[发明专利]基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法及装置

权利要求书

1.基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，心电信号读取：实时提取心电信号进行待扫描；

S2，心电信号预处理：对提取到的心电信号进行预处理，筛选出信号质量好的可用于房颤扫描的心电信号段；

S3，熵计算：基于距离归一化模糊测度熵，使用范围函数定义两个向量之间的距离，再通过模糊函数确定两个向量的相似性，进而基于密度估计进行熵值计算，最后通过减去平均心电间期的自然对数来校准心率的影响。

2.如权利要求1所述的基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于所述步骤S2进一步包括：

S21，对提取的心电信号进行信号质量评估；

S22，在经步骤S21评估后的心电信号中筛选出信号质量好的可用于房颤扫描的心电信号段执行QRS波检测，定位QRS波位置，进而构造心电间期序列；

S23，分割心电间期序列，形成待进行房颤分析的心电间期向量序列。

3.如权利要求2所述的基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于所述步骤S21中的信号质量评估方法采用SQI1，SQI2，SQI3，SQI4和SQI5五个信号质量指数进行计算。

4.如权利要求1所述的基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于所述步骤S3进一步包括：

S31，使用范围函数对两个向量之间的距离进行归一化，计算两个向量间的距离；

S32，使用模糊函数来确定两个向量的相似性；

S33，使用基于密度估计的方式进行熵计算；

S34，通过减去平均心电间期的自然对数来校准心率的影响。

5.如权利要求4所述的基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于所述步骤S31中两个向量之间距离归一化的方法为：两个向量对应元素最大差异与最小差异的差，除以两个向量对应元素最大差异与最小差异的和，即：其中，为向量和之间的距离,表示m个连续的序列元素组成的向量。

6.如权利要求4所述的基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于所述步骤S31中两个向量之间距离归一化的方法为：两个向量对应元素的最大差异，除以任意两个向量对应元素最大差异中最大值，即：其中，为向量和之间的距离,表示m个连续的序列元素组成的向量。

7.如权利要求4所述的基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于所述步骤S32中两个向量的相似度定义为或者其中n为相似性权重，r为阈值参数，设置为向量相似的最小平均匹配数。

8.如权利要求4所述的基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描方法，其特征在于所述步骤S33中，基于密度估计的熵计算方法为：其中，IX^m(n,r)是测量维数为m时向量的平均相似度；IX^m+1(n,r)是测量维度为m+1时平均相似度。

9.基于距离归一化模糊测度熵的房颤实时扫描装置，其特征在于：包含穿戴式心电信号检测模块和房颤实时扫描模块；所述穿戴式心电信号检测模块包含用于信号传感的干性电极单元、用于信号处理的信号检测单元和用于实时通信的通信模块单元；所述房颤实时扫描模块包括心电信号读取单元、心电信号预处理单元和熵计算单元，所述熵计算单元内使用范围函数定义两个向量之间的距离，再通过模糊函数确定两个向量的相似性，进而基于密度估计进行熵值计算，最后通过减去平均心电间期的自然对数来校准心率的影响，实现房颤扫描。