[发明专利]一种心电信号的检索方法

说明书

本发明涉及一种心电信号的检索方法，其方法包括以下步骤：a、对目标数据和待检索数据的特征进行计算；b、基于TBD改进DTW的心电信号相似性度量；c、通过计算检索的敏感度和正检率对检索结果进行评价；d、对心电数据的幅值特征进行检索；e、对心电数据的形态特征进行检索。本发明检索主要分为对心电数据的幅值特征检索和对心电数据的形态特征检索。经本发明方法的处理，充分利用两者各自的优势解决了心电信号相似度测量所面临的问题，实现了对心电信号的检索。

技术领域

本发明涉及心电信号的自动检测与分析技术，具体地说是一种心电信号的检索方法。

背景技术

目前医生诊断心血管疾病主要依据医生对于病人的心电图的判断。但心血管疾病的种类众多，个体差异性强，使得同一种疾病在不同病人心电图上的表现也不尽相同。因此对所有个体采用相同模板的做法并不合理，这也是自动诊断所面临的临床问题。现如今临床以及远程医疗中产生的海量心电图增加了医生的工作量，因此如何辅助医生实时且快速地找到感兴趣的心电数据成了亟待解决的问题。

为了极大地节约医生时间，提高诊断效率，心电信号数据的检索是十分必要的。

发明内容

本发明的目的就是提供一种心电信号的检索方法，以解决现有检索方法进行相似度测量时存在心电信号特征波的检索精度和手工设计特征泛化能力差以及特征维数大冗余信息多的问题。

本发明是这样实现的：一种心电信号的检索方法，包括以下步骤：

a、对目标数据和待检索数据的特征进行计算；

b、基于TBD改进DTW的心电信号相似性度量；

c、通过计算检索的敏感度和正检率对检索结果进行评价；

d、对心电数据的幅值特征进行检索；

e、对心电数据的形态特征进行检索。

步骤a的具体过程为：

a-1、确定长度为l的目标数据a＝[a₁,a₂,...a_l]，其中，a的幅值特征向量即为其本身；

a-2、根据目标数据a的长度l在心电信号X上截取待检索数据b₁,b₂,...b_m，待检索数据截取时选择步长为k，并计算待检索数据的表达式为：待检索数据b₁,b₂,...b_m的幅值特征向量即为其本身；

a-3、目标数据的形态特征向量表达式为其中k为正整数，待检索数据的形态特征向量表达式为其中k为正整数。

步骤b的具体过程为：

b-1、采用TBD对两个序列上的点进行距离的计算：选择目标数据Q＝(q₁,q₂,...q_m)，计算数据C＝(c₁,c₂,...c_n)与Q各点之间的距离，TBD定义为然后将Q和C带入其中k为正整数，得到m*n的距离矩阵D；

b-2、在距离矩阵网络中找寻从S点到E点的最优路径，距离矩阵D中每一点的累计距离r(i,j)为其本身与到达此点的最短距离之和，表达式为：r(i,j)＝d_TBD(q_i,c_j)+min(r(i-1,j-1),r(i-1,j),r(i,j-1))；

b-3、采用TBD改进DTW的方法计算选择的待检索数据和目标数据之间的最短距离来表征两个数据之间的相似度，改进算法相似度定义式为

步骤c的具体过程为：计算检索的敏感度和正检率：