[发明专利]心电信号处理方法、装置和相关设备

说明书

本申请涉及一种心电信号处理方法、装置和相关设备。所述方法包括：获取第一预设数量的导联的静息状态下的心电信号；导联包括第二预设数量的肢体导联；第二预设数量小于第一预设数量；对各静息状态下的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集；其中，静态高频QRS波形特征集包括QRS时限、第一阳性指标的数量、第一目标导联的数量和目标肢体导联的数量；对风险评估特征集进行评估分析，得到心衰风险评估分数；其中，心衰风险评估分数用于判断出现心衰风险的大小；风险评估特征集包括静态高频QRS波形特征集。采用本方法能够避免心衰风险评估存在耗时较长和评估结果不精准的问题。

技术领域

本申请涉及心电信号处理技术领域，特别是涉及一种心电信号处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会经济发展水平的提高，人们的生活水平也在逐年提高，越来越多的人从体力劳动过度到脑力劳动，使得人们的平均运动时间逐年减少，很多在过去属于老年人的疾病逐渐越来越多的出现在年轻人身上，如心肌梗死、心衰等。

在传统方法中，通常采用验血测N末端B型利钠肽前体（NT-proBNP）、血浆同型半胱氨酸，心脏彩超的左心室射血分数（LVEF）、左心室收缩末期内径（LVESD）和6min步行实验结果等检测数据联合进行心衰风险评估。然而，采用上述传统方法进行心衰风险评估存在耗时较长和评估结果不精准等问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够避免心衰风险评估存在耗时较长和评估结果不精准的问题的心电信号处理方法、装置和相关设备。

第一方面，提供了心电信号处理方法，上述方法包括：

获取第一预设数量的导联的静息状态下的心电信号；导联包括第二预设数量的肢体导联；第二预设数量小于第一预设数量；

对各静息状态下的心电信号进行数据处理，得到静态高频QRS波形特征集；其中，静态高频QRS波形特征集包括QRS时限、第一阳性指标的数量、第一目标导联的数量和目标肢体导联的数量；第一阳性指标用于表征对应导联的高频形态指数大于第一阈值；高频形态指数为对应导联的第一总面积和第二总面积的比值；第一总面积为对应静息状态下的心电信号的各振幅减小区域的总面积；第二总面积为对应静息状态下的心电信号的包络下方总面积；第一目标导联为对应静息状态下的心电信号呈下降趋势的总次数超过第二阈值的导联；目标肢体导联为对应静息状态下的心电信号的QRS波群电压小于第三阈值的肢体导联；

对风险评估特征集进行评估分析，得到心衰风险评估分数；其中，心衰风险评估分数用于判断出现心衰风险的大小；风险评估特征集包括静态高频QRS波形特征集。

在其中一个实施例中，风险评估特征集还包括动态高频QRS波形特征集；方法还包括：获取各导联的负荷状态下的心电信号；对各负荷状态下的心电信号进行数据处理，得到对应的高频波形曲线；对各高频波形曲线进行特征分析，得到动态高频QRS波形特征集；其中，动态高频QRS波形特征集包括第二阳性指标的数量、初始平均电压值、最大输出功率和第二目标导联的数量中的至少两个；第二阳性指标用于表征对应导联的振幅下降相对值大于第四阈值；振幅下降相对值为振幅绝对值和最大RMS电压值的比值；振幅绝对值为最大RMS电压值和目标RMS电压值的差；最大RMS电压值为对应高频波形曲线的RMS电压的最大值；目标RMS电压值为对应高频波形曲线在最大RMS电压值所对应时刻后的RMS电压的最小值；初始平均电压值为各高频波形曲线的初始电压值的平均值；最大输出功率根据各高频波形曲线的均方根电压值的最大值确定；第二目标导联为对应高频波形曲线呈目标波形的导联；目标波形包括U波、L波和小V波。