[发明专利]微型心电测量卡片在审

专利信息
申请号: 201711264714.3 申请日: 2017-12-05
公开(公告)号: CN107822626A 公开(公告)日: 2018-03-23
发明(设计)人: 许天罡 申请(专利权)人: 苏州创莱电子科技有限公司
主分类号: A61B5/0402 分类号: A61B5/0402;A61B5/0408;A61B5/0428;A61B5/024
代理公司: 苏州市华扬翼晟知识产权代理事务所(普通合伙)32275 代理人: 李焱
地址: 215151 江苏省苏州市高新区永*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 微型 测量 卡片
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种微型心电测量卡片。

背景技术

目前,心脏病已经是世界上致死率最高的疾病之一,具有突发性强、发病率高、复发率高、并发症多等特点。心脏病是心脏疾病的总称,包括风湿性心脏病、先天性心脏病、高血压性心脏病、冠心病、心肌炎等。由于心脏病具有突发性、偶发性,很多时候患者觉得身体状况异常时或者病发时无法及时就医,事后只能向医生陈述病发时身体的感受,所做的常规心电波形也并无异常,很难为医生的诊断做参考。

传统的医用心电监护仪,其技术比较完善,检测精度比较高,但体积较大,占用空间较大,电极多达8个,患者必须在专业人员的帮助下才能完成心电图的监测,因此,操作不便,不能随时随地测量患者的心电波形。现有的家用心电测量装置,操作较为简单,可以放置在家里使用;但由于其内部结构复杂、产品略显厚重,长度约为20~40厘米左右,重量约为400~1000克左右,不能像卡片一样随身携带,患者在家中病发时可以使用,但在户外使用不便。

目前市场上现有的便携式心电设备,有些可以将其长度、宽度减少至20厘米以内,不过由于电路板及显示屏等部件占用空间较大,其厚度至少在2~3厘米之间,携带并不是太方便。这类产品的解决方案中一般是采用外国进口的心电专用单芯片,如美国ECG心电图HRV芯片BMD101,上述进口芯片功能全面、测量精度较高,但其价格比较昂贵,因此导致此类产品的生产成本及售价较高,市场价一般在1000元人民币以上,对于一些经济压力较大的患者来说,价格难以承受。

在室外或公共场合,患者在出现心悸或呼吸急促等症状情况下,往往需要及时进行测量心电波形,现有家用式心电测量装置、便携式心电测量装置由于成品体积较大,随身携带不便,并不能随时为患者提供测量心电波形的服务。此外,现有的便携式心电设备功能比较单一,除了心电监控功能,并没有其他功能。

另外,现有的一些智能健康产品,如智能手环,宣称可测心率,实际上采用的是反射式光学原理,只能测量脉搏而不是心率,且无法连续测试,只能点一下测试一下,或者每隔几分钟测试一次,测试到的都是离散数据,而不是实时的连续数据,操作不便、测量精-度较低,某些情况下,如患者低血压极为严重的情况下,甚至无法实现有效测试,无法对心跳速率以及间隔规律做一个初步的判断,也不能对用户的身体健康状况作出比较准确的评估。

发明内容

本发明的目的在于,提供一种微型心电测量卡片,以解决现有的便携式心电测量设备存在的生产成本过高、测量精度差、体积较大、携带不便、功能单一、实用性差等技术问题。

为实现上述目的,本发明提供一种微型心电测量卡片,包括一电路板,所述电路板上设有二个电极,包括一第一电极及一第二电极,用以获取模拟格式的生理电信号,所述模拟格式的生理电信号为包括心电信号及至少一种杂波信号的差分电压信号;一信号预处理电路单元,连接至所述两个电极,用以对所述生理电信号进行初步滤波及放大处理,以去除所述杂波信号并放大所述生理电信号;一降噪电路单元,连接至所述信号预处理电路单元,用以对放大后的生理电信号进行降噪处理,以去除所述信号预处理电路单元中产生的噪声信号;一模数转换单元,连接至所述降噪电路单元,用以对降噪处理后的生理电信号进行AD采样处理,将所述生理电信号由模拟格式转换为数字格式;以及一数据处理单元,连接至所述模数转换单元;所述数据处理单元利用至少一软件算法对数字格式的生理电信号进行识别处理及二次滤波处理,以识别出有用的心电信号并滤除多余的干扰信号;所述数据处理单元对所述心电信号进行计算和分析,获取至少一心电数据;所述心电数据包括心率数据及心电波形图;所述数据处理单元对心电数据进行分析,获取至少一心脏状态信息。

进一步地,所述信号预处理电路单元包括:一低通滤波单元,用以对所述生理电信号进行低通滤波处理,以去除高频杂波;一高通滤波单元,用以对所述生理电信号进行高通滤波处理,以去除低频杂波;一窄带通滤波单元,用以对所述生理电信号进行窄带通滤波处理,以去除高频杂波和/或低频杂波;一陷值滤波单元,用以对所述生理电信号进行陷值滤波处理,以去除市电杂波;以及一差分放大单元,用以对所述生理电模拟信号进行差分放大处理,将所述模拟格式的生理电信号的差分电压放大;其中,所述杂波信号包括高频杂波、低频杂波及市电杂波。

进一步地,所述软件算法包括FIR 算法、IIR算法、中位值滤波算法、限幅消抖滤波法、去基线偏移算法;所述干扰信号包括工频干扰信号、肌电干扰信号、呼吸波干扰信号、人体活动产生的基线偏移信号。

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