[发明专利]一种基于动态模式识别的心电信号ST-T段识别方法

说明书

本发明公开了一种基于动态模式识别的心电信号ST‑T段识别方法，该方法包括以下步骤：1、用户端信号采集包括预处理、质量评估、截取ST‑T段预设训练集；2、将训练集数据通过网络发送至云服务器进行大规模快速计算：通过动态模式识别方法对数据内在系统动态进行训练并建立模式库，利用训练所得的常值神经网络构建动态估计器，比较测试数据与模式库内各模式之间的内在系统动态差异，由最小残差实现对测试模式的准确识别，选取模式数量20％最小残差进行识别结果修正；3、识别结果发送至云终端和用户端。本方法适用于日常心电监护中心电图ST‑T段尚未发生明显改变时的心梗预测及治疗后的病情监控，具有识别过程简单、快速、经济、无创等优点。

技术领域

本发明属于医学特征识别技术领域，涉及一种基于动态模式识别的心电信号识别方法，更具体地，涉及一种针对心电ECG信号ST-T段数据的内在系统动态信息的提取和识别方法。

背景技术

当今社会，由于心肌缺血导致的心肌梗塞等心血管疾病的发病率和死亡率日渐增高，医学识别技术的提高与新型医疗设备的发展一直以来都是医疗领域发展的重点。实际上，心肌缺血患者在发病早期阶段一般并没有明显的临床症状或者不适感很轻微，大部分患者不会主动就医，或者即使到医院就医，普通的常规心电图(ECG)诊断结果也体现不出早期缺血的异常。常规心电识别诊断精度不高、患者无临床征兆不会进行昂贵的精密检查以及医生识别心电信号经验不足等因素使得心肌缺血病情十分容易被患者和医生忽视。如果能在日常生活中对心电信号采用更为敏感的识别手段，就可以密切关注其先兆症状，能在心电图尚未发生显著变化时察觉到心肌缺血病症，使得这类患者在症状早期阶段得到更积极的干预治疗，从而挽救患者生命。

体表心电信号的采集以其低廉的医疗成本和可靠的安全性成为目前世界上最普及的心血管疾病监测方式，心电图机成为全球各类医疗机构心血管疾病诊断的基本医疗设备，ECG信号也以12导联和3导联的形式最为常见。临床上认为心电信号中各导联的ST-T段的偏移反应心脏机能的异常，对心肌缺血和心梗的预测及诊断有重要的参考价值。实际上，对许多患者而言，特别是ECG无明显改变的心肌缺血者和轻微的心梗患者，现有心电图技术对ST-T段检测的准确率其实不高，并且难以对ST-T段的微小改变敏感。分析其原因有：生物电信号本身微弱，存在各种干扰；以ST-T段对比等电位值的偏移量作为特征参数的选择依据，灵敏性和准确性并不能令人满意；对ST-T段没有统一的测试标准和公认的测试数据库，甚至其形态的起始点都没有严格统一的定量规定；大多数病患病情不稳定，使得检测信号呈现出明显的动态变化，不便于静态识别方法的判定。因此，心梗早期预测及检测是医学检测领域的工作者不断探讨的课题。

随着传感器技术、物联网技术和云服务器计算功能的不断完善，体表心电信号的采集也不再局限于医疗机构使用，更多穿戴式的健康监测设备打开了市场，走进了普通老百姓家庭。各种穿戴式智能设备的出现、智能手机等终端的应用以及云计算技术对大数据快速运算的支持，使得大量的个人用户可以自行进行ECG信号采集、利用智能手机等设备进行信号采集过程的实时监控和简单计算，并通过手机网络发送到指定机构。这样的方案已经被提出，但是常用ECG识别方法自行诊断的准确率实在有限，尤其是预测方面的能力欠缺，想得到更精确的诊断还是需要专业医师。相对于人口基数，我国心血管内科专业医师的数量实在太有限，并且这些医师都需要先完成自己的本职工作，由专业医生对穿戴式设备用户发送来的ECG诊断，完成心电监护的这个“闭环”过程是非常难以普及的，并且人工和经济成本也会大幅度增加。因此，心电信号识别需要更高准确率的自动化分析方法来替代人的工作。