一种心电图无线采集分析系统

本发明涉及医疗健康与信息，更具体地，涉及一种心电图无线采集分析系统。

背景技术：

1、随着无线通信技术的快速发展，无线心电图采集系统得以实现高效、稳定的数据传输，蓝牙、wi-fi等无线传输技术的成熟应用，使得心电图数据能够在不受线缆束缚的情况下实时传输到接收设备，从而实现远程监测和实时分析，心电图数据分析与诊断是心电图采集系统的关键环节，随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，心电图数据的自动分析和诊断成为可能，这些技术能够实现对心电图信号的自动识别和分类，帮助医生快速准确地诊断心脏疾病。

2、现有技术的心电检测效率往往偏低，且非自由基环境对心电检测的影响较大。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的缺陷，本发明设计一种心电图无线采集分析系统，能有效解决上述技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

3、一种心电图无线采集分析系统，包括采集模块、预处理模块、智能分析模块、多信道检测模块、噪声抑制模块、输出模块和通信模块；

4、所述采集模块，用于从心电信号源获取原始心电图信号数据；

5、所述预处理模块，对采集到的原始心电图信号数据进行初步处理和准备；

6、所述智能分析模块，利用机器学习算法，对预处理后的心电图信号数据进行分析和诊断，以识别和诊断心电图异常；

7、所述多信道检测模块，用于同时检测多个信道的心电图信号数据，评估和选择最佳的无线通信信道；

8、所述噪声抑制模块，识别和抑制来自环境或设备本身的噪声；

9、所述输出模块，将分析后的结果以可视化或数据格式输出，供医生或系统用户查看和分析；

10、所述通信模块，用于心电图数据的无线传输，系统内部各模块之间以及系统与外部设备之间的数据通信和交互。

11、优选地，所述采集模块包括信号采集子模块、无线传输子模块和电源管理子模块；

12、所述信号采集子模块，用于通过专用的心电采集设备直接从患者身体上捕捉微弱的心电信号数据；

13、所述无线传输子模块，将经过初步处理的心电图信号数据以无线方式发送到后端的分析系统或接收设备；

14、所述电源管理子模块，用于管理系统的电源供应和功耗。

15、优选地，所述预处理模块包括滤波放大子模块、模数转换器子模块、基线校正子模块、心率检测子模块、波形识别子模块；

16、所述滤波放大子模块，对采集到的心电图信号数据进行滤波和放大；滤波的目的是去除信号中的高频噪声和低频干扰；

17、所述模数转换器子模块，将经过滤波和放大后的模拟心电图信号数据转换为数字心电图信号；

18、所述基线校正子模块，对数字心电图信号进行基线校正，消除心电图信号中的直流分量或缓慢变化的基线漂移；基线漂移是指心电图信号的基线在长时间记录过程中发生的缓慢变化，可能影响信号的稳定性和准确性；

19、所述心率检测子模块，从处理后的数字心电图信号中检测心率信息；通过检测心电图信号中的r波或其他特征波形，可以计算出心率；

20、所述波形识别子模块，识别心电图信号中的特定波形；

21、优选地，所述智能分析模块包括特征提取器子模块、机器学习模型子模块、实时决策支持模块；

22、所述特征提取器子模块，根据数字心电图信号的特点，提取与心脏疾病相关的特征信息；

23、所述特征提取器子模块还包括时域特征提取单元、频域特征提取单元和形态特征提取单元；

24、所述时域特征提取单元，通过分析数字心电图信号的时间序列来捕捉信号的基本特征和动态变化；其捕捉r-r间期，其详细步骤如下：

25、s311.1、精确识别r波的峰值位置；这可以通过阈值策略结合波形分析或者基于波峰检测算法，如基于斜率的方法来实现；

26、s311.2、计算r-r间期，使用连续检测到的r波位置，计算相邻两个r波之间的时间间隔，即r-r间期；这些间隔反映了心跳的节律性和心率变化；

27、s311.3、动态调整的r-r间期分析，计算短时和长时r-r间期的变化趋势，以捕捉心脏节律的动态特征；

28、s311.4、统计特征提取，对计算得到的r-r间期序列进行统计特征提取；如平均值、标准差、最大值、最小值等，这些特征有助于描述心率的基本特性和变异性；

29、所述频域特征提取单元，通过频谱分析捕捉心电信号在不同频率下的能量分布；

30、所述形态特征提取单元，用于提取心电信号的波形形状和结构特征，其包括qrs波群、t波和st段的变化；

31、所述qrs波群提取包括以下步骤：

32、s313.1.1、对预处理后的心电图信号数据进行多层小波变换，选择小波基daubechies小波和分解层数；

33、s313.1.2、通过小波分解，将心电图信号数据分解为不同频率的子带；便于分离出qrs复合波所在的频段；

34、s313.1.3、将提取包含qrs复合波的主要频段信号，进行重构；以突出qrs复合波的特征；

35、s313.1.4、根据重构后的信号，计算动态阈值；动态阈值可以根据信号的平均幅值和标准差来设定，以适应不同个体和心电信号的变化。

36、s313.1.5、利用自适应阈值对信号进行二值化处理，将qrs复合波与背景噪声和其他波形区分开来；

37、s313.1.6、对二值化后的信号进行形态学分析，提取qrs复合波的形态特征；这包括波形的宽度、高度、斜率等参数；

38、s313.1.7、通过形态学运算，如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，进一步突出qrs复合波的轮廓，便于特征提取；

39、所述t波提取包括以下步骤：

40、s313.2.1、t波区间定位，根据r波的位置，确定t波的时间窗口；是从r波的位置开始，向后取一定的时间窗口作为t波区间；

41、s313.2.2、t波峰值时间提取，在t波区间内，寻找t波振幅最高的点，记录该点的时间作为t波的峰值时间；

42、s313.2.3、t波倾斜度计算，使用差分法计算t波的倾斜度；

43、所述st段变化包括以下步骤：

44、s313.3.1、在qrs波群检测的基础上，确定st段的起始和终止点；可以采用阈值法、斜率变化法或模型拟合等方法来精确定位st段。

45、s313.3.2、st段分割和特征提取，将每个qrs波群周围的st段切割出来，形成以qrs波群为中心的固定长度的st段窗口；

46、s313.3.3、对每个st段窗口进行特征提取；

47、形状特征，包括st段的平均斜率和最大变化率，反映st段的倾斜程度和变化速率；

48、频谱特征，进行st段信号的频谱分析，提取频率分布特征，包括主要频率成分和功率谱密度，揭示st段的频域特性；

49、时频特征：使用时频分析方法，如小波变换或时频变换获取st段的时变特性，检测st段内部的动态变化。

50、统计特征，计算st段窗口内信号的统计特征，包括均值、方差、偏度和峰度，描述st段的分布和形态；

51、s313.3.4、动态st段变化分析，计算相邻st段特征的变化率，或应用窗口移动技术分析连续时间内的st段变化趋势；

52、所述机器学习模型子模块，利用特征提取器子模块提取的特征，应用决策树c4.5算法进行心电信号的分类和诊断；

53、所述实时决策支持子模块，根据机器学习模型的输出和特征提取器的结果，提供实时的决策支持。

54、优选地，所述多信道检测模块包括信道状态监测子模块、信道选择子模块、信道编码解码子模块、信号校正子模块和异常信道处理子模块；

55、所述信道状态监测子模块，持续监测每个心电图信号数据通道的连接状态和数据接收质量，并分析接收到的信号质量；

56、所述信道选择子模块，根据系统负载和信号质量，选择最佳的信道组合进行数据接收，根据预设条件，自动切换到备用信道；以应对主信道异常或干扰，确保所有信道能够均衡利用，避免出现数据拥塞或负载不均衡的情况；

57、所述信道编码解码子模块，对心电图信号数据进行编码，使用哈夫曼编码以提高数据的抗干扰能力和传输质量，在接收端对编码后的数据进行解码，其包括以下步骤：

58、s43.1、确定符号集合，将心电图信号数据波形离散化为符号集合，每个符号代表一种特定的信号状态或频率分量；这些符号可以是基于心电信号幅度和频率的离散级别；

59、s43.2、统计符号频率，遍历心电图信号数据，统计每个符号出现的频率；频率越高的符号将被分配到更短的编码，以提高编码效率；

60、s43.3、构建哈夫曼树，根据符号的频率构建哈夫曼树，频率较低的符号将作为叶子节点，频率较高的符号将位于树的内部节点：构建哈夫曼树的过程确保了频率高的符号具有最短的编码长度；

61、s43.4、生成哈夫曼编码表，从构建好的哈夫曼树中，通过遍历树的路径生成每个符号的哈夫曼编码，左子树路径添加0，右子树路径添加1，使得每个符号将有一个唯一的哈夫曼编码；

62、s43.5、进行编码，将离散化后的心电信号符号序列，根据生成的哈夫曼编码表，逐个符号进行编码，将每个符号替换为其对应的哈夫曼编码序列；

63、所述信号校正子模块，分析和校正接收到的心电图信号数据；以消除传输过程中可能引入的误差或畸变，进行信号滤波处理，去除噪音和干扰，优化信号质量，实施数字信号处理技术，如重采样、时域校正等，使得输出的心电图数据符合医学上的标准和要求。

64、所述异常信道处理子模块，检测并识别异常的信道或通信问题；如信号中断、严重干扰等，针对不同类型的异常情况，自动执行预设的应急处理策略。

65、优选地，所述噪声抑制模块包括噪声识别子模块、电磁干扰滤除子模块、肌电干扰抑制子模块、运动伪迹校正子模块、自适应滤波子模块、噪声消除子模块和非自由基环境适应子模块；

66、所述噪声识别子模块，通过分析心电信号的频谱和时域特征，识别并标记可能干扰心电信号的噪声成分；

67、所述电磁干扰滤除子模块，使用带阻滤波器去除由电源线和无线设备引起的电磁干扰；

68、所述肌电干扰抑制子模块，通过肌电信号的特征识别和差异化处理，减少肌电活动对心电信号的干扰；

69、所述运动伪迹校正子模块，利用运动检补偿算法，识别并减少因患者移动而引起的运动伪迹，确保心电图信号数据的准确采集和分析；

70、所述自适应滤波子模块，根据识别的环境噪声特性，自适应地调整滤波器的参数，以最大限度地去除噪声，同时保留心电图信号数据的有效信息；

71、所述噪声消除子模块，针对噪声识别子模块标记的噪声成分，从心电信号中去除已被识别的各类噪声成分；

72、所述非自由基环境适应子模块，分析和适应非自由基环境对心电检测功能的影响，通过调整系统参数或算法来提高在非自由基环境下的检测准确性。

73、优选地，所述输出模块包括显示器子模块和报警器子模块；

74、所述显示子模块，采用液晶显示屏或触摸屏，直观展示心电图分析结果；

75、所述报警子模块，通过声音、震动或光信号，及时提醒用户或医护人员注意异常心电图。

76、与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明设计一种心电图无线采集分析系统，通过采集的心电图信号数据经过所述智能分析模块进行心电特征提取并利用决策树c4.5算法进行自动分析和诊断，将从时域、频域喝形态提取的特征中筛选出最具区分性的特征，减少特征空间，避免过拟合，通过构建决策树，选择最佳分裂节点，通过信息增益比来优化决策过程，将训练好的模型应用于实时心电图信号分析，快速提供诊断结果，通过剪枝减少决策树的复杂度，避免过拟合，提高模型的泛化能力，确定哪些特征对诊断最为关键，优化特征提取过程，捕捉心脏节律的短时和长时变化趋势，提取qrs复合波、t波和st段的形态特征，识别异常变化，结合时域、频域和形态特征，能够识别心电图中的异常波形和节律，提高心电检测的效率，所述多信道检测模块通过并行处理多信道数据，进一步提高检测效率，所述噪声抑制模块抑制非自由基环境，电磁和患者自身肌肉动作的影响，使得心电检测结果更加准确。