[发明专利]基于二阶导数编码的自动判别室速室颤的体外除颤器有效
申请号: | 201110221024.6 | 申请日: | 2011-08-03 |
公开(公告)号: | CN102380164A | 公开(公告)日: | 2012-03-21 |
发明(设计)人: | 邬小玫;杨圣均;刘聪;方祖祥 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | A61N1/39 | 分类号: | A61N1/39;A61B5/046 |
代理公司: | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陆飞;盛志范 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 导数 编码 自动 判别 室速室颤 体外 | ||
1.一种自动判别可电击复律心律是室速还是室颤的方法,其特征在于具体步骤为:
一、对采到的心电信号进行滤波预处理;
二、识别预处理后的心电信号是否为可电击复律心律,即根据可电击复律心律识别方法,判别心电信号是否为可电击复律心律;
三、计算可电击复律心律的二阶导数编码的高波动性矢量概率;具体步骤包括:
对可电击复律心律进行降采样处理,以降低计算量;
对长度为N的时间序列{u(i),i=1,2,…,N},求其二阶导数绝对值s(i)和均值Ms;
构建m维二阶导数绝对值矢量X(i)=[s(i),s(i+1),…,s(i+m-1)], i=1,2,…,N-m+1,数值 m 由实验验证确定;
将二阶导数绝对值矢量X(i)转化为符号序列SX(i):
其中Xj(i)和SXj(i)分别表示X(i)和SX(i)的第j个元素,a是调整系数,a值由实验测得;
统计符号序列中高波动性矢量对应的符号序列的数目L;其中,高波动性矢量是指符号序列中“1”的比例大于1/3的序列对应的矢量;
计算高波动性矢量概率PHVV:
;
四、将由上述步骤计算得到的高波动性矢量概率与阈值进行比较,如果高波动性矢量概率小于阈值则为室速,如果大于阈值则为室颤。
2.一种基于权利要求1所述方法的用于自动体外除颤器的自动判别可电击复律心律是室速还是室颤的系统,其特征在于,包括:
S1预处理模块,对采集到的心电信号进行滤波;
S2识别模块,用于识别心电信号是否为可电击复律心律;
S3高波动性矢量概率计算模块,用于计算可电击复律心律的二阶导数编码的高波动性矢量概率;
S4判别模块,通过高波动性矢量概率与阈值进行比较,判别可电击复律心律是室速还是室颤;
上述4个模块分别对应于权利要求1中步骤一~步骤四;
其中,S3高波动性矢量概率计算模块,包括如下子模块:
S31子模块,用于将心电信号降采样至100Hz;
S32子模块,用于求心电信号序列的二阶导数绝对值和均值;
S33子模块,用于构建二阶导数绝对值矢量;
S34子模块,用于将绝对值矢量转化为符号序列;
S35子模块,用于统计符号序列中高波动性矢量对应的符号序列的数目;
S36子模块,用于计算高波动性矢量概率;
这里的6个子模块对应于权利要求1中可电击复律心律的二阶导数编码的高波动性矢量概率计算的6个步骤。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于所述的预处理模块,包括包括如下子模块:
S11子模块,一个5阶的滑动平均滤波器,用于滤除高频噪声;
S12子模块,一个截止频率为1Hz的高通滤波器,用于抑制基线漂移;
S13子模块,一个截止频率为30Hz的低通滤波器,用于进一步滤除无关的高频成分。
4.一种自动体外除颤器,其特征在于包括:心电采集及分析单元(20)、经胸阻抗测量单元(30)、充电/放电电路单元(40)、人机交互界面单元(50)、总控单元(60)和存储打印功能单元(70);所述心电采集及分析单元(20)和经胸阻抗测量单元(30)分别将采集到的心电信号和经胸阻抗值发送给总控单元(60);总控单元(60)自动判别可电击复律心律为室速或室颤后,决策合适的除颤方案,向充电/放电电路单元(40)发送除颤指令;充电/放电电路单元(40)接收到除颤指令后对患者实施除颤,同时将除颤器自身状况参数发送给总控单元(60);此外,通过可视化的人机交互界面(50),操作者对自动体外除颤器的各项参数进行设置或直接手动操作自动体外除颤器进行除颤;存储打印功能单元(70)用于存储和打印现场的有关数据;
所述总控单元(60) 包括权利要求3所述的系统。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于复旦大学,未经复旦大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201110221024.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。