一種心電圖數據分析方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及醫療設備領域，特別設及一種屯、電圖數據分析方法及系統。
【背景技術】
[0002] 在屯、電圖檢測設備中，連續記錄屯、電圖數據時間達到24小時的多通道稱為多導 聯，例如，3導聯或12導聯，用于分析屯、電圖數據的專用軟件稱為動態屯、電圖記錄與分析系 統，簡稱為冊LTER系統。圖1是現有技術提供的裝備示意圖，如圖1所示，首先利用屯、電信 號記錄設備1記錄患者的24小時屯、電信號，然后用數據線2將屯、電信號記錄設備連接至 計算機3的USB接口，將屯、電信號記錄設備內的24小時數字屯、電信號傳送至計算機的硬盤 上，再利用在計算機上安裝的分析屯、電圖數據的專用軟件，對24小時的數字屯、電信號分析 處理。
[0003] 屯、臟一次完整的跳動所被標記出來的屯、電圖，醫學上WP/QRS/T運一串字母來進 行描述，圖2是現有技術提供的一次正常屯、搏對應的屯、電波形示意圖，如圖2所示，P波代 表屯、房的除極與復極，P波結束后一段平穩的直線稱為"PR段"，"PR段"之后第一個向下的 尖波稱為Q波，回到直線位置后第二個向上的尖波稱為R波，緊接著第Ξ個回到直線W下的 波稱為S波，其中，將Q/R/SΞ個波統稱為QRS波群，因為QRS波群代表屯、臟中兩個屯、室的 除極。S波回到直線位置會有一段平緩的線段，稱為ST段，最后一個弓形波稱為T波。
[0004] 利用專用軟件分析屯、電圖數據期間，需要將屯、電圖數據中的每一次屯、臟搏動（W 下簡稱屯、搏）的屯、電波形都準確標識出來，簡稱為QRS標記，一個完成的屯、搏包括P、Q、R、S、 T波，但屯、搏分類只識別QRS波。然后根據所標識出來的QRS標記，將波形分類為N類（即 正常竇性屯、搏），S類（即室上性屯、律失常屯、搏），V類（即室性屯、律失常屯、搏），X類（即 干擾類屯、搏）。 陽0化]現有化Iter軟件根據每個QRS波形的形態面積大小，與前后QRS波形的數據比例 關系來判定該QRS波形是屬于N類、S類、V類，還是X類。而實際應用中，很多V類屯、搏會 由于數據比例關系并無明顯提前而認作N類屯、搏，無法分類為V類，或者很多F類屯、搏（由 于記錄者劇烈運動造成的肌電干擾波形，其形態與室性屯、律或室上性屯、律很類似，而實際 并無任何屯、臟活動的信號）被識別成N類，S類或V類里面去，造成計算機自動分析的結果 與實際情況有很大誤差，造成操作者必須手工將每個軟件分類出的N類，V類及S類模板再 次手工查看一遍，將其中誤認的屯、搏重新歸類到其正確的屬性模板里。可見，軟件分類準確 率低，導致操作者工作量增大，效率降低等問題。例如，判別出所有可能的的QRS波形后，再 將形態類似、節律規整的波形判別為N類，如圖3a所示。如果波形形態類似，而距前一波形 的時間與之前兩個正常的N類屯、搏的相鄰時間有提前，并且提前的幅度達到正常時間（即 之前兩個正常N類波形之間的時間）的20%W上，則算法將其判別為S類，如圖3b所示， 它的提前幅度達到了（722-502) = 220,再除W702,得出結果提前0.313即31. 3%提前， 故判別為S類。如果波形形態與正常的N類屯、搏有明顯區別，QRS波形態變得比正常N類 的QRS波形寬大及崎形，或矮小及崎形，并且與前一屯、搏的距離也提前達到10%W上，則將 該類屯、搏判別為V類，如圖3c所示。計算完畢后，由算法添加標識的12導聯屯、電圖如圖3d所示。在圖3d中能夠看到大部分屯、搏都標識上了"N"運一標簽，兩個N類標簽中間的兩組 數字，上方的"64"是屯、率數值，下方的是運兩個N類屯、搏的相隔時間，其中有兩個屯、搏被標 識為"V"標簽。在實際情況中，會出現由于病人肢體活動引起的肌電干擾，由于波形形態 類似N類、S類或V類屯、搏，也被標識上了相應的標簽，而運種錯誤的標識會引起算法對后 續屯、搏屬性判斷的進一步錯誤。將原本的N類屯、搏錯誤地標識為S或V類屯、搏，圖4a所 示S類誤判和圖4b所示V類誤判即為由肌電干擾引起的錯誤標識及之后受到其影響再出 現的判定錯誤。圖4a的第五個屯、搏標識S類，實際為肌電干擾所引起，算法將其識別為S 類，同時將第六個正常的N類波形按照規則也判斷為了S類，而正確的判定應該如圖4c所 示。圖4b的第六個屯、搏標識V類，實際為肌電干擾所引起，算法將其識別為V類，同時R 波識別算法又將其后的一個由肌電干擾產生的波形判別為V類，而正確的判定應該如圖4d 所示。為解決上述問題，通常屯、搏按模板進行分類，在屯、搏模板的歸類中，采用W波形形態 相似程度來進行聚類、分類，選擇信號質量相對較好的導聯作為分析導聯，一次性分析完全 部24小時的屯、電圖數據形成一份分析報告，然后再用人工編輯的方法，修改結果中的誤判 及漏判現象。
[0006] 由于動態屯、電圖記錄的是人體24小時的屯、電圖信號，由于QRS波形的大小會隨著 人體體位的改變而發生變化，隨之而來的就是QRS波形電壓高低的變化。此外，當受試者所 處的環境、體位及狀態發生改變時，屯、電圖中的各種干擾信號的強度、頻率也會隨時發生改 變，導致屯、電圖信號的一致性降低、且波形質量下降，從而影響軟件分析結果的精度，致使 操作者后續編輯、修改誤報、漏報現象的工作量增大，工作效率降低。
【發明內容】
[0007] 本發明的目的在于提供一種屯、電圖數據分析方法及系統，能較好地解決N小時內 屯、電波形質量不穩定而導致的分析精度不準確的問題。
[0008] 根據本發明的一個方面，提供了一種屯、電圖數據分析方法，包括：
[0009] 通過用多個導聯采集人體屯、電圖數據，得到并保存多個導聯采集的N小時的屯、電 圖數據；
[0010] 從所述多個導聯中選擇干擾最小的一個導聯作為分析導聯，并對所述分析導聯采 集的屯、電圖數據進行分析，得到N小時的屯、電波形及屯、電圖形態報告；
[0011] 對所述分析導聯采集的屯、電圖數據分析而得到的屯、電波形進行檢查，找到波形質 量不符合要求的屯、電波形及對應的時間段；
[0012] 用其它導聯采集的屯、電圖數據在所述時間段的相應屯、電圖形態報告替換所述波 形質量不符合要求的屯、電圖形態報告，從而得到分析精度得到提高的屯、電圖形態報告。
[0013] 優選地，所述對所述分析導聯采集的屯、電圖數據進行分析，得到N小時的屯、電圖 形態報告的步驟包括：
[0014] 利用R波識別算法，分析所述N小時的屯、電圖數據，得到N小時內每次屯、搏對應的 屯、電波形；
[0015] 對所得到的屯、電波形進行聚類處理，得到聚類形態波形；
[0016] 根據所述聚類形態波形的波形形態，對屯、電波形進行分類，并確定屯、電波形類 別；
[0017] 對N小時內的不同類別屯、電波形和屯、搏數量進行統計，形成N小時的屯、電圖形態 報告。
[0018] 優選地，在所述聚類形態波形中，將波形形態的相似度大于或等于預設第一相似 度闊值的屯、電波形分為同一類別。
[0019] 優選地，所述對所述分析導聯采集的屯、電圖數據分析而得到的屯、電波形進行檢 查，找到波形質量不符合要求的屯、電波形及對應的時間段的步驟包括：
[0020] 將每個屯、電波形的波形形態與預設屯、電波形的波形形態進行比較；
[0021] 若相似度小于預設第二相似度闊值，則確定該屯、電波形為波形質量不符合要求的 屯、電波形；
[0022] 對預定時間段內的波形質量不符合要求的屯、電波形進行統計；
[0023] 若得到的統計值大于預設質量統計闊值，則將該時間段作為波形質量不符合要求 的屯、電波形對應的時間段。
[0024] 優選地，所述用其它導聯采集的屯、電圖數據在所述時間段的相應屯、電圖形態報告 替換所述波形質量不符合要求的屯、電圖形態報告的步驟包括：
[0025] 從所述多個導聯中選擇在所述時間段的干擾最小的一個導聯作為二次分析導 聯；
[00%] 對所述二次分析導聯在所述時間段采集的屯、電圖數據進行二次分析，得到所述時 間段的屯、電波形，及相應屯、電圖形態報告作為二次分析屯、電圖形態報告；
[0027] 用所得到的二次分析屯、電圖形態報告替換所述波形質量不符合要求的時間段的 屯、電圖形態報告。
[002引根據本發明的另一方面，提供了一種屯、電圖數據分析系統，包括：
[0029] 獲取模塊，用于通過用多個導聯采集人體屯、電圖數據，得到并保存多個導聯采集 的N小時