基于人工智能的心电信号采集系统及处理方法与流程

技术特征：
1.基于人工智能的心电信号采集系统，包括生理信号采集模块、无线传输模块和智能终端模块，所述信号采集模块包括心电信号采集模块，其特征在于：所述生理信号采集模块实现对重症员的多种生理信号采集；无线传输模块将采集模块采集的模拟信号经a/d转换后进行无线传输；智能终端将收到的数字信号进行处理与分析，并对重症伤病员的生理状况进行评估，实现对重症伤病员无线连续监测，并对异常指标自动报警。2.如权利要求1所述的基于人工智能的心电信号采集系统，其特征在于：所述信号采集模块包括穿戴式装备和设置在穿戴式装备上的传感器，所述穿戴式装备包括依人体结构设置相互导联的多根弹性安装带，多根所述弹性安装带之间活动拼接；所述无线传输模块采用基于频率捷变的抗干扰技术，避免信号干扰。3.如权利要求2所述的基于人工智能的心电信号采集系统，其特征在于：所述信号采集模块还包括设置在头部的脉搏、血氧、脑电数据采集模块和设置在躯体上对应位置的肌电、心肺音、心电、体温数据监测模块。4.如权利要求3所述的基于人工智能的心电信号采集系统，其特征在于：所述智能终端模块包括通过无线传输模块与生理信号采集模块网络适配的智能控制终端及中央控制系统，所述生理信号采集模块将采集到的数据信息通过无线传输传送至中央控制系统进行数据储存、分析，中央控制系统将处理后的信息反馈至智能控制终端，所述智能控制终端设置报警模块，中央控制系统对心电、脉搏、血氧、体温等参数设定阀值，中央控制系统将处理后参数与阀值对比并反馈至智能控制终端报警模块，实现异常参数报警。5.如权利要求1所述的基于人工智能的心电信号采集系统的信号处理方法，其特征在于，包括：1）ecg信号采集模块采集心电信号；2）ecg信号的预处理；采用小波变换的方法对ecg信号进行分析和去噪；采用软阀值方法对低尺度小波系数d1、d2进行处理，通过大幅度衰减系数方法消除高频噪声；采用软、硬阀值折中算法对包含重要输入信号的尺度３小波系数进行滤波处理；3）ecg信号质量判断，筛选质量良好信号；根据但不仅限于包括阈值、尖峰部分样本数特征筛选质量良好信号；4）心电信号特征提取基于双正交二次b样条小波变换的方法完成ecg信号奇异点的检测；采用动态阀值法提高ｒ波的定位精度，分析小波系数d4，抽取出极值对，采用阈值处理过滤得到准确定位r波的极值对，将极值对位置还原到重构后的ecg信号，在极大值区间找到最大值，得到r波定位；在定位好r波后，可根据r波位置通过寻找r波附近极小值点来定位q、s波；通过相邻的两个ｒ波位置为标杆，以ｒｒ间期的均值来控制探测区间的长度，从而准确检测出相邻两r波之间的两个心拍、各自的ｔ波以及ｐ波；测量ｔ波与测量ｐ波各自的探测区域，完成ecg信号的p、q、r、s、t波的精确定位；5）信号分析将步骤3）得到的数据分为两个一级子类分别为激动起源异常和激动传导异常中的室内阻滞，用于训练支持向量机svm1；
将激动起源异常进行分类，分别为窦性心律和异位心律，用于训练支持向量机svm2；将异位心率分为主动性异位心律和被动性异位心律，用于训练svm3；将主动性异位心律分为两类，分别为室上性早搏和室性早搏，用于训练svm4；将被动性异位心律分为两类，分别为室上性逸搏和室性逸搏，用于训练svm5。6.如权利要求5所述的基于人工智能的心电信号采集系统的信号处理方法，其特征在于：通过五个支持向量机将心电信号分为七类，从而对伤病员心脏状况进行实时监测。7.如权利要求1-6任一所述的基于人工智能的心电信号采集系统的信号处理方法，其特征在于：所述基于人工智能的心电信号采集系统应用于穿戴式全程生命体征无线监测设备。

技术总结
本发明公开了一种基于人工智能的心电信号采集系统及处理方法，包括包括生理信号采集模块、无线传输模块和智能终端模块，所述生理信号采集模块实现对重症员的多种生理信号采集；无线传输模块将采集模块采集的模拟信号经A/D转换后进行无线传输；智能终端将收到的数字信号进行处理与分析，并对重症伤病员的生理状况进行评估，实现对重症伤病员无线连续监测，并对异常指标自动报警。本发明所述的心电信号采集系统装备结构简单，可对病患快速穿戴并进行连续监测，通过本系统内部程序设定对采集的信号进行除噪、高质量信号筛选信号特征提取并分析，对病患心率失常病因起源部位进行准确判断并及时的给出医学建议和治疗方案。确判断并及时的给出医学建议和治疗方案。


技术研发人员：韩宏光
受保护的技术使用者：玉荆泉
技术研发日：2022.02.28
技术公布日：2022/5/20