專利名稱：一種心電信號噪聲分析方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種信號的處理分離方法，特別是一種心電信號(ECG)的噪聲分析方法。
背景技術：
心電圖是反映心臟興奮的電活動過程，它對心臟的基本功能及其病理研究方面， 具有重要的參考價值。心電圖可以分析和鑒別各種心律失常，也可以反映心肌受損的程度 和心房心室功能結構情況，在指導心臟手術進行及指示必要藥物處理上有參考價值。但心 電信號經常受到噪聲、偽跡和數據缺失的干擾，造成心率計算和心律失常分析錯誤，影響了 醫(yī)護人員的處置，重則危及病人的生命?，F代心電監(jiān)測中為了確保監(jiān)測結果的準確性，設計 者采用了各種技術來降低干擾對監(jiān)測過程的影響，信號質量評估技術是其中一種較為有效 的處理方法。
采用信號質量評估技術，不是直接消除信號中混有的噪聲，而是在對噪聲特征和 信號波形特征分析的基礎上建立一個評價噪聲水平高低和信號質量好壞的標準，將信號區(qū) 分為高質量可信信號和低質量不可信信號，為下一步智能診斷和抑制錯誤報警奠定基礎。
目前的信號質量評估技術相對較少，G. B. Moody, J. Allen, J. Y. wang等都曾對ECG 信號的噪聲水平進行過評估，但是這些研究都是基于對一段較長信號的趨勢分析得出對信 號質量的評價，無法得到即時的信號質量指數。而李橋在其博士學位畢業(yè)論文中提出通過 比較對干擾敏感性不同的QRS識別算法結果來確定心電信號質量的思想，并綜合多導聯同 步分析與比較、信號峰度分析和信號功率譜分析等方法導出了心電信號質量指數，由于其 利用四種不同信號質量指數來綜合評估噪聲水平，運算較為復雜，不夠便捷。發(fā)明內容
為解決上述問題，本發(fā)明提供一種分析迅速、運算簡單便捷的心電信號噪聲分析 方法，利用此方法可以有效地對噪聲的干擾進行排除，更方便地對心電信號的可靠度進行 評價。
本發(fā)明為解決其問題所采用的技術方案是 一種心電信號噪聲分析方法，包括以下步驟(1)計算心電信號每個心拍周期反映R波附近噪聲水平的噪聲指數；(2)設定噪聲指數閾值；(3)將計算所得的噪聲指數與噪聲指數閾值進行比較，統計連續(xù)N個心拍的比較結果；(4)根據比較結果對噪聲水平進行分類，劃分噪聲等級。
其中，步驟(1)所計算的噪聲指數包括反映R波附近低頻噪聲水平的低頻噪聲指 數lfnoise、反映R波附近高頻噪聲水平的高頻噪聲指數hfnoise以及反映整體噪聲水平的 整體噪聲指數degreenoise。
步驟(2)中所設定的噪聲指數閾值包括低頻指數閾值MAX_N0RMAL_LF、高頻指數閾值HFN0ISE以及整體噪聲指數閾值DEGREEN0ISE。所述高頻指數閾值HFN0ISE包括第一 高頻指數閾值HFN0ISE_TH1和第二高頻指數閾值HFN0ISE_TH2。
步驟(3)中將計算所得的噪聲指數與噪聲指數閾值進行比較，所統計的為連續(xù)N 個心拍噪聲指數大于相應噪聲指數閾值的個數。
N的數值為15個。
噪聲水平的噪聲等級由輕微到嚴重劃分為四個。
本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明在對噪聲特征和信號波形特征分析的基礎上建立一 個評價噪聲水平高低和信號質量好壞的標準，將信號區(qū)分等級，對信號的質量給出定量的 分析，使醫(yī)護人員對進行監(jiān)測治療病人的ECG信號狀態(tài)有清楚的了解，整個分析過程簡單、 運算量小、實時性好、結果準確，通過ECG噪聲分析結果，醫(yī)護人員可以進行必要的處理來 排除干擾，也可對診斷結果的可信度有所了解，進而更加準確有效的幫助醫(yī)護人員為病人 做出診斷和治療，避免錯誤的診斷結果，使醫(yī)護人員做出錯誤的處置，給病人帶來不必要的 精神和經濟損失。


下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明 圖1為本發(fā)明的流程圖；圖2為基于本發(fā)明的方法可以判斷為高等級噪聲信號的心電信號圖的一實施例； 圖3為基于本發(fā)明的方法可以判斷為高等級噪聲信號的心電信號圖的另一實施例。
具體實施方式
參照圖1，本發(fā)明的一種心電信號噪聲分析方法，包括以下步驟(1)計算心電信號每個心拍周期反映R波附近噪聲水平的噪聲指數，其計算可以采用 多種方法進行，另外，考慮到心電信號噪聲的來源一般包括工頻干擾、基線漂移、肌電干擾 等，其中工頻干擾的為固定頻率干擾，頻率在50Hz，基線漂移由電極移動、人體呼吸等引起， 頻率為0. 05^2Hz，肌電干擾由人體運動、肌肉收縮引起，頻率在5 2KHz，為了使得噪聲水平 的計算更加準確，噪聲指數優(yōu)選包括反映R波附近低頻噪聲水平的低頻噪聲指數lfnoise、 反映R波附近高頻噪聲水平的高頻噪聲指數hfnoise以及反映整體噪聲水平的整體噪聲指 數degreenoise，上述多種噪聲指數的結合可以準確反映噪聲特征；(2)設定噪聲指數閾值，該噪聲指數閾值是基于步驟(1)中所得到的噪聲指數數據 大小情況進行分析后所得，該噪聲指數閾值決定了噪聲水平的判斷基準，當步驟(1)中所 計算的噪聲指數包括低頻噪聲指數lfnoise、高頻噪聲指數hfnoise以及整體噪聲指數 degreenoise時，所設定的噪聲指數閾值包括低頻指數閾值MAX_N0RMAL_LF、高頻指數閾值 HFNOISE以及整體噪聲指數閾值DEGREENOISE，當然，為了進一步對閾值的比較進行細分， 上述閾值還可以進一步分為多個等級，如高頻指數閾值HFNOISE可以進一步包括第一高頻 指數閾值HFN0ISE_TH1和第二高頻指數閾值HFN0ISE_TH2 ；(3)將計算所得的噪聲指數與噪聲指數閾值進行比較，統計連續(xù)N個心拍的比較結 果，在實際進行比較時，一般都是將噪聲指數和噪聲指數閾值進行大小比較，統計連續(xù)N個 心拍噪聲指數大于相應噪聲指數閾值的個數，其中低頻噪聲指數lfnoise大于低頻指數閾值MAX_N0RMAL_LF的個數記錄為lfcnt，高頻噪聲指數hfnoise大于第一高頻指數閾值 HFNOISE_TH1和第二高頻指數閾值HFN0ISE_TH2的個數分別為hfcnt45、hfcnt75，整體噪聲 指數degreenoise大于整體噪聲指數閾值DEGREEN0ISE的個數記錄為degreecnt，另外，為 了兼顧實時性以及結果準確的要求，N的數值需要進行選擇，其中優(yōu)選的是15個；(4)根據比較結果對噪聲水平進行分類，劃分噪聲等級，該噪聲等級可以根據需要劃分 為多個級別，一般作為優(yōu)選的是由輕微到嚴重劃分為四個級別，分別對應干清信號free、低 等級別噪聲low、中等級別噪聲moderate和高等級別high噪聲四個等級，當步驟(3)所得 到的為噪聲指數大于閾值的個數1 fcnt、hfcnt45、hfcnt75、degreecnt時，本步驟實施是基 于上述的個數大小對噪聲水平進行劃分噪聲等級的，例如可以定為當Ifcnt或hfcnt45或 degreecnt的個數大于某一限定值或者他們的個數總和大于某一限定值時都可以判斷為高 等級別噪聲，而只有當Ifcnt和hfcnt45和degreecnt的個數小于某一限定值以及他們的 個數總和小于某一限定值時才會判斷為干清信號級別，而低等級別和中等級別則根據需要 進行各種條件的分化劃定。
利用以上方法對心電信號的噪聲水平進行評估分析后，當所判斷的噪聲級別過大 時(例如為高等級別噪聲)，心電檢測系統此時的心率顯示及心律失常報警無效，避免錯誤 的診斷結果，使醫(yī)護人員做出錯誤的處置，給病人帶來不必要的精神和經濟損失。如圖2和 圖3中的心電信號圖，假若沒有對它們進行噪聲分析，那么心率計算和心律失常分析的準 確度會受到極大的影響，利用本發(fā)明的方法可以準確的判斷它們的噪聲水平為高等級別噪 聲，心電檢測系統基于此部分心電圖所進行的心率顯示和心率失常報警將會無效。
權利要求
1.一種心電信號噪聲分析方法，其特征在于包括以下步驟(1)計算心電信號每個心拍周期反映R波附近噪聲水平的噪聲指數；(2)設定噪聲指數閾值；(3)將計算所得的噪聲指數與噪聲指數閾值進行比較，統計連續(xù)N個心拍的比較結果；(4)根據比較結果對噪聲水平進行分類，劃分噪聲等級。
2.根據權利要求1所述的一種心電信號噪聲分析方法，其特征在于步驟(1)所計算的 噪聲指數包括反映R波附近低頻噪聲水平的低頻噪聲指數lfnoise、反映R波附近高頻噪聲 水平的高頻噪聲指數hfnoise以及反映整體噪聲水平的整體噪聲指數degreenoise。
3.根據權利要求2所述的一種心電信號噪聲分析方法，其特征在于步驟(2)中所設定 的噪聲指數閾值包括低頻指數閾值MAX_N0RMAL_LF、高頻指數閾值HFNOISE以及整體噪聲 指數閾值DEGREENOISE。
4.根據權利要求3所述的一種心電信號噪聲分析方法，其特征在于所述高頻指數閾值 HFNOISE包括第一高頻指數閾值HFN0ISE_TH1和第二高頻指數閾值HFN0ISE_TH2。
5.根據權利要求1或3或4所述的一種心電信號噪聲分析方法，其特征在于步驟(3) 中將計算所得的噪聲指數與噪聲指數閾值進行比較，所統計的為連續(xù)N個心拍噪聲指數大 于相應噪聲指數閾值的個數。
6.根據權利要求1所述的一種心電信號噪聲分析方法，其特征在于N的數值為15個。
7.根據權利要求1所述的一種心電信號噪聲分析方法，其特征在于噪聲水平的噪聲等 級由輕微到嚴重劃分為四個。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種心電信號噪聲分析方法，包括以下步驟(1)計算心電信號每個心拍周期反映R波附近噪聲水平的噪聲指數；(2)設定噪聲指數閾值；(3)將計算所得的噪聲指數與噪聲指數閾值進行比較，統計連續(xù)N個心拍的比較結果；(4)根據比較結果對噪聲水平進行分類，劃分噪聲等級。本發(fā)明分析過程簡單、運算量小、實時性好、結果準確，通過ECG噪聲分析結果，醫(yī)護人員可以進行必要的處理來排除干擾，也可對診斷結果的可信度有所了解，進而更加準確有效的幫助醫(yī)護人員為病人做出診斷和治療，避免錯誤的診斷結果，使醫(yī)護人員做出錯誤的處置，給病人帶來不必要的精神和經濟損失。
文檔編號A61B5/0402GK102038497SQ20101056917
公開日2011年5月4日 申請日期2010年12月2日 優(yōu)先權日2010年12月2日
發(fā)明者勾大海 申請人:廣東寶萊特醫(yī)用科技股份有限公司