CN109953752A - 心律失常情况下hrv分析方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

心律失常情况下hrv分析方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109953752A
CN109953752A CN201910162646.2A CN201910162646A CN109953752A CN 109953752 A CN109953752 A CN 109953752A CN 201910162646 A CN201910162646 A CN 201910162646A CN 109953752 A CN109953752 A CN 109953752A
Authority
CN
China
Prior art keywords
interphase
interval
normal
abnormal point
interval series
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910162646.2A
Other languages
English (en)
Inventor
蔡震
郑莎莎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Lang Mdt Infotech Ltd
Original Assignee
Shanghai Lang Mdt Infotech Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Lang Mdt Infotech Ltd filed Critical Shanghai Lang Mdt Infotech Ltd
Priority to CN201910162646.2A priority Critical patent/CN109953752A/zh
Publication of CN109953752A publication Critical patent/CN109953752A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明提供的一种心律失常情况下HRV分析方法、装置、设备和存储介质，通过接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列；依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。本发明能够有效的避免过多的心律失常点对HRV分析结论的影响，从而为临床使用提供有效的参考指标。

Description

心律失常情况下HRV分析方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及心电信号处理技术领域。尤其是涉及一种心律失常情况下HRV分析方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
在医学上，HRV(Heart Rate Variability，心率变异性)有重要的意义。心脏除了本身的节律性放电引发的跳动之外，也受到自律神经***所调控。已有不少文献报道自律神经***的调控与心血管疾病相关的死亡率有显著的关系，例如心因性垂死、高血压、出血性休克、败血性休克等。心率变异分析亦被发现可作为预测发生心肌梗塞后的死亡率的指标及预测末期肝癌病患的预后。HRV的周期频率一般被分为三部分，分别代表不同的生理信息，利用频谱分布(Spectral distribution)的方式分析。一般的分析使用200至500连续心跳间期稳定记录表现，因此记录需要数分钟的时间。然而，由于心律失常(arrhythmia)是窦房结激动异常或激动产生于窦房结以外，激动的传导缓慢、阻滞或经异常通道传导，即心脏活动的起源和/或传导障碍导致心脏搏动的频率和/或节律异常。频发心律失常时，HRV的分析结果的准确性易受其影响。因此，能否有效的排除心律失常点对HRV分析结论的影响，具有重要的临床使用价值。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种心律失常情况下HRV分析方法、装置、设备和存储介质，用于解决现有技术中因心律失常而影响HRV分析准确性的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种心律失常情况下HRV分析方法，所述方法包括：接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列；依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；针对所述RR间期序列中所述异常点对应的RR间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
于本发明的一实施例中，所述依据心律失常的特点进行异常分析针对的心律失常为：早搏类型或逸搏类型心律失常。
于本发明的一实施例中，所述异常点对应的间期包括：对应早搏类型心律失常的配对间期、及代偿间期；或，对应逸搏类型心律失常的长间期。
于本发明的一实施例中，所述依据心律失常的特点对所述RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点的方法包括：当发生早搏类型心律失常时，所述RR间期序列中至少出现一小于正常间期一定比例或小于正常间期范围的配对间期；且与所述配对间期相邻还会出现一大于正常间期一定比例或大于正常间期范围的代偿间期；或，当发生逸搏类型心律失常时，所述RR间期序列中至少出现一大于正常间期一定比例或大于正常间期范围的长间期；搜索是否存在所述配对间期、及代偿间期，并据以判断出所述RR间期序列中存在的异常点；或，搜索是否存在所述长间期，并据以判断出所述RR间期序列中存在的异常点。
于本发明的一实施例中，所述正常间期值范围为600-1200毫秒；所述一定比例为大于12％。
于本发明的一实施例中，所述针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列的方法为以下任意一种：A、删除所述异常点对应的配对间期、及代偿间期；或删除所述异常点对应的长间期；B、替换所述异常点对应的配对间期为其前一正常间期，并替换所述异常点对应的代偿间期为其后一正常间期；或替换所述异常点对应的长间期为其前一正常间期或后一正常间期；C、替换所述异常点对应的配对间期、及代偿间期为所述配对间期前一正常间期与所述代偿间期后一正常间期的中值；或替换所述异常点对应的长间期为其前一正常间期与后一正常间期的中值；D、替换所述异常点对应的配对间期、及代偿间期为所述配对间期与代偿间期的平均值。
于本发明的一实施例中，所述RR间期序列的获取方法包括：依据经预处理后的所述原始心电信号，进行QRS波群检测以获取所述QRS波群的峰值点序列；依据所述QRS波群的峰值点序列计算得到包含连续多个RR间期所述RR间期序列。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种心律失常情况下HRV分析装置，所述装置包括：获取模块，用于接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列；处理模块，用于依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种心律失常情况下HRV分析设备，所述设备包括：存储器、处理器、及通信器；所述存储器用于存储程序；所述处理器运行程序实现如上述所述的心律失常情况下HRV分析方法；所述通信器用于通信连外部设备。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的心律失常情况下HRV分析方法。
如上所述，本发明提供的一种心律失常情况下HRV分析方法、装置、设备和存储介质，通过接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列；依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
具有以下有益效果：
能够有效的避免过多的心律失常点对HRV分析结论的影响，从而为临床使用提供有效的参考指标。
附图说明
图1显示为本发明于一实施例中的心律失常情况下HRV分析方法的流程示意图。
图2显示为本发明于一实施例中存在早搏类型心律失常的RR间期序列示意图。
图3A显示为本发明于一实施例中的不存在早搏类型心律失常情况下RR间期处理的前后对比示意图。
图3B显示为本发明于一实施例中的存在早搏类型心律失常情况下RR间期处理的前后对比示意图。
图4显示为本发明于一实施例中的心律失常情况下HRV分析装置的模块示意图。
图5显示为本发明于一实施例中的心律失常情况下HRV分析设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
承上所述，在频发心律失常时，HRV的分析结果的准确性易受其影响，为此，本发明所述的心律失常情况下HRV分析方法、装置、设备和存储介质主要针对心电信号中心律失常的检测及其相应地处理。
如图1所示，展示本发明于一实施例中的心律失常情况下HRV分析方法的流程示意图。如图所示，所述方法包括：
步骤S101：接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列。
于本发明的一实施例中，所述依据心律失常的特点进行异常分析针对的心律失常为：早搏类型或逸搏类型心律失常。
于本实施例中，对心律失常的判断主要靠心电信号本身特征，如发作时心率、节律规则与否等。临床上发作时心率的快慢分为快速性和缓慢性心律失常两大类，前者见于过早搏动、心动过速、心房颤动等；后者以窦性缓慢性心律失常和各种传导阻滞为常见。本发明主要针对的异常目标是过早搏动或相应的心动过速以及逸搏。
心律失常检测包括的种类较多，早搏是心律失常中最主要的部分，在临床上也很常见，故本发明以此为例，做进一步说明。早搏类型相对复杂，根据早搏异位起源点的不同，分为室上性早搏和室性早搏。室上性早搏又被分为窦性早搏、房性早搏和交界性早搏。其中，室性早搏又存在一系列复杂的情况，如：单发室早、连发室早、并行心律等。本发明从偶发情况入手加以阐述，通过主要描述单发的情况，进而帮助理解频发或更复杂的情况，因此需要说明的是，本发明所述方法并非仅针对偶发或单发早搏类型的心律失常。同理，容易理解的是，还可推广应用于其他类型的心律失常。
于本发明的一实施例中，所述RR间期序列的获取方法包括：依据经预处理后的所述原始心电信号，进行QRS波群检测以获取所述QRS波群的峰值点序列；依据所述QRS波群的峰值点序列计算得到包含连续多个RR间期所述RR间期序列。
于本实施例中，正常一心率拍的心电信号(ECG)，主要包括P波、由QRS波段(由Q波、R波、S波构成)、T波、以及各类型波之间的波段或间期。
其中，P波、QRS波段、T波是心电图的重要特征波形，分别顺序对应着心房去极化、心室去极化、心室复极化的过程。需要说明的是，心脏收缩时的电活动成为除极或去极，心脏舒张时的电活动成为复极。在心电图诊断中，P波时限和幅度、Q波时限和幅度、PR间期、及ST段等是诊断心房异常、预激综合征、房室传导阻滞、心肌缺血等的重要指标因子。因此，有效检测出上述特征波形是诊断的关键所在。
通常来说，RR间期是两个QRS波中R波之间的时间，用来算心室率，PP间期是两个P波之间的时间，用来算心房率，一般RR间期等于PP间期。
具体来说，本发明在接受到一段连续心跳的原始心电信号后，进行如去基线、滤波等预处理，以去除原始心电信号的噪声以及基线漂移，从而获取标准心电信号。然后进行特征点(QRS波群)检测，以获取较为可信的QRS波群峰值点序列，最后通过QRS波群峰值点序列获取包含连续多个RR间期信号的RR间期序列。
需要说明的是，对于获取到RR间期序列的方法已经出现不少，现有常见的QRS波群检测方法以及取到RR间期序列的方法均适用于本发明。
步骤S102：依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点。
于本发明的一实施例中，所述异常点对应的间期包括：对应早搏类型心律失常的配对间期、及代偿间期；或，对应逸搏类型心律失常的长间期。其中，对应早搏类型心律失常的RR间期序列(包括配对间期、及代偿间期)可参见图2。
于本实施例中，早搏又名期前收缩，是指异位起搏点发出的过早冲动引起的心脏的提早搏动。共同心电图特征为较基本心律提早的一次或多次P-QRS波群，即一般情况下，与正常RR间期序列相比，早搏的RR间期(或称配对间期)较短，一般其后紧接一个代偿性间歇。具体来说，提早兴奋之后的一次窦房结兴奋传到心室肌时，常常正好落在提早兴奋的有效不应期内，因而不能引起心室兴奋和收缩，形成一次“脱失”，必须等到再下一次窦房结的兴奋传到心室时才能引起心室收缩。这样，在一次期前收缩之后往往出现一段较长的心室舒张期，即出现代偿性间歇。而正基于此，本发明利用此典型特点即可简单而快速的定位出明显发生异常的心拍。
于本发明的一实施例中，所述依据心律失常的特点对所述RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点的方法包括：
当发生早搏类型心律失常时，所述RR间期序列中至少出现一小于正常间期一定比例或小于正常间期范围的配对间期；且与所述配对间期相邻还会出现一大于正常间期一定比例或大于正常间期范围的代偿间期；或，当发生逸搏类型心律失常时，所述RR间期序列中至少出现一大于正常间期一定比例或大于正常间期范围的长间期；
搜索是否存在所述配对间期、及代偿间期，并据以判断出所述RR间期序列中存在的异常点；或，搜索是否存在所述长间期，并据以判断出所述RR间期序列中存在的异常点。
于本实施例中，所述RR间期序列中是否存在异常点是通过检测RR间期序列内各间期是否异常得到的。
于本发明的一实施例中，所述正常间期值范围为600-1200毫秒；所述一定比例为大于12％。
于本实施例中，所述正常间期是指所述RR间期序列的均值的一定范围。
通常来说，所述正常间期范围为300-2000毫秒。例如，正常成年人的心率大多在70～80次/分，变化范围多在60～100次/分，剧烈活动时频次可达150～180次/分。白天交感神经活动占优势，P波频率较快；夜间睡眠时迷走神经活动占优势，P波频率变化较慢，卧床休息时为60～80次/分左右；睡眠时在50次/分左右，个别成人可达40次/左右，故本发明所述正常频率范围30～200次/分。
于本实施例中，为提高准确率和灵敏性，将所述正常间期范围由300-2000毫秒缩小至600-1200毫秒，同时，可以理解的是，这里的所述正常间期值范围为600-1200毫秒是一个较全面的范围，针对不同监测时间或检测人群相应的所述正常间期值范围会略有不同，但大体涵盖于该范围。
需要说明的是，本申请所展示的图2-图3于本申请的实施例中仅作参考作用，并不能用于解释本实施例所述的正常间期范围，且图2-图3所展示的间期范围并非为严格意义上的正常间期范围，其主要用于示意说明，这里应当能够理解。
于本实施例中，所述一定比例为大于12％。
于本实施例中，正常窦性P波频率的变化PP间期或RR间期可有轻度不规则，但在同一导联中一般相差不超过10％，经验证12％可涵盖大部分情况。
需要说明的是，这里所述12％并非依据前者所述的所述正常间期值范围为600-1200毫秒，而应依据当前的所述RR间期序列正常范围，因为如前所述，针对不同监测时间或检测人群的心跳频率也不相同，因此，所述一定比例为大于12％具体针对为当前的所述RR间期序列正常范围。
举例来说，以RR间期正常值是700毫秒左右为例，当间期超过间期正常值616-784毫秒的范围时，则可以认定为出现异常。
步骤S103：针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
于本发明的一实施例中，所述针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列的方法为以下任意一种。
A、删除所述异常点对应的配对间期、及代偿间期；或删除所述异常点对应的长间期。
于本实施例中，A方法的处理方式最为简单，并且对后续的HRV分析的影响较为有限。
如图3A所述，展示为本发明于一实施例中的不存在早搏类型心律失常情况下RR间期处理的前后对比示意图。
如图3B所述，展示为本发明于一实施例中的存在早搏类型心律失常情况下RR间期处理的前后对比示意图。
通过图3A、3B可以看出，于本实施例中，A方法的处理方式最为简单，并且对后续的HRV分析的影响较为有限。
同样，由图3A、3B可以理解所述逸搏类型心律失常依据A方法进行RR间期处理的情况。
B、替换所述异常点对应的配对间期为其前一正常间期，并替换所述异常点对应的代偿间期为其后一正常间期；或替换所述异常点对应的长间期为其前一正常间期或后一正常间期。
于本实施例中，B方法即是通过寻找邻近间期进行替换的处理方式，该方法的处理结果能够使得原配对间期与原代偿间期分别替换为接近真实心电信号的间期。
C、替换所述异常点对应的配对间期、及代偿间期为所述配对间期前一正常间期与所述代偿间期后一正常间期的中值；或替换所述异常点对应的长间期为其前一正常间期与后一正常间期的中值。
于本实施例中，C方法即是通过寻找邻近间期并计算二者之间中值以进行替换的处理方式，该方法的处理结果能够减少出错率。
D、替换所述异常点对应的配对间期、及代偿间期为所述配对间期与代偿间期的平均值。
于本实施例中，D方法是通过计算所述配对间期与代偿间期的平均值进行替换的处理方式，心律失常的异常点造成的配对间期与代偿间期可以理解为延后或错位，并未带入噪音信号，因此，通过计算所述配对间期与代偿间期的平均值能够得到较为接近真实心电信号结果。
上述针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列的方法中的任意一种，均能够有效的避免过多的心律失常点对HRV分析结论的影响，从而为临床使用提供有效的参考指标。
如图4所示，展示本发明于一实施例中的心律失常情况下HRV分析装置的模块示意图。如图所示，所述心律失常情况下HRV分析装置400包括：
获取模块401，用于接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列。
处理模块402，用于依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
于本发明的一实施例中，通过各模块配合使用能够实现如图1所述的心律失常情况下HRV分析方法的各步骤。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，处理模块402可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上处理模块402的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上***(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
如图5所示，展示本发明于一实施例中的心律失常情况下HRV分析设备的结构示意图。如图所示，所述心律失常情况下HRV分析设备500包括：存储器501、处理器502、及通信器503；所述存储器501用于存储程序；所述处理器502运行程序实现如图1所述的心律失常情况下HRV分析方法；所述通信器503用于通信连接外部设备。
举例来说，外设设备为HRV分析设备。
所述存储器501可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
所述处理器502可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
所述通信器503用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信连接。所述通信器503可包含一组或多组不同通信方式的模块，例如，与CAN总线通信连接的CAN通信模块。所述通信连接可以是一个或多个有线/无线通讯方式及其组合。通信方式包括：互联网、CAN、内联网、广域网(WAN)、局域网(LAN)、无线网络、数字用户线(DSL)网络、帧中继网络、异步传输模式(ATM)网络、虚拟专用网络(VPN)和/或任何其它合适的通信网络中的任何一个或多个。例如：WIFI、蓝牙、NFC、GPRS、GSM、及以太网中任意一种及多种组合。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1所述的心律失常情况下HRV分析方法。
所述计算机可读存储介质，本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
综上所述，本发明提供的一种心律失常情况下HRV分析方法、装置、设备和存储介质，通过接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列；依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
本发明能够有效的避免过多的心律失常点对HRV分析结论的影响，从而为临床使用提供有效的参考指标。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种心律失常情况下HRV分析方法，其特征在于，所述方法包括：
接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列；
依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；
针对所述RR间期序列中所述异常点对应的RR间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
2.根据权利要求1所述的心律失常情况下HRV分析方法，其特征在于，所述依据心律失常的特点进行异常分析针对的心律失常为：早搏类型或逸搏类型心律失常。
3.根据权利要求2所述的心律失常情况下HRV分析方法，其特征在于，所述异常点对应的间期包括：对应早搏类型心律失常的配对间期、及代偿间期；或，对应逸搏类型心律失常的长间期。
4.根据权利要求3所述的心律失常情况下HRV分析方法，其特征在于，所述依据心律失常的特点对所述RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点的方法包括：
当发生早搏类型心律失常时，所述RR间期序列中至少出现一小于正常间期一定比例或小于正常间期范围的配对间期；且与所述配对间期相邻还会出现一大于正常间期一定比例或大于正常间期范围的代偿间期；或，当发生逸搏类型心律失常时，所述RR间期序列中至少出现一大于正常间期一定比例或大于正常间期范围的长间期；
搜索是否存在所述配对间期、及代偿间期，并据以判断出所述RR间期序列中存在的异常点；或，搜索是否存在所述长间期，并据以判断出所述RR间期序列中存在的异常点。
5.根据权利要求4所述的心律失常情况下HRV分析方法，其特征在于，所述正常间期值范围为600-1200毫秒；所述一定比例为大于12％。
6.根据权利要求3所述的心律失常情况下HRV分析方法，其特征在于，所述针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列的方法为以下任意一种：
A、删除所述异常点对应的配对间期、及代偿间期；或删除所述异常点对应的长间期；
B、替换所述异常点对应的配对间期为其前一正常间期，并替换所述异常点对应的代偿间期为其后一正常间期；或替换所述异常点对应的长间期为其前一正常间期或后一正常间期；
C、替换所述异常点对应的配对间期、及代偿间期为所述配对间期前一正常间期与所述代偿间期后一正常间期的中值；或替换所述异常点对应的长间期为其前一正常间期与后一正常间期的中值；
D、替换所述异常点对应的配对间期、及代偿间期为所述配对间期与代偿间期的平均值。
7.根据权利要求1所述的心律失常情况下HRV分析方法，其特征在于，所述RR间期序列的获取方法包括：
依据经预处理后的所述原始心电信号，进行QRS波群检测以获取所述QRS波群的峰值点序列；
依据所述QRS波群的峰值点序列计算得到包含连续多个RR间期所述RR间期序列。
8.一种心律失常情况下HRV分析装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于接收并预处理原始心电信号，以获取包含连续多个RR间期的RR间期序列；
处理模块，用于依据心律失常的特点对RR间期序列进行异常分析，搜索并判断出所述RR间期序列中存在的异常点；针对所述RR间期序列中所述异常点对应的间期进行处理，并形成新的RR间期序列，以供进行后续的HRV分析。
9.一种心律失常情况下HRV分析设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器、及通信器；
所述存储器用于存储程序；所述处理器运行程序实现如权利要求1至7中任意一项所述的心律失常情况下HRV分析方法；所述通信器用于通信连接外部设备。
10.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的心律失常情况下HRV分析方法。
CN201910162646.2A 2019-03-05 2019-03-05 心律失常情况下hrv分析方法、装置、设备和存储介质 Pending CN109953752A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910162646.2A CN109953752A (zh) 2019-03-05 2019-03-05 心律失常情况下hrv分析方法、装置、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910162646.2A CN109953752A (zh) 2019-03-05 2019-03-05 心律失常情况下hrv分析方法、装置、设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109953752A true CN109953752A (zh) 2019-07-02

Family

ID=67024076

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910162646.2A Pending CN109953752A (zh) 2019-03-05 2019-03-05 心律失常情况下hrv分析方法、装置、设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109953752A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114533081A (zh) * 2022-02-17 2022-05-27 东南大学 一种融合早搏抑制策略的阵发性房颤检测装置
CN117271977A (zh) * 2023-09-27 2023-12-22 北京津发科技股份有限公司 一种hrv数据预处理方法、装置及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6519490B1 (en) * 1999-12-20 2003-02-11 Joseph Wiesel Method of and apparatus for detecting arrhythmia and fibrillation
US6718197B1 (en) * 2000-11-02 2004-04-06 Cardiac Pacemakers, Inc. LV ectopic density trending
CN102805620A (zh) * 2012-08-16 2012-12-05 深圳市邦健电子有限公司 一种房颤检测方法和装置
CN104127194A (zh) * 2014-07-14 2014-11-05 华南理工大学 一种基于心率变异性分析方法的抑郁症的评估***及方法
CN104905785A (zh) * 2015-06-25 2015-09-16 石家庄翰纬医疗设备有限公司 室性/室上性早搏检测方法和***
CN106859625A (zh) * 2017-02-13 2017-06-20 北京心量科技有限公司 一种hrv测量方法以及装置
CN107205657A (zh) * 2015-01-23 2017-09-26 美敦力公司 心脏医疗设备中的房性心律失常事件检测
CN108652613A (zh) * 2017-03-30 2018-10-16 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 信号时频图生成的方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6519490B1 (en) * 1999-12-20 2003-02-11 Joseph Wiesel Method of and apparatus for detecting arrhythmia and fibrillation
US6718197B1 (en) * 2000-11-02 2004-04-06 Cardiac Pacemakers, Inc. LV ectopic density trending
CN102805620A (zh) * 2012-08-16 2012-12-05 深圳市邦健电子有限公司 一种房颤检测方法和装置
CN104127194A (zh) * 2014-07-14 2014-11-05 华南理工大学 一种基于心率变异性分析方法的抑郁症的评估***及方法
CN107205657A (zh) * 2015-01-23 2017-09-26 美敦力公司 心脏医疗设备中的房性心律失常事件检测
CN104905785A (zh) * 2015-06-25 2015-09-16 石家庄翰纬医疗设备有限公司 室性/室上性早搏检测方法和***
CN106859625A (zh) * 2017-02-13 2017-06-20 北京心量科技有限公司 一种hrv测量方法以及装置
CN108652613A (zh) * 2017-03-30 2018-10-16 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 信号时频图生成的方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曹献英 等: "《应用生理学》", 30 September 2015 *
江丽仪: "睡眠过程心率变异性分析及睡眠呼吸暂停综合征的判别研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 *
霍铖宇 等: "心率变异时间序列的预处理算法", 《数据采集与处理》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114533081A (zh) * 2022-02-17 2022-05-27 东南大学 一种融合早搏抑制策略的阵发性房颤检测装置
CN114533081B (zh) * 2022-02-17 2023-08-25 东南大学 一种融合早搏抑制策略的阵发性房颤检测装置
CN117271977A (zh) * 2023-09-27 2023-12-22 北京津发科技股份有限公司 一种hrv数据预处理方法、装置及电子设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Colucci et al. Common types of supraventricular tachycardia: diagnosis and management
Salo et al. Ectopic beats in heart rate variability analysis: effects of editing on time and frequency domain measures
Ponnusamy et al. Comparison of heart rate variability parameters during complex partial seizures and psychogenic nonepileptic seizures
JP5019457B2 (ja) 急激な血圧変化の検知
Parsi et al. Prediction of paroxysmal atrial fibrillation using new heart rate variability features
Passino et al. Ventricular repolarization is prolonged in nondipper hypertensive patients: role of left ventricular hypertrophy and autonomic dysfunction
CN109953752A (zh) 心律失常情况下hrv分析方法、装置、设备和存储介质
Enseleit et al. Long-term continuous external electrocardiographic recording: a review
US11399727B2 (en) Non-invasive analysis of sinoatrial node and autonomic nervous input to heart function
Russo et al. Arrhythmias and Sudden Cardiac Death in Beta‐Thalassemia Major Patients: Noninvasive Diagnostic Tools and Early Markers
Van Tosh et al. Relationships between left ventricular asynchrony and myocardial blood flow
Ozdemir et al. Comparison of fragmented QRS and myocardial perfusion-gated SPECT findings
Poulikakos et al. Association of QRS‐T angle and heart rate variability with major cardiac events and mortality in hemodialysis patients
WO2020012488A1 (en) Heart rate variability analysis in mammalians
Migliaro et al. Heart rate variability: short‐term studies are as useful as holter to differentiate diabetic patients from healthy subjects
Vincent et al. A survey on approaches for ECG signal analysis with focus to feature extraction and classification
Peltola et al. Effects and significance of premature beats on fractal correlation properties of R‐R interval dynamics
Shukla et al. A fast and accurate FPGA based QRS detection system
Sahoo et al. ECG signal analysis for detection of Cardiovascular abnormalities and Ischemic episodes
Gursul et al. Parameters of Heart Rate Variability Can Predict Prolonged Asystole before Head‐Up Tilt Table Test
Bayasi et al. A 65-nm low power ECG feature extraction system
Green et al. Dialysis‐dependent changes in ventricular repolarization
Vikman et al. Differences in heart rate dynamics before the spontaneous onset of long and short episodes of paroxysmal atrial fibrillation
Hayn et al. Predicting initiation and termination of atrial fibrillation from the ECG
El Missiri et al. Assessing the impact of a combination of sofosbuvir and daclatasvir treatment for hepatitis C virus infection on heart rate, rhythm and heart rate variability using 24-hour ECG monitoring

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190702

RJ01 Rejection of invention patent application after publication