[发明专利]一种基于猝死预警的ECG预处理与波形检测方法和装置在审
| 申请号： | 201910358535.9 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110179455A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 姚俊峰;张海诗;刘笑寒 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京嘉科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11687 | 代理人： | 刘力 |
| 地址： | 361005 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 预处理 波形检测 算法 猝死 心电信号ECG 方法和装置 对心 预警 形态学 波形检测结果 独立成分分析 比较算法 基线校正 均方误差 特征提取 稀疏分解 小波变换 医院心电 预警研究 信噪比 自定义 准确率 去噪 数据库 输出 检查 | ||
1.一种基于猝死预警的ECG预处理与波形检测方法，其特征在于，该方法包括：
获取心电信号ECG，数据来自MIT-BIH数据库或医院心电检查；
对心电信号ECG进行预处理，对心电信号ECG进行去噪及基线校正；
对预处理后的ECG信号进行波形检测和特征提取，具体使用以下方法中的一种或多种方法组合：独立成分分析、形态学方法、稀疏分解、小波变换，进行不同算法的自定义组合；
对比不同算法的信噪比和均方误差比较算法及其组合的优劣，选择效果最好的波形检测算法；
输出心电信号ECG的波形检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选择效果最好的波形检测算法包括：
构建神经网络模型作为波形检测和特征提取的评估模型；
构建评价指标，指标包括信噪比和均方误差；
构建算法评价函数，对评价指标进行评价；
对不同算法或算法组合进行评价，获取准确度最高的方法或组合。
3.一种猝死预警的ECG预处理与波形检测装置，其特征在于，该装置包括：
获取模块，用于获取心电信号ECG，数据来自MIT-BIH数据库或医院心电检查；
对心电信号ECG进行预处理，对心电信号ECG进行去噪及基线校正；
检测模块，用于对预处理后的ECG信号进行波形检测和特征提取，具体使用以下方法中的一种或多种方法组合：独立成分分析、形态学方法、稀疏分解、小波变换，进行不同算法的自定义组合；
选择模块，用于对比不同算法的信噪比和均方误差比较算法及其组合的优劣，选择效果最好的波形检测算法；
输出模块，用于输出心电信号ECG的波形检测结果。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，选择模块中选择效果最好的波形检测算法包括：
构建神经网络模型作为波形检测和特征提取的评估模型；
构建评价指标，指标包括信噪比和均方误差；
构建算法评价函数，对评价指标进行评价；
对不同算法或算法组合进行评价，获取准确度最高的方法或组合。
5.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-2中任一所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一所述的方法。
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