本發(fā)明涉及一種基于shewhart控制圖的hrv在線分析系統(tǒng)及其方法。

技術(shù)背景

心率是生物節(jié)律之一，是人類生命活動正常運(yùn)行的重要基礎(chǔ)，一旦遭到破壞，會對機(jī)體帶來不利的影響。瞬時心率是實時波動的，但瞬時心率的正常波動范圍總是有限的，過大或過小常常為心律失常。心律失常的衡量指標(biāo)為連續(xù)的兩個竇性心拍之間的時間間隔的微小差異，稱為心率變異性(heartratevariability,hrv)。hrv可反映自主神經(jīng)系統(tǒng)活性和定量評估心臟交感神經(jīng)與迷走神經(jīng)張力及其平衡性，從而判斷其對心血管疾病的病情及預(yù)防，是預(yù)測心臟性猝死和心律失常性事件的一個有價值的指標(biāo)。hrv的研究范圍已經(jīng)擴(kuò)展到心肌梗死的診斷、心衰的診斷,精神疲勞的檢測和評估、情緒的識別、疼痛的評估,以及體力與腦力負(fù)荷的評估等諸多領(lǐng)域。

hrv在實際工作中是根據(jù)測量逐拍r-r間期來反映心率變化程度的。hrv的分析方法為：通過心電圖(electrocardiogram，ecg)獲得r-r間期(相鄰兩個r波間隔時間)序列，利用時域分析、頻域分析和非線性分析三大類方法及其相應(yīng)指標(biāo)，對r-r間期序列進(jìn)行hrv評價分析。其中，時域分析法通過計算出r-r間期相關(guān)的一些統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)來評價hrv的臨床價值，常用的評價指標(biāo)有(r-r間期均值)、sdnn(r-r間期標(biāo)準(zhǔn)差)、rmssd(相鄰兩個r-r間期差值的均方根)、nn50(差值大于50ms的相鄰r-r間期對的個數(shù))等；頻域分析法首先將非均勻采樣的rr間期序列通過三次樣條插值重采樣到均勻采樣的hrv時間序列，通過welch周期圖法和burg自回歸模型法計算得出hrv時間序列功率譜密度，進(jìn)一步評價hrv；非線性分析法通過poincare散點(diǎn)圖、去趨勢波動分析(detrendedfluctuationanalysis,dfa)、遞歸圖分析(recurrenceplotanalysis,rpa),以及近似熵、樣本熵和關(guān)聯(lián)維等非線性分析方法，對hrv進(jìn)行分析評價。

心律失常大多導(dǎo)致瞬時心率異常，反映在時域心率圖上，則往往是一些孤立點(diǎn)。心率圖上相鄰且成對的“一大一小”或“一小一大”心率往往是由某一個心搏定位錯誤或心律失常造成的：心率較高的孤立點(diǎn)既可能是心搏多檢的結(jié)果，也可能是心律失常造成的；而心率較低的孤立點(diǎn)則多由期前收縮后的代償間期或心拍漏檢造成。因此，科學(xué)合理地監(jiān)測hrv，對心律異常識別具有重要意義。時域分析法采用統(tǒng)計學(xué)方法，通過設(shè)置r-r間期統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)的檢測閾值，判斷是否超限，對“非正常心拍”與“正常心拍”進(jìn)行分類，實現(xiàn)心律異常的識別檢測。閾值過大，則錯陽檢率較低，但漏檢率較高；閾值較小，則漏檢率較低，但錯陽檢率較高。目前的心律失常檢測方法中，檢測閾值一般根據(jù)實際數(shù)據(jù)經(jīng)驗得出粗略范圍，存在兩個弊端：一是檢測閾值沒有通過科學(xué)的統(tǒng)計計算得到精確的具體值，可能導(dǎo)致閾值選取不當(dāng)，影響心律失常漏檢或錯檢；二是檢測閾值的確定沒有考慮個體差異性，針對不同個體可能得到不適當(dāng)檢測結(jié)果。此外，目前的hrv分析方法大多是離線數(shù)據(jù)的評價分析，不能實現(xiàn)心律失常的實時在線檢測，對于近年來興起的物聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)服務(wù)等智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，應(yīng)用前景具有較大局限性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種針對個體特性實現(xiàn)準(zhǔn)確檢測心律失常，并進(jìn)行實時報警，為智慧醫(yī)療行業(yè)提供技術(shù)實現(xiàn)手段，具有廣闊的應(yīng)用前景的基于shewhart控制圖的hrv在線分析系統(tǒng)及其方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于shewhart控制圖的hrv在線分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、控制圖制作單元、統(tǒng)計量計算單元、控制圖監(jiān)控單元、報警單元和存儲與顯示處理單元，

其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，用于實時采集的心率數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，該單元對數(shù)據(jù)進(jìn)行去燥、選擇、轉(zhuǎn)換等數(shù)據(jù)預(yù)處理，得出r-r間期序列數(shù)據(jù)，并送至統(tǒng)計量計算單元；

所述制圖制作單元，用于根據(jù)正常心率歷史數(shù)據(jù)輸入控制圖制作單元，經(jīng)過統(tǒng)計分析計算得出控制圖的控制限參數(shù)cl、ucl和lcl，并送至控制圖監(jiān)控單元，為監(jiān)控過程提供判斷依據(jù)；

所述統(tǒng)計量計算單元，用于將得到的r-r實時數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集中、子組劃分、數(shù)學(xué)計算統(tǒng)計處理，得出r-r數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量和s，并送至控制圖監(jiān)控單元，為監(jiān)控過程提供被監(jiān)控數(shù)據(jù)；

所述控制圖監(jiān)控單元，用于根據(jù)失控判定準(zhǔn)則，分別將和s統(tǒng)計量與控制限進(jìn)行邏輯比較，將監(jiān)控結(jié)果送至報警單元；

所述報警單元，用于根據(jù)控制圖監(jiān)控結(jié)果，進(jìn)一步生成事件數(shù)據(jù)；

所述存儲與顯示單元，用于收集來自統(tǒng)計量計算單元的數(shù)據(jù)和s、來自控制圖監(jiān)控單元的控制圖數(shù)據(jù)(控制限參數(shù)、監(jiān)控結(jié)果等)以及來自報警單元的事件數(shù)據(jù)，存儲全部數(shù)據(jù)，并在顯示屏上顯示和查看控制圖監(jiān)控狀態(tài)、報警信息、歷史數(shù)據(jù)、歷史事件。

本發(fā)明的另一目的是提供上述基于shewhart控制圖的hrv在線分析系統(tǒng)的分析方法，具體包括以下步驟：

步驟1：對個體進(jìn)行心率監(jiān)測，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理單元將得到的心率數(shù)據(jù)實時轉(zhuǎn)換成r-r間期序列，以n個r-r間期組成一個子組，實時計算得出子組均值和子組標(biāo)準(zhǔn)差s；

步驟2：根據(jù)步驟1得到和s分別進(jìn)行控制圖監(jiān)控，根據(jù)控制圖失控判定準(zhǔn)則實時判斷和s是否失常；

步驟3：根據(jù)步驟2的結(jié)果控制圖判定當(dāng)前過程失控，則說明r-r間期均值失常；如果s控制圖判定當(dāng)前過程失控，則說明r-r間期標(biāo)準(zhǔn)差失常，將兩者進(jìn)行邏輯判斷，如果兩種失控狀態(tài)同時發(fā)生，則判定為二級心律失常，如果兩種失控狀態(tài)同時刻只有一種發(fā)生，則判定為一級心律失常；

步驟4：確認(rèn)發(fā)生個體心律失常發(fā)生后，實時發(fā)出警報，并記錄當(dāng)前警報的心律失常等級、失控統(tǒng)計量類型(包括失控控制圖類型和失控判定準(zhǔn)則類型)以及發(fā)生時間，實現(xiàn)hrv在線分析與事件記錄。

進(jìn)一步，所述步驟2中的失控判定準(zhǔn)則如下：

1)1點(diǎn)超出上控制限，

2)1點(diǎn)低于下控制限，

3)連續(xù)9點(diǎn)落在中心線上側(cè)，

4)連續(xù)9點(diǎn)落在中心線下側(cè)，

5)連續(xù)6點(diǎn)遞增，

6)連續(xù)6點(diǎn)遞減。

本發(fā)明的有益效果是：由于采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明的方法基于統(tǒng)計過程理論，依據(jù)個體心率數(shù)據(jù)，統(tǒng)計得出個性化控制圖的合理控制限，排除了固有誤差的干擾，科學(xué)地監(jiān)測r-r間期統(tǒng)計量，準(zhǔn)確地識別檢測出心律失常狀態(tài)，并實現(xiàn)心律失常在線報警和事件記錄。該hrv在線分析方法不僅可以實現(xiàn)心律失常的實時檢測，同時為進(jìn)一步為疾病、精神、體力等hrv評估打下數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對于在線檢測、智慧醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)具有廣闊的應(yīng)用前景。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種基于shewhart控制圖的hrv在線分析系統(tǒng)的邏輯框圖。

圖2為本發(fā)明一種基于shewhart控制圖的hrv在線分析方法的邏輯框圖。

圖3為本發(fā)明的實施例中的個性化控制圖的生成的邏輯框圖。

圖4為本發(fā)明具體實施例的hrv在線監(jiān)控的shewhart控制圖樣圖。

具體實施方式

下面結(jié)合具體實施例和附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步說明。

如圖1所示，本發(fā)明一種基于shewhart控制圖的hrv在線分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、控制圖制作單元、統(tǒng)計量計算單元、控制圖監(jiān)控單元、報警單元和存儲與顯示處理單元，

其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，用于實時采集的心率數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，該單元對數(shù)據(jù)進(jìn)行去燥、選擇、轉(zhuǎn)換等數(shù)據(jù)預(yù)處理，得出r-r間期序列數(shù)據(jù)，并送至統(tǒng)計量計算單元；

所述制圖制作單元，用于根據(jù)正常心率歷史數(shù)據(jù)輸入控制圖制作單元，經(jīng)過統(tǒng)計分析計算得出控制圖的控制限參數(shù)cl、ucl和lcl，并送至控制圖監(jiān)控單元，為監(jiān)控過程提供判斷依據(jù)；

所述統(tǒng)計量計算單元，用于將得到的r-r實時數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集中、子組劃分、數(shù)學(xué)計算統(tǒng)計處理，得出r-r數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量和s，并送至控制圖監(jiān)控單元，為監(jiān)控過程提供被監(jiān)控數(shù)據(jù)；

所述控制圖監(jiān)控單元，用于根據(jù)失控判定準(zhǔn)則，分別將和s統(tǒng)計量與控制限進(jìn)行邏輯比較，將監(jiān)控結(jié)果送至報警單元；

所述報警單元，用于根據(jù)控制圖監(jiān)控結(jié)果，進(jìn)一步生成事件數(shù)據(jù)；

所述存儲與顯示單元，用于收集來自統(tǒng)計量計算單元的數(shù)據(jù)和s、來自控制圖監(jiān)控單元的控制圖數(shù)據(jù)(控制限參數(shù)、監(jiān)控結(jié)果等)以及來自報警單元的事件數(shù)據(jù)，存儲全部數(shù)據(jù)，并在顯示屏上顯示和查看控制圖監(jiān)控狀態(tài)、報警信息、歷史數(shù)據(jù)、歷史事件。

如圖2-圖3所示，本發(fā)明基于shewhart控制圖的hrv在線分析系統(tǒng)的分析方法，具體包括以下步驟：

步驟1：對個體進(jìn)行心率監(jiān)測，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理單元將得到的心率數(shù)據(jù)實時轉(zhuǎn)換成r-r間期序列，以n個r-r間期組成一個子組，實時計算得出子組均值和子組標(biāo)準(zhǔn)差s；

步驟2：根據(jù)步驟1得到和s分別進(jìn)行控制圖監(jiān)控，根據(jù)控制圖失控判定準(zhǔn)則實時判斷和s是否失常；

步驟3：根據(jù)步驟2的結(jié)果控制圖判定當(dāng)前過程失控，則說明r-r間期均值失常；如果s控制圖判定當(dāng)前過程失控，則說明r-r間期標(biāo)準(zhǔn)差失常，將兩者進(jìn)行邏輯判斷，如果兩種失控狀態(tài)同時發(fā)生，則判定為二級心律失常，如果兩種失控狀態(tài)同時刻只有一種發(fā)生，則判定為一級心律失常；

步驟4：確認(rèn)發(fā)生個體心律失常發(fā)生后，實時發(fā)出警報，并記錄當(dāng)前警報的心律失常等級、失控統(tǒng)計量類型(包括失控控制圖類型和失控判定準(zhǔn)則類型)以及發(fā)生時間，實現(xiàn)hrv在線分析與事件記錄。

所述步驟2中的失控判定準(zhǔn)則如下：

1)1點(diǎn)超出上控制限，

2)1點(diǎn)低于下控制限，

3)連續(xù)9點(diǎn)落在中心線上側(cè)，

4)連續(xù)9點(diǎn)落在中心線下側(cè)，

5)連續(xù)6點(diǎn)遞增，

6)連續(xù)6點(diǎn)遞減。

如圖3所示，本發(fā)明針對被測對象的個性特征，制定shewhart控制圖，用于監(jiān)控心率特征r-r間期序列，分析hrv，識別檢測心律失常。個性化控制圖的制定步驟如下：

步驟1.保持被測健康個體處于平靜狀態(tài)，呼吸均勻，測量心率10分鐘，得到心律正常狀態(tài)下的心率數(shù)據(jù)，用于控制圖統(tǒng)計參數(shù)計算和控制限確定；

步驟2.利用固定閾值法、可變值閾值法、模板匹配法、基于圖像識別法、小波變換法等方法提取心率數(shù)據(jù)的r波，將心率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為r-r間期序列。

步驟3.定義子組樣本大小n(一般取n＝10)，將r-r間期序列劃分為m個大小為n的子組樣本。

步驟4.根據(jù)心律正常時的r-r間期子組樣本計算得出μ、等統(tǒng)計參數(shù)，根據(jù)n值查表(見國標(biāo)gb-t4091-2001中表2)得出參數(shù)c4。

步驟5.依據(jù)心律正常樣本數(shù)據(jù)得到的μ、c4，由公式(1)、(2)分別計算出圖和s圖的控制限cl、ucl和lcl，該被測對象的個性化shewhart控制圖制定完成。

r-r間期是指ecg相鄰兩次心跳中r波峰的距離時間，反映的是相鄰心跳的時間間隔。r-r間期序列由一段時間內(nèi)的r-r間期數(shù)據(jù)順序組成，反映了r-r間期隨時間變化的趨勢。在實際的ecg診斷中，瞬時心率受到個體差異、儀器精度、計算約簡、測量方法等固有誤差影響，心律正常時r-r間期序列會在一定范圍內(nèi)隨機(jī)波動；同時瞬時心率受到心衰、精神疲勞、情緒、疼痛、以及體力與腦力負(fù)荷等可識別因素影響，造成r-r間期序列的異常波動，出現(xiàn)心律失常?？梢姡瑀-r間期序列應(yīng)當(dāng)由統(tǒng)計方法進(jìn)行處理，實現(xiàn)對心律失?？茖W(xué)準(zhǔn)確的識別。

shewhart控制圖是一種將顯著性統(tǒng)計原理應(yīng)用于指標(biāo)監(jiān)控過程的圖形方法，由waltershewhart于1924年首先提出。控制圖理論認(rèn)為指標(biāo)變化過程存在兩種變異。第一種變異為由“偶然原因”造成的隨機(jī)變異，變異量稱為固有變差，如心律正常時r-r間期序列的隨機(jī)波動。第二種變異為“可查明原因”造成的過程實際變異，變異量稱為特殊變差，如心律失常時r-r間期序列的異常波動。shewhart控制圖通過圖形方法，利用從可重復(fù)過程所得到的數(shù)據(jù)，給出表征過程當(dāng)前狀態(tài)的樣本序列的信息，并將這些信息與考慮了過程固有變差后所建立的控制限進(jìn)行對比，可檢測出實際發(fā)生的特殊變差。因此，采用shewhart控制圖監(jiān)控r-r間期序列，實現(xiàn)心律失常的識別和檢測。

從統(tǒng)計角度看，心律正常時r-r間期序列滿足正態(tài)分布，即x～n(μ,σ²)，x為r-r間期序列，μ為r-r間期均值σ為r-r間期標(biāo)準(zhǔn)差sdnn。將x等分為m個大小為n的子組樣本，設(shè)x1,x2,…xn是其中一個子組樣本，子組均值為子組標(biāo)準(zhǔn)差為則有分別可得控制圖的控制限如下。

控制圖：

s控制圖：

其中，c4為與n有個的常數(shù)，cl為中心線，ucl為控制上限，lcl為控制下限，n為采樣子組大小，m為子組數(shù)量。

表2計量控制圖計算控制線的系數(shù)表

實施例：

根據(jù)某一健康個體平靜狀態(tài)下的心律數(shù)據(jù)制定控制圖，其控制圖參數(shù)為：n＝10，圖cl＝1.6932、ucl＝1.7209、lcl＝1.6654，s圖cl＝0.0284、ucl＝0.0488、lcl＝0.0081。連續(xù)采集該個體的心率數(shù)據(jù)，利用所得控制圖對該個體進(jìn)行hrv監(jiān)測，如圖4，圖和s圖中每個監(jiān)測點(diǎn)分別代表1個子組(10個r-r間期數(shù)據(jù))的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，共監(jiān)測35個子組點(diǎn)(350個r-r間期數(shù)據(jù)，約5分鐘)。由圖4可知，根據(jù)失控判定準(zhǔn)則1，判定第2、11、21、23、35子組點(diǎn)圖失控，系統(tǒng)發(fā)出一級心律失常報警并記錄；根據(jù)失控判定準(zhǔn)則2，判定第28、29、31子組點(diǎn)圖失控，系統(tǒng)發(fā)出一級心律失常報警并記錄；根據(jù)根據(jù)失控判定準(zhǔn)則2和1，分別判定第32子組點(diǎn)圖和s圖同時失控，系統(tǒng)發(fā)出二級心律失常報警并記錄。發(fā)生的心律失常報警可進(jìn)一步為識別心衰、精神疲勞、情緒、疼痛、以及體力與腦力負(fù)荷等因素提供指導(dǎo)幫助。