申请/专利权人：浙江好络维医疗技术有限公司

申请日：2023-07-14

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN116570295B

主分类号：A61B5/355

分类号：A61B5/355;A61B5/00;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/23;G06F18/243;G06F18/15;G06F18/22;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.08.29#实质审查的生效;2023.08.11#公开

摘要：一种心电图低电压T波终点定位方法，所述方法包括以下步骤：步骤一：单导联心电信号获取及预处理，根据预设的采样率，采用干电极获取t秒固定长度的单导联ECG样本，并对每个样本进行滤波去肌电、工频干扰和去基线漂移处理；步骤二：心电样本数据4个等级干扰的识别；本发明在于对低平T波非线性变换的放大重构，增强了低平T波终点的细节特征，根据构建的样本心搏叠加波，结合样本心搏和叠加波的重构操作，聚类分析成两类心搏，增加的两种状态引入了医学信息，解决了两类心搏数据对应的提取特征高度相似问题，最后提取形态特征群、统计特征群、信息特征群分别建模预测，在实际应用场景下实现了对心搏低平T波终点的准确定位。

主权项：1.一种心电图低电压T波终点定位方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一：单导联心电信号获取及预处理，根据预设的采样率，采用干电极获取t秒固定长度的单导联ECG样本，并对每个样本进行滤波去肌电、工频干扰和去基线漂移处理；步骤二：心电样本数据4个等级干扰的识别；步骤三：样本心搏叠加波构建，样本心搏叠加波构建，为后续步骤非线性变换重构的低平T波聚类分析初始模板建立基础，针对预处理后的心电样本，基于正则化最小二乘回归学习方法定位R波位置，以检测到的R波位置为中心，向前向后截取一定数量采样点的固定窗口对样本进行分割，共分割得到LA个心搏，根据上一步骤的干扰识别，对只有1级和2级干扰级别的L个心搏进行聚类分析，共分为四个阶段，以获取心搏数量最多的两类心搏构建叠加波；步骤四：筛选心搏低平T波样本；并对其所有心搏划分T波终点搜索区域；步骤五：心搏T波终点搜索区域单独进行低通滤波消除干扰；针对低平T波样本叠加波及其所有单个心搏的T波终点搜索区域单独进行低通滤波，再次消除肌电干扰和工频干扰；步骤六：低平T波样本所有心搏及叠加波T波终点搜索区域的重构；其重构方法具体为：首先将上一步骤处理后的样本心搏及其叠加波的T波终点搜索区域数据进行归一化处理，使其映射到合理区间： Xnorm＝a+kX-Xmin其中X、Xnorm为搜索区域数据映射前和映射后的值，Xmax，Xmin分别为搜索区域数据最大值和最小值，a、b为映射区间的上限和下限；其次，通过e的指数运算将归一化后的数据进行非线性变换，从而使搜索区域的低平T波数据得到增强，最后，为使增强后的T波终点搜索区域具有更好的噪声抑制性能,对样本心搏及其叠加波增强后的T波终点搜索区域数据进行SG平滑滤波的重构，原理是基于搜索区域特征的多项式拟合，应用最小二乘法确定加权系数进行移动窗口加权平均滤波，具体公式如下： 其中X是原始搜索序列，Xsg是重构后的搜索序列，Ci是滑动窗口的第i个时间序列的相关系数，2m+1是滑动窗口的大小；步骤七：重构后的心搏T波终点搜索区域聚类分析；其分析方法具体为：以步骤六重构得到的叠加波T波终点搜索区域为初始模板，将重构后的样本L个心搏T波终点搜索区域，重复步骤三第一阶段的心搏匹配模板的步骤，直到样本所有L个心搏T波终点搜索区域匹配完毕，获取其匹配的心搏T波终点搜索区域集合LA1及其补集LA2；通过对低平T波的Us份训练集和VS份测试集样本区分叠加波相似的心搏和不相似的心搏，在后续步骤分开进行T波终点的建模和预测；步骤八：心搏T波终点搜索区域波形特征提取；样本所有重构后的心搏T波终点搜索区域进行特征提取，描述每个心搏搜索区域数据有意义的属性，上述属性包括了形态特征群、统计特征群、信息特征群；步骤九：模型训练；根据上述步骤八提取的心搏T波终点搜索区域的形态特征群、统计特征群、信息特征群，结合对应的T波终点到T波顶点的距离标签，将训练集中叠加波相似的心搏、不相似的心搏，分别输入到随机森林模型中进行训练，得到两种T波终点定位模型；步骤十：模型评估。

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