[发明专利]一种心电向量数据特征的提取方法及装置

说明书

本发明公开了一种心电向量数据特征的提取方法及装置，用于解决挖掘出心电向量数据中更多更丰富的数据特征的问题，首先获取心电向量数据；再采用异质度分析的方法（单独或组合运用几何特征方法、非线性动力学方法、模型方法、时域方法、频域方法和时频分析方法）进行心电向量数据内在的数据特征的提取和量化判定，所得的信息可呈现传统方法难以测出的心电向量数据中动态数据特征；与具体的疾病分类对应起来，可对临床症状并不十分明显的人体疾病进行检测，具有无创伤和更敏感的优势，为后期医生进行疾病的精准治疗提供便利。

技术领域

本发明涉及测量人体的生物电信号的技术领域，特别是涉及一种心电向量数据特征的提取方法及装置。

背景技术

疾病的形成是一个相当复杂的过程，也是一个由量变到质变的过程。当外界致病因素作用于人体细胞，达到一定量的积累就会引起细胞的损伤，这个被损伤的细胞就会出现功能、代谢和形态结构紊乱。然而，当一些患者患有人体重大隐性疾病时，并无明显的临床症状，这主要归咎于国内外尚缺乏对无症状疾病的有效的早期检测能力。因此，有必要开发一种人体疾病风险的评估方法，挖掘出人体生物电信号潜在的病理性信息，从而充分评估疾病患者的发病前和治疗后的风险及预后等各个阶段人体的健康状况显得十分重要。

当前，已有技术对人体生物电信号的检测已取得一些进展，尤其是心电信号的检测。考虑心电信号近百年的发展历史，十分有必要在人体的健康状况评价时进一步挖掘更多更丰富心电信号内在的病理信息。然而，到目前为止，现有技术对心电信号内在特征的检测依然存在两种难以避免的缺陷：第一种是不存在量化指标，只局限于心电图等心电数据的视觉诊断，过多依赖于从业人员的执业经验，诊断结果主观性太强；第二种避免了第一种的缺陷，但对于心电信号的分析过程中，提取的数据特征信息过于有限，无法全面刻画复杂的心脏电活动过程，无法挖掘出心电数据中更多更丰富的动态病理特征。

因此，有必要提供改进的技术方案以克服现有技术中存在的技术问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种心电向量数据特征的提取方法及装置，用于解决挖掘出心电向量数据中更多更丰富的数据特征的问题，主要是将心脏电信号进行转换，获得单维度(或多维度)心电向量数据；然后采用异质度分析的方法(单独或组合运用几何特征方法、非线性动力学方法、模型方法、时域方法、频域方法和时频分析方法)进行心电向量数据内在的数据特征的提取和量化判定，所得的信息可呈现传统方法难以测出的心电向量数据中动态数据特征；与具体的疾病分类对应起来，可对临床症状并不十分明显的人体疾病进行检测，具有无创伤和更敏感的优势，为后期医生进行疾病的精准治疗提供便利。

本发明第一方面提供了一种心电向量数据特征的提取方法，包括以下步骤：

S1.获取心电向量数据；

S2.采用异质度分析的方法提取心电向量数据特征。

在至少一个实施例中，在如前所述的心电向量数据特征的提取方法中，所述的心电向量数据V(x)，可表示为：V(x)＝mV₁(x)+nV₂(x)；其中m和n的值都为-1～1，所述的V₁(x)包括完整的心电向量数据或截取的心电向量数据，所述的V₂(x)为心电非线性系统动态数据。

在至少一个实施例中，在如前所述的心电向量数据特征的提取方法中，所述异质度分析的方法包括频域分析方法、非线性动力学方法、时域分析方法、几何特征方法、时频分析方法和模型方法中的一种或几种。