專利名稱：人體信號自適應(yīng)分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人體信號檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人體信號自適應(yīng)分析方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著心血管介入手術(shù)的不斷增多，為了能在心動周期中某個或多個特定點實施相應(yīng)器械救治的需要，并能夠及時準(zhǔn)確的提示醫(yī)生或輸出信號給其它操作設(shè)備，這類技術(shù)顯得越來越迫切。以大C設(shè)備為例，對靜態(tài)器官可清晰的三維分層成像、定位。在現(xiàn)有技術(shù)對患者正面及側(cè)面兩次成像，將兩次成像的數(shù)據(jù)進行矩陣變換形成三維的圖像，但對于心臟這類動態(tài)器官，利用這種方法成像不但得不到有價值的圖像，反而會因為成像差造成多次對患者
_田 ο利用本發(fā)明可在患者不同心動周期的指定特征點對患者進行正面或側(cè)面輻照成像，由于特征點所對應(yīng)的心動時向一致，所以成像效果較好，同時減少患者輻照次數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
(一)要解決的技術(shù)問題本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何在心動周期中某個或某些特定點輸出反饋信號。( 二)技術(shù)方案為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種人體信號自適應(yīng)分析方法，包括以下步驟Sl 將實時采集到的人體信號與標(biāo)準(zhǔn)的人體信號疊加，使得采集到的人體信號和標(biāo)準(zhǔn)的人體信號中的出現(xiàn)電壓最大值的時間點一致，以建立個體數(shù)據(jù)模型；S2:接收用戶在個體數(shù)據(jù)模型上選擇的一個或多個特征點，對加載特征點后的個體數(shù)據(jù)模型按特征點的分布進行分組以確定特征點所在的時間點；S3 當(dāng)個體信號時間點與特征點時間點重合時發(fā)出反饋信號。其中，所述步驟S2中分組的具體方式為對個體數(shù)據(jù)模型分組后，根據(jù)基準(zhǔn)點的分割，用戶指定的特征點一定在兩個基準(zhǔn)點之間的某個位置，所以在兩點間以時間單位積分，可以確定特征點所在的時間點。其中，若采集到的人體信號的心率是未學(xué)習(xí)過的心率，則所述步驟S2中分組后還包括對所述個體數(shù)據(jù)模型進行學(xué)習(xí)，以在不同心率情況下調(diào)整特征點出現(xiàn)的時間點。其中，所述個體信號進行學(xué)習(xí)的過程包括一段時間內(nèi)，采集人體信號并計算出心率；根據(jù)當(dāng)前心率的心電信號與自帶標(biāo)準(zhǔn)信號進行疊加，使采集到的信號攜帶基準(zhǔn)點。
根據(jù)用戶指定特征點，傅里葉展開后計算出特征點在當(dāng)前心率下所在的時間點。
其中，步驟S3中發(fā)出反饋信號之前還包括當(dāng)個體信號時域與特征點時間點重合時調(diào)整反饋信號提前或延后指定毫秒數(shù)，按調(diào)整后的時間點發(fā)送反饋信號。其中，所述步驟S3之后還包括記錄個體信號源、用戶指定特征點及反饋信號點。其中，所述步驟Sl中在對比之前還包括對實時探測到的人體信號預(yù)處理的過程將信號從噪聲中提取出來，進行數(shù)據(jù)抽取壓縮，進行平滑處理，基線校正及數(shù)字濾波。其中，所述人體信號包括心電和/或有創(chuàng)血壓信號。(三)有益效果本發(fā)明的人體信號自適應(yīng)分析方法通過將個體信號的特征點與標(biāo)準(zhǔn)信號基準(zhǔn)點的對比，能夠快速地找到信號的反饋點。在用醫(yī)療設(shè)備成像時，可在患者不同心動周期的指定特征點對患者進行正面或側(cè)面輻照成像，由于特征點所對應(yīng)的心動時向一致，所以成像效果較好，同時減少患者輻照次數(shù)。


圖1是本發(fā)明實施例的一種人體信號自適應(yīng)分析方法流程圖；圖2是采用上述方法同時間的心電與主動脈血壓對比圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式
作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。如圖1所示，本發(fā)明的人體信號自適應(yīng)分析方法包括步驟S101，將實時采集到的人體信號與標(biāo)準(zhǔn)的人體信號疊加，使得采集到的人體信號和標(biāo)準(zhǔn)的人體信號中的出現(xiàn)電壓最大值的時間點一致，以建立個體數(shù)據(jù)模型，并在屏幕輸出各信號波形，人體信號通常指心電和/或有創(chuàng)血壓信號(可以對這兩種信號單獨分析，也可以同時分析)。設(shè)備自帶的標(biāo)準(zhǔn)心電和有創(chuàng)血壓信號數(shù)據(jù)，是各由2000個基準(zhǔn)點連接構(gòu)成。標(biāo)準(zhǔn)心電信號是竇性心率80次/分鐘，同時有創(chuàng)血壓的輸出節(jié)率相同，由于實時探測到的心電或有創(chuàng)血壓信號不一定在此范圍內(nèi)，所以利用區(qū)間移動法將標(biāo)準(zhǔn)信號數(shù)據(jù)進行放大或縮小以適應(yīng)采集到的信號數(shù)據(jù)，從輸出波形上看，即使得采集到的人體信號和標(biāo)準(zhǔn)的人體信號中的出現(xiàn)電壓最大值的時間坐標(biāo)相同。由標(biāo)準(zhǔn)信號與采集到的人體信號重疊后形成一組的數(shù)據(jù)模型，稱之為個體數(shù)據(jù)模型。個體數(shù)據(jù)模型真實的反應(yīng)了被采集人的人體信號，同時用基準(zhǔn)點將采集來的心電及有創(chuàng)血壓信號進行區(qū)域分割。屏幕輸出的是經(jīng)過放大的心電及有創(chuàng)血壓信號波型。采集設(shè)備中帶有心電和有創(chuàng)血壓的標(biāo)準(zhǔn)人體信號，根據(jù)心電或有創(chuàng)血壓的不同特點，對標(biāo)準(zhǔn)信號標(biāo)有若干個基準(zhǔn)點。由于人體信號非常復(fù)雜，摻雜著大量的噪聲，優(yōu)選地，在對比之前還包括將實時信號從噪聲中提取出來，進行數(shù)據(jù)抽取壓縮，進行平滑處理，基線校正，數(shù)字濾波及相關(guān)運算。上述采集實時心電和有創(chuàng)血壓信號的裝置包括有心電信號的拾取裝置，以Si-Cu電極為皮膚電極來測量收心臟電活動產(chǎn)生的電勢。
有創(chuàng)血壓信號為壓-電轉(zhuǎn)換裝置，采用有創(chuàng)血壓傳感器作為血壓傳感器。微弱信號放大裝置心電信號放大器采用三級放大，前置級輸入噪聲50微伏，高輸入阻抗，80db以睥共模抑制比，0.2-200HZ頻響。有創(chuàng)壓信號放大器采集兩級差分放大， 并有相應(yīng)的溫度補償，放大倍數(shù)在500-3000可調(diào)。降噪的低通、高通和帶阻濾波裝置。其中，心電信號的主要成人的頻率范圍在1 100Hz，為抑制噪聲和方便后級工作，在前置放大器之后，設(shè)計和帶阻、低通和高通濾波器，帶阻濾波器的中心頻率為50Hz，陷波深度40db，Q值為0. 75 ；低通濾波器的截止頻率為150Hz，150Hz以上頻率有6db/倍頻程衰減；高通濾波器的截止頻率為1Hz，低端頻率有5db/倍頻程衰減。有創(chuàng)壓信號經(jīng)過有創(chuàng)壓信號傳感器封裝，差分隔離即可使用。對所采集信號的采集保持和模數(shù)轉(zhuǎn)換裝置；由于采集頻率較高，在模/數(shù)轉(zhuǎn)換之前有一個采集保持電路，并用CPLD控制多路選通，模/數(shù)轉(zhuǎn)換芯片選用MAXl 168，實時8路16位采樣，采樣頻率固定在IOOKHz。輔助設(shè)備包括有對電極脫落的檢測裝置、實現(xiàn)人機對話裝置、反饋信號發(fā)出端□。步驟S102，接收用戶在上述個體數(shù)據(jù)模型上分別選擇一個或多個特征點，對加載特征點后的個體數(shù)據(jù)模型進行分組。具體地，用戶通過人機交互設(shè)備在輸出的個體數(shù)據(jù)模型上選擇一個或多個特征點。對個體數(shù)據(jù)模型用傅里葉展開后，根據(jù)基準(zhǔn)點的分割，用戶指定的特征點一定在兩個基準(zhǔn)點之間的某個位置，所以在兩點間以時間單位積分，可以確定特征點所在的時間點。除了傅里葉變換外，還可以通過三階導(dǎo)數(shù)法、區(qū)間移動法來進行分組。步驟S103，當(dāng)個體信號時間點與特征點時間點重合時發(fā)出反饋信號，還可以調(diào)整反饋信號提前或延后指定毫秒數(shù)，按調(diào)整后的時間點發(fā)送反饋信號。發(fā)送后記錄個體信號源、用戶指定特征點及反饋信號點。步驟S102和S103之前，若采集到的人體信號的心率是未學(xué)習(xí)過的心率(不同時間段心率可能不一樣，不同心率情況下調(diào)整特征點出現(xiàn)的時間點也不一樣，如在心率80 次/分鐘時調(diào)整了特征點出現(xiàn)的時間點，下次采集到80次/分鐘的心率時就不用學(xué)習(xí)了， 否則進行如下學(xué)習(xí)過程)，則所述步驟S2中分組后還包括對所述個體信號進行學(xué)習(xí)，以在不同心率情況下調(diào)整特征點出現(xiàn)的時間點。具體學(xué)習(xí)過程如下一段時間內(nèi)，采集人體信號并計算出心率；根據(jù)當(dāng)前心率的心電信號與自帶標(biāo)準(zhǔn)信號進行疊加，使采集到的信號攜帶基準(zhǔn)點。根據(jù)用戶指定特征點，傅里葉展開后計算出特征點在當(dāng)前心率下所在的時間點。在用醫(yī)療設(shè)備成像時，通過上述方法可在患者不同心動周期的指定特征點對患者進行正面或側(cè)面輻照成像，由于特征點所對應(yīng)的心動時向一致，所以成像效果較好，同時減少患者輻照次數(shù)。如圖2所示，假設(shè)用戶指定的特征點為主動脈瓣膜開，主動脈瓣膜閉兩狀態(tài)。根據(jù)本發(fā)明自適應(yīng)的特點，先采集人體心電及有創(chuàng)血壓信號，與標(biāo)準(zhǔn)人體心電及有創(chuàng)血壓信號進行疊加，使得采集到的人體信號和標(biāo)準(zhǔn)的人體信號中的出現(xiàn)電壓最大值的時間點一致。標(biāo)準(zhǔn)信號是由若干個基準(zhǔn)點連接構(gòu)成，并經(jīng)過臨床驗證，此基準(zhǔn)點與心臟工作狀態(tài)相對一致。經(jīng)過上一步建立信號學(xué)習(xí)模型，以后再采集到的新的心電信號先對學(xué)習(xí)模型進行對比，此期間的對比主要是修正心率，信號電壓值，換算信號趨勢，以修正學(xué)習(xí)模型。將修正后的學(xué)習(xí)模型與用戶指定特征點結(jié)合，圖例中的R波與S波的尖峰值、T波的頂點、血壓信號的搏切跡的上升拐點為基準(zhǔn)點。將以上基準(zhǔn)點疊加到修正后的學(xué)習(xí)模型形成個體信號數(shù)據(jù)模型。根據(jù)要求第一用戶指定點在R波與S波之間，當(dāng)新的修正后的學(xué)習(xí)模型數(shù)據(jù)經(jīng)過單獨的趨勢分析算法處理后，軟件可判定此數(shù)據(jù)是否接近或到達用戶指定點。由此來控制發(fā)送反饋信號。第二用戶指定點的判定與第一指定點的判定方法一樣。本發(fā)明可以對心電信號和有創(chuàng)血壓信號單獨分析，也可以對兩者同時分析。以上實施方式僅用于說明本發(fā)明，而并非對本發(fā)明的限制，有關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術(shù)方案也屬于本發(fā)明的范疇，本發(fā)明的專利保護范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。
權(quán)利要求
1.一種人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，包括以下步驟51將實時采集到的人體信號與標(biāo)準(zhǔn)的人體信號疊加，使得采集到的人體信號和標(biāo)準(zhǔn)的人體信號中的出現(xiàn)電壓最大值的時間點一致，以建立個體數(shù)據(jù)模型；52接收用戶在個體數(shù)據(jù)模型上選擇的一個或多個特征點，對加載特征點后的個體數(shù)據(jù)模型按特征點的分布進行分組以確定特征點所在的時間點；53當(dāng)個體信號時間點與特征點時間點重合時發(fā)出反饋信號。
2.如權(quán)利要求1所述的人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，所述步驟S2中分組的具體方式為對個體數(shù)據(jù)模型分組后，根據(jù)基準(zhǔn)點的分割，用戶指定的特征點一定在兩個基準(zhǔn)點之間的某個位置，所以在兩點間以時間單位積分，可以確定特征點所在的時間點。
3.如權(quán)利要求1所述的人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，若采集到的人體信號的心率是未學(xué)習(xí)過的心率，則所述步驟S2中分組后還包括對所述個體數(shù)據(jù)模型進行學(xué)習(xí)，以在不同心率情況下調(diào)整特征點出現(xiàn)的時間點。
4.如權(quán)利要求3所述的人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，所述個體信號進行學(xué)習(xí)的過程包括一段時間內(nèi)，采集人體信號并計算出心率；根據(jù)當(dāng)前心率的心電信號與自帶標(biāo)準(zhǔn)信號進行疊加，使采集到的信號攜帶基準(zhǔn)點；根據(jù)用戶指定特征點，傅里葉展開后計算出特征點在當(dāng)前心率下所在的時間點。
5.如權(quán)利要求1所述的人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，步驟S3中發(fā)出反饋信號之前還包括當(dāng)個體信號時間點與特征點時間點重合時調(diào)整反饋信號提前或延后指定毫秒數(shù)，按調(diào)整后的時間點發(fā)送反饋信號。
6.如權(quán)利要求1所述的人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，所述步驟S3之后還包括記錄個體信號源、用戶指定特征點及反饋信號點。
7.如權(quán)利要求1所述的人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，所述步驟Sl中在對比之前還包括對實時探測到的人體信號預(yù)處理的過程將信號從噪聲中提取出來，進行數(shù)據(jù)抽取壓縮，進行平滑處理，基線校正及數(shù)字濾波。
8.如權(quán)利要求1 7任一項所述的人體信號自適應(yīng)分析方法，其特征在于，所述人體信號包括心電和/或有創(chuàng)血壓信號。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種人體信號自適應(yīng)分析方法，涉及人體信號檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟S1將實時采集到的人體信號與標(biāo)準(zhǔn)的人體信號疊加，使得采集到的人體信號和標(biāo)準(zhǔn)的人體信號中的電壓最大值重合，以建立個體數(shù)據(jù)模型；S2接收用戶在個體數(shù)據(jù)模型上選擇的一個或多個特征點，對加載特征點后的個體數(shù)據(jù)模型按特征點的分布進行分組以確定特征點所在的時間點；S3當(dāng)個體信號時間點與特征點時間點重合時發(fā)出反饋信號。本發(fā)明人體信號自適應(yīng)分析方法通過將個體信號的特征點與標(biāo)準(zhǔn)信號基準(zhǔn)點的對比，能夠快速地找到信號的反饋點。
文檔編號A61B5/021GK102551690SQ20111045245
公開日2012年7月11日 申請日期2011年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月29日
發(fā)明者劉劍 申請人:樂普(北京)醫(yī)療器械股份有限公司