[发明专利]基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声滤除方法

说明书

本发明专利公开了一种基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，针对获取的原始动态心电数据依次进行基线漂移滤除、R波位置检测，计算R波个数及RR间期序列标准差后，进行心电多模板匹配，并对得到的相关系数矩阵做主成分分析，通过最大贡献率与RR间期序列标准差、R波个数等指标划分信号质量等级，快速得出质量评估结果，实现自动滤除心电噪声段的目标。该方法计算简便，准确率高，有效适用于动态心电实时质量评估应用。

所属领域

本发明涉及动态心电信号处理领域，具体涉及一种基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法。

背景技术

心电图(Electrocardiogram，ECG)反映心脏有节奏的收缩和舒张的体表电活动变化过程，对于各种心律失常、心室心房肥大、心肌梗死、心肌缺血等病症检查以及在指导心脏手术进行及指示必要的药物处理上有重要的临床参考价值。

心电研究的起源可以追溯到1893年，Einthoven设计了弦线电流计并把它用于人体心电的测量，开创了心电研究的先驱。随着电子技术的发展，电子放大器、示波器和热笔记录仪等被用于心电记录，进一步完善了ECG记录显示系统。动态ECG是在1961年由电子工程师Norman J.Holter发明，故又称心电Holter，其基本结构是：一个重量较轻的ECG记录盒由病人携带，并连续长达24小时及以上记录ECG，而后将记录的ECG输入计算机分析系统，进行人工计算机辅助分析。

研究表明，长时ECG记录能够提高心律失常检出率，但由于心电信号比较微弱，仅为毫伏级，极易受环境噪声的影响，在动态心电记录过程中，个体活动导致动态心电质量比常规心电图差得多，对分析结果的准确性有很大影响。因此，评估动态ECG信号质量并实现自动滤除噪声段是动态心电监测的重要问题。

针对动态心电质量评估，常用方法主要分三大类：第一是基于信号波形特征的方法；第二是基于时域和频域的方法；第三是基于机器学习的方法。穿戴式心电用于临床诊断时，需要去伪存真，去粗留精，把噪声严重的没有临床价值的心电片段自动去除，将信号质量相对较好，具有临床诊断价值的信号片段提供给医生已进行辅助诊断。当前，研究对于心电信号质量问题越来越关注，一些研究者采用大量的信号特征和复杂的分类算法来提高性能，但由于复杂度过高，导致算法并不适用于动态心电信号实时质量评估，并且考虑到智能手机端电力耗能的限制，设计一个运算简单，能实时反馈心电信号质量的算法变得极为迫切。

发明内容

本发明正是针对现有技术中存在的问题，提供了一种基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，针对获取的原始动态心电数据依次进行基线漂移滤除、R波位置检测，计算R波个数及RR间期序列标准差后，进行心电多模板匹配，并对得到的相关系数矩阵做主成分分析，通过最大贡献率与RR间期序列标准差、R波个数等指标划分信号质量等级，快速得出质量评估结果，实现自动滤除心电噪声段的目标，该方法计算简便，准确率高，有效适用于动态心电实时质量评估应用。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于多模板匹配和相关系数矩阵的动态心电噪声自动滤除方法，包括以下步骤：

S1，获取原始动态心电数据；

S2，去除信号基线漂移噪声；

S3，检测R波位置；

S4，由步骤S3中R波位置，计算R波个数及RR间期序列标准差；

S5，以步骤S3中检测到的R波为中心，建立三组时间长度不同的模板，并进行模板匹配，得到三个相关系数矩阵；

S6，对步骤S5中相关系数矩阵分别进行主成分分析，得到三个最大贡献率；

S7，基于步骤S4中得到的R波个数、RR间期序列标准差和步骤S6得到的最大贡献率，设定阈值，划分信号质量等级，滤除心电噪声段信号。