[发明专利]心电信号数据获取及处理方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及心电信号数据获取及处理方法和系统。

背景技术

睡眠质量直接影响着人们的日常生活，睡眠呼吸暂停综合症是一种十分常见的疾病，它在成人中发生率为2%-4%，且其中大多数为阻塞性呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea，简称OSA）。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征可引起多种心律失常，增加心血管事件发病率和死亡率。

传统的睡眠呼吸暂停事件信息的获取依赖于多导睡眠图技术，它需要在专业的睡眠实验室里，并在医护人员的监督下进行。多导睡眠图共有11个导联，可以对患者的脑电、眼动、心电、血氧饱和度等所发生的微电变化，经过调节后形成各种同步的图形，连续地记录下来。目前，这种技术对于睡眠呼吸暂停事件信息的获取准确度较高，但是也有十分严重的缺点：（1）多导睡眠图必须在专门的睡眠实验室中测试获得，需要专业人员进行操作；（2）多导睡眠图的获得需要在测试者身体各个部位贴有电极，使得测试者非常不舒服；（3）多导睡眠图的测试费用非常高昂。由于这些原因，导致大量潜在病人群体没有及时得到确诊，延误了最佳的治疗时间。

近年，很多相关研究人员开始利用心电信号和心电导出信号来获取睡眠呼吸暂停事件的数据信息，为睡眠呼吸暂停综合征的研究和治疗提供了辅助性分析的工具。

这些方法中，很多是利用对心率变异性进行频谱分析的方法来研究的。传统的频谱方法有傅里叶变换分析等，但是由于心跳周期具有瞬时性、非线性和非平稳性等特点，会导致传统的频谱分析方法失效，后来也有学者利用小波变换、希尔伯特—黄变换和其他方法来对睡眠呼吸暂停进行分析。类似的方法虽然提高了准确率，但是频谱分解和频谱计算，增加了分析的复杂度和运算量，并不适用于工程应用。另外，频谱的方法如若不借助时域分析的信号信息，也不能准确定位睡眠呼吸暂停事件发生的准确时刻，影响临床上医生对病人情况进行分析的效果。

由于多导睡眠图的种种缺点，而目前获取睡眠呼吸暂停事件信息数据的其他技术方法，都具有较大的复杂度和运算量，实时性差的缺陷。

发明内容

为了解决现有技术中获得的数据增加了分析的复杂度和运算量的问题，本发明提供了一种心电信号数据获取及处理系统。

本发明提供了一种心电信号数据获取及处理系统，包括数据处理单元，所述数据处理单元包括数据分析单元，所述数据分析单元包括RR间期预处理单元、提取瞬时特征单元，所述RR间期预处理单元用于对RR间期序列进行预处理，使RR间期的信号带宽落在希尔伯特变换最佳幅频特性所要求的频率带宽之内；所述提取瞬时特征单元用于提取RR间期序列的瞬时幅度特征和瞬时频率特征。

作为本发明的进一步改进，所述RR间期预处理单元包括RR间期校正子单元、重采样子单元和带通滤波子单元，所述RR间期校正子单元用于对错检和漏检的RR间期进行校正；所述重采样子单元对经过校正的RR间期进行进行重采样，获得等间隔的RR间期序列；所述带通滤波子单元用于对重采样子单元输出的RR间期序列进行带通滤波。

作为本发明的进一步改进，所述提取瞬时特征单元包括延迟子单元、希尔伯特变换子单元、提取频率子单元、提取幅度子单元、频率光滑处理子单元、幅度光滑处理子单元、归一化子单元；所述延迟子单元用于对带通滤波子单元输出的RR间期信号进行延迟作为解析信号的实部；所述希尔伯特变换子单元对带通滤波子单元输出的RR间期序列进行希尔伯特变换；

经过RR间期预处理之后的信号输入到希尔伯特变换子单元，幅度不发生改变，相位作90度的相移，变换之后的信号和原信号是正交的；

将所述希尔伯特变换子单元的输出作为虚部和所述延迟子单元的输出作为实部，构建解析信号，同时输入到提取频率子单元和提取幅度子单元，提取RR间期信号在各个时刻的频率和幅度。

作为本发明的进一步改进，所述数据处理单元还包括参数计算单元、阈值判断单元，所述参数计算单元用于通过所述提取瞬时特征单元得到的幅度和频率，设定时间窗口，分别计算窗口内幅度的平均值、幅度的方差和幅度超过阈值的时间，以及频率的平均值、频率的方差和频率低于阈值的时间；所述阈值判断单元用于对发生睡眠呼吸暂停事件的发生时刻和总数量进行统计，并将对应的睡眠暂停事件的发生时刻和总数量进行输出。