā)明的綜合自動檢測方法，根據(jù)心電信號的隨機性，VF的混亂性和易混淆性，噪聲的干擾性，以及對檢測靈敏度和特異性的高要求性，首先對信號進(jìn)行噪聲去除，幅度標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，然后結(jié)合復(fù)雜度，幅度概率密度，斜率峰值來實現(xiàn)VF自動檢測。具體步驟如下1、數(shù)據(jù)采集按照采樣率250Hz，采集6秒數(shù)據(jù)存入預(yù)設(shè)的固定長度的存儲空間x(n)，對該6秒的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，則分析數(shù)據(jù)點數(shù)為n＝250×6；2、用噪聲去除方法對分析數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到數(shù)據(jù)y(n)采用截止頻率2.5Hz、階數(shù)為1的巴特沃斯高通濾波器，對原始ECG波形信號x(n)進(jìn)行預(yù)處理，去除低頻噪聲，效果較好，能滿足要求。差分方程如下y(n)＝[9695x(n)-9695x(n-1)+9391y(n-1)]/10000。濾波器幅度相位特性如圖3。
3、用幅度標(biāo)準(zhǔn)化方法對數(shù)據(jù)A進(jìn)行幅度標(biāo)準(zhǔn)化，得到數(shù)據(jù)y1(n)，具體過程包括1)求出各秒幅度絕對值小于1000的最大值的平均值A(chǔ)mpMaxAverage，并令幅度絕對值大于1000的值等于1000。
2)根據(jù)公式k＝1000/AmpMaxAverage求出k值，并且當(dāng)k＞2.5時令k＝2.5。
3)用k去乘以每個y(n)，從而得到標(biāo)準(zhǔn)化后的值y1(n)。
4、進(jìn)行斜率峰值分析，具體步驟如下1)取長度為6秒的數(shù)據(jù)y1(n)進(jìn)行分析，采樣率250Hz。
2)用兩點差分算法計算斜率y2(n)＝|y1(n)-y1(n-1)|。
3)求出每一秒的斜率峰值即y2(n)的最大值。
4)求出每秒斜率峰值的平均值即為斜率的峰值SLMax(SlopeMax)；5)根據(jù)SLMax的大小設(shè)定VF判斷第一斜率閾值SLMaxJ1、第二斜率閾值SLMaxJ2。該值為統(tǒng)計參數(shù)(經(jīng)驗參數(shù))，統(tǒng)計參數(shù)的評估分析是依據(jù)美國國家標(biāo)準(zhǔn)ANSI/AAMI EC57-1998《心律和竇性心動過速部分測量法的結(jié)果檢驗和報告》中的推薦方法，采用國際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫MIT，CU，AHA進(jìn)行。本例中，第一斜率閾值SLMaxJ1為320～380間優(yōu)選，第二斜率閾值為110～150間優(yōu)選，經(jīng)過反復(fù)評估調(diào)整后獲得的較佳值SLMaxJ1＝360，SLMaxJ2＝140。
5、進(jìn)行幅度概率密度分析，具體步驟如下1)取長度為6秒的數(shù)據(jù)y1(n)進(jìn)行分析，采樣率250Hz，則總點數(shù)n＝6×250。
2)求出各秒中小于1000且幅度絕對值最大值的平均值A(chǔ)mpMaxAverage。求出幅度在(-AmpMaxAverage×K，+AmpMaxAverage×K)之間值的數(shù)目r，其中K為經(jīng)驗值，該參數(shù)的評估分析是依據(jù)美國國家標(biāo)準(zhǔn)ANSI/AAMIEC57-1998《心律和竇性心動過速部分測量法的結(jié)果檢驗和報告》中的推薦方法，采用國際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫MIT，CU，AHA進(jìn)行，在本例中0.2～0.4之間優(yōu)選，經(jīng)過反復(fù)評估調(diào)整后獲得的較佳值0.3。然后根據(jù)PD(Probability Density)＝r/n求出概率密度PD，確定幅度概率密度第一閾值PDJ1、幅度概率密度第二閾值PDJ2。PDJ1、PDJ2為經(jīng)驗參數(shù)，本例中，幅度概率密度第一閾值PDJ1在0.3～0.5間優(yōu)選，幅度概率密度第二閾值PDJ2在0.5～0.8間優(yōu)選，依據(jù)數(shù)據(jù)庫評測分析得到，PDJ1＝0.4、PDJ2＝0.65時的效果較佳。
6、進(jìn)行復(fù)雜度計算，具體方法如下要計算信號復(fù)雜度，必須先對數(shù)據(jù)y1(n)進(jìn)行0，1化編碼處理，采用合適的0，1化編碼方法將對算法的檢測起到很大的幫助。以下是充分分析心電數(shù)據(jù)特點之后所采用的數(shù)據(jù)0，1化編碼方法a)取長度為6秒的數(shù)據(jù)y1(n)進(jìn)行分析，采樣率250Hz，則數(shù)據(jù)點數(shù)為n＝6*250，各點的值分別為A1，A2…An。
b)求A1，A2…An的平均值A(chǔ)ave。
c)求出Ai-Aave的最大正值Vpmax，和最小負(fù)值Vnmax。
d)求出Ai在0.0＜Ai＜10％Vpmax的數(shù)目Pc，Ai在10％Vnmax＜Ai＜0.0的數(shù)目Nc。
e)確定數(shù)據(jù)0，1化的閾值Td，當(dāng)Pc+Nc＜40％n時，Td＝0.0，否則，當(dāng)Pc＜Nc時，Td＝20％Vpmax，當(dāng)Pc＞＝Nc時，Td＝20％Vnmax。
f)根據(jù)Td值對序列A1，A2…An進(jìn)行0，1化，當(dāng)Ai＞＝Td時，Ai＝1，當(dāng)Ai＜Td時，Ai＝0。
對數(shù)據(jù)y1(n)進(jìn)行0，1化編碼處理后，再復(fù)雜度計算法，包括如步驟1)定義S1，S2，…，Sn為采用上邊0，1化方法對心電信號0，1化后的序列，S為各值相連接而成的序列串，令S＝S1S2…Sr，Q＝Sr+1，定義Q中序列的長度為Qlength，定義Q的最大長度為Qlengthmax。
2)用SQ表示把S，Q兩個序列串拼接成的總序列串，SQV表示把SQ中最后一個序列刪去所得的序列串(V表示去掉它前面的序列串的最后一個序列)，觀察Q是否可以從SQV用復(fù)制方法得到。設(shè)SQV＝S1S2…Sr。如果Q不能從SQV中某個子串復(fù)制得到，則這時Q＝1，Qlengthmax＝Qlength＝1，用添加操作加上Sr+1，復(fù)雜度C(n)+1，又回到與剛才相同的情況。如果Q＝Sr+1可以從SQV中某個值復(fù)制得到，則觀察Q＝Sr+1Sr+2能否從SQV的某個子串復(fù)制得到，這時SQV＝S1S2…SrSr+1，如果能復(fù)制到，則再考慮Q＝Sr+1Sr+2Sr+3，用同樣的方法比較。
3)這樣下去有兩種可能，或者Q已包含了原來給定序列的最后一個符號Sn，則分析結(jié)束；或者對某個Q＝Sr+1Sr+2…Sr+i，它不再能從SQV的任何一個子串復(fù)制得到，則這時Qlength＝i；如果Qlength＞前一Qlengthmax，則更新Qlengthmax＝Qlength；取添加操作，添上Sr+1Sr+2…Sr+Qlengthmax，則這時S＝S1S2…SrSr+1…Sr+Qlengthmax，復(fù)雜度C(n)+1。
4)根據(jù)實際分析結(jié)果按照大小分布情況設(shè)定各復(fù)雜度閾值復(fù)雜度高閾值CHigh在20～25間優(yōu)選、復(fù)雜度低閾值CLow在8～12間優(yōu)選、復(fù)雜度中間閾值CMid在15～19間優(yōu)選，依據(jù)數(shù)據(jù)庫評測分析得到高閾值CHigh＝24；低閾值CLow＝8、中間閾值CMid＝16。
本發(fā)明的復(fù)雜度計算減少運算量，利于拉開VF與其它信號的復(fù)雜度差距，方便區(qū)分。
7、依據(jù)上述各閾值分析結(jié)果，進(jìn)行綜合判斷當(dāng)〔C(n)＞CMid且PD＜PDJ1〕且SLMax＜SLMaxJ1〕或〔C(n)＞CHigh且PD＜PDJ2且SLMax＜SLMaxJ2〕或〔C(n)＞CLow〕時，判定心室纖顫發(fā)生；否則判定心室纖顫不發(fā)生。
本例中，為了得到更為準(zhǔn)確的分析結(jié)果，可進(jìn)行循環(huán)分析去掉原來6秒存儲空間中的前兩秒數(shù)據(jù)，重新采集兩秒數(shù)據(jù)，壓入該存儲空間，和原來剩下的4秒數(shù)據(jù)構(gòu)成新的6秒數(shù)據(jù)，然后從第1步重新進(jìn)行分析。
本發(fā)明對VF和室性心動過速(VT，Ventricular Tachycardia)，心房纖顫(AF，Atrial Fibrillation)，心房撲動(AFL，Atrial Flutter)，室上性心動過速(SVT，superventricular tachycardia)等的區(qū)分能力較強，抗噪聲干擾能力較強；靈敏度和特異性較高。
本發(fā)明已經(jīng)嚴(yán)格按照美國國家標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會和醫(yī)療器械開發(fā)聯(lián)合會標(biāo)準(zhǔn)EC57的要求對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫CUDB，AHA和MIT-BIH進(jìn)行評測。
本發(fā)明的結(jié)構(gòu)(方法)在作以下的變更后，還可以提供相近的功效1)采用原始的Lempel-Ziv算法代替以上復(fù)雜度計算方法；2)0，1化編碼方法的各個參數(shù)值可根據(jù)以上所提到的值上下波動；3)算法的所有閾值也可適當(dāng)上下波動；本發(fā)明還可以運用在以下的產(chǎn)品(方法)中監(jiān)護儀，除顫儀，植入式除顫儀(ICD)和自動體外除顫儀(AED)等。
權(quán)利要求
1.一種基于復(fù)雜度的心室纖顫綜合檢測方法，包括如下步驟1)按照一定的采樣率，采集點數(shù)為n的心電信號分析數(shù)據(jù)；2)用噪聲去除方法對分析數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到數(shù)據(jù)y(n)；3)用幅度標(biāo)準(zhǔn)化方法對信號幅度值A(chǔ)進(jìn)行幅度標(biāo)準(zhǔn)化，得到數(shù)據(jù)y1(n)；4)分別用斜率峰值分析方法求出數(shù)據(jù)y1(n)的斜率峰值SLMax，用概率密度分析法求出數(shù)據(jù)y1(n)的概率密度值PD，用復(fù)雜度計算法求出數(shù)據(jù)y1(n)的復(fù)雜度值C(n)；5)根據(jù)實際分析結(jié)果，按照各結(jié)果數(shù)據(jù)大小分布情況設(shè)定各閾值復(fù)雜度高閾值CHigh、復(fù)雜度低閾值CLow、復(fù)雜度中間閾值CMid、第一幅度概率密度閾值PDJ1、第二幅度概率密度閾值PDJ2、第一斜率閾值SLMaxJ1、第二斜率閾值SLMaxJ2；6)對復(fù)雜度值C(n)與前述各閾值進(jìn)行比較判斷當(dāng)〔C(n)＞CMid且PD＜PDJ1且SLMax＜SLMaxJ1〕或〔C(n)＞CHigh且PD＜PDJ2且SLMax＜SLMaxJ2〕或〔C(n)＞CLow〕時，判定心室纖顫發(fā)生；否則判定心室纖顫不發(fā)生。
2.如權(quán)利要求1所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是還包括步驟7)重新采集m個心電信號分析數(shù)據(jù)，以先進(jìn)先出方式去除上述n個數(shù)據(jù)中的前m個數(shù)據(jù)，構(gòu)成新的n個心電信號分析數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行所述步驟1)至步驟6)，重新進(jìn)行分析。
3.如權(quán)利要求1或2所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述步驟4)中復(fù)雜度計算法包括如下步驟A、對心電信號數(shù)據(jù)進(jìn)行0，1化處理，得到0，1化后的序列S1，S2，…，Sn，S為各值相連接而成的序列串，令S＝S1S2…Sr，Q＝Sr+1；B、SQ表示把S，Q兩個序列串拼接成的總序列串，SQV表示把SQ中最后一個序列刪去所得的序列串，V表示去掉它前面的序列串的最后一個序列，判斷Q是否可以從SQV用復(fù)制方法得到；設(shè)SQV＝S1S2…Sr；如果Q不能從SQV中某個子串復(fù)制得到，則這時Q＝1，Qlengthmax＝Qlength＝1，用添加操作加上Sr+1，復(fù)雜度C(n)+1；如果Q＝Sr+1可以從SQV中某個值復(fù)制得到，則判斷Q＝Sr+1Sr+2能否從SQV的某個子串復(fù)制得到，此時SQV＝S1S2…SrSr+1，如果能復(fù)制到，則再取Q＝Sr+1Sr+2Sr+3，用同樣的方法比較；C、若Q已包含了原來給定序列的最后一個符號Sn，則分析結(jié)束；或者對某個Q＝Sr+1Sr+2…Sr+1，它不再能從SQV的任何一個子串復(fù)制得到，則Q序列的長度Qlength＝i；如果Q序列的長度Qlength大于前一Q的最大長度Qlengthmax，則更新Q的最大長度Qlengthmax的現(xiàn)值＝Q序列的長度Qlength；取添加操作，添上Sr+1Sr+2…Sr+Qlengthmax，則這時S＝S1S2…SrSr+1…Sr+Qlengthmax，復(fù)雜度C(n)+1；求出最終復(fù)雜度C(n)。
4.如權(quán)利要求3所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述數(shù)據(jù)0，1化處理的過程包括A.取數(shù)據(jù)y1(n)各點的值A(chǔ)1，A2…An，求A1，A2…An的平均值A(chǔ)ave；B.求出Ai-Aave的最大正值Vpmax和最小負(fù)值Vnmax；C.求出Ai在0.0＜Ai＜10％Vpmax的數(shù)目Pc，Ai在10％Vnmax＜Ai＜0.0的數(shù)目Nc；D.確定數(shù)據(jù)0，1化的閾值Td，當(dāng)Pc+Nc＜40％n時，閾值Td＝0.0，否則，當(dāng)Pc＜Nc時，閾值Td＝20％Vpmax，當(dāng)Pc＞＝Nc時，閾值Td＝20％Vnmax；E.根據(jù)Td值對序列A1，A2…An進(jìn)行0，1化，當(dāng)Ai＞＝閾值Td時，Ai＝1，當(dāng)Ai＜閾值Td時，Ai＝0。
5.如權(quán)利要求3所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述復(fù)雜度閾值復(fù)雜度高閾值CHigh在20～25間優(yōu)選、復(fù)雜度低閾值CLow在8～12間優(yōu)選、復(fù)雜度中間閾值CMid在15～19間優(yōu)選。
6.如權(quán)利要求3所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述噪聲去除方法包括如下步驟采用截止頻率2.5Hz、階數(shù)為1的巴特沃斯高通濾波器，對原始心電信號x(n)進(jìn)行預(yù)處理，去除低頻噪聲；利用差分法求得y(n)y(n)＝[9695x(n)-9695x(n-1)+9391y(n-1)]/10000。
7.如權(quán)利要求3所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述幅度標(biāo)準(zhǔn)化方法包括如下步驟求出各秒幅度絕對值小于1000的最大值的平均值A(chǔ)mpMaxAverage，并令幅度絕對值大于1000的值等于1000；根據(jù)公式k＝1000/AmpMaxAverage求出k值，并且當(dāng)k＞2.5時令k＝2.5；用k去乘以每個y(n)，得到標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值y1(n)。
8.如權(quán)利要求3所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述斜率峰值分析方法包括如下步驟用兩點差分算法計算斜率y2(n)＝|y1(n)-y1(n-1)|；求出每秒的斜率峰值即y2(n)的最大值；求出每秒斜率峰值的平均值即為斜率峰值SLMax；根據(jù)斜率峰值SLMax的大小設(shè)定VF判斷第一斜率閾值SLMaxJ1、第二斜率閾值SLMaxJ2。
9.如權(quán)利要求3所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述幅度概率密度分析包括如下步驟取數(shù)據(jù)y1(n)進(jìn)行分析，求出各秒中小于1000且幅度絕對值最大值的平均值A(chǔ)mpMaxAverage；求出幅度在(-AmpMaxAverage×K，+AmpMaxAverage×K)之間值的數(shù)目r，其中K為經(jīng)驗值；然后根據(jù)PD＝r/n求出概率密度(PD)，確定幅度概率密度第一閾值PDJ1、幅度概率密度第二閾值PDJ2。
10.如權(quán)利要求8所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述第一斜率閾值SLMaxJ1為320～380間優(yōu)選，第二斜率閾值SLMaxJ2為110～150間優(yōu)選。
11.如權(quán)利要求9所述的心室纖顫綜合檢測方法，其特征是所述幅度概率密度第一閾值PDJ1為在0.3～0.5間優(yōu)選，幅度概率密度第二閾值PDJ2為在0.5～0.8間優(yōu)選。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于復(fù)雜度的心室纖顫綜合檢測方法，以復(fù)雜度計算為主，采用多種處理手段，結(jié)合多個特征值來對心室纖顫進(jìn)行綜合檢測，更有效地進(jìn)行各種心電信號類別的區(qū)分，通過復(fù)雜度計算方法的修改，使之更適合反映室顫類信號的特征，靈敏度和特異性較高，并且算法計算量小，充分滿足臨床要求，解決目前監(jiān)護儀，植入式除顫儀(ICD)和自動體外除顫儀(AED)等醫(yī)療儀器對心室纖顫檢測靈敏度，特異性低，抗干擾能力弱等問題。
文檔編號A61B5/0402GK1989897SQ200510121438
公開日2007年7月4日 申請日期2005年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2005年12月29日
發(fā)明者葉文宇, 洪俊標(biāo), 李樹峰, 盧山 申請人:深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司