心電信號檢測方法及裝置的製作方法
2023-09-16 12:38:50
專利名稱：心電信號檢測方法及裝置的製作方法
心電信號檢測方法及裝置
技術領域：
本發明涉及一種醫療檢測方法及裝置，尤其涉及一種心電信號檢測方法及裝置。
背景技術：
心電信號檢測作為心臟疾病監測的一種重要手段，為心臟疾病的監測提供了可靠 的依據。但是，在做心電信號檢測時，被測者的心電信號容易受到所處的情緒和狀態的影 響，生氣發怒、大哭、大笑、氣喘不停以及激烈地咳嗽等情緒和狀態都會影響著心電信號檢 測的結果，從而導致心電信號檢測結果的不準確。 因此，有必要對現有的心電信號檢測方法進行改進，以排除被測者情緒不穩定時 對心電信號產生的幹擾，實現心電信號的準確監測。
發明內 容
基於此，有必要提供一種可排除被測者情緒幹擾的心電信號檢測方法。 此外，還有必要提供一種可排除被測者情緒幹擾的心電信號檢測裝置。 —種心電信號檢測方法，包括如下步驟信號提取步驟，同時提取被測者的心電信
號和聲音信號；心電信號檢測步驟，處理所述心電信號，以得到心電信號特徵參數，並依據
標準限值判斷所述心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內，若在所述標準限值範圍內，
則結束所述心電信號檢測，若不在所述標準限值範圍內，則進入聲音信號檢測步驟；以及聲
音信號檢測步驟，處理所述聲音信號，並判斷所述聲音信號是否異常，如果正常，則確定所
述心電信號特徵參數不在標準限值範圍內，如果異常，則所述心電信號特徵參數不在所述
標準限值範圍內的結果待定。 優選地，所述處理心電信號步驟，包括以下步驟通過被測者的心電信號，連續提 取心電信號特徵參數；將所述心電信號特徵參數存入心電信號資料庫中以供判斷。
優選地，所述聲音信號檢測步驟中處理聲音信號的步驟包括如下步驟預處理和 識別所述聲音信號，；建立聲音信號資料庫，將所述聲音信號存入聲音信號資料庫中以供判 斷。 優選地，所述識別聲音信號的步驟中採用樹狀分類結構，第一層利用梅爾頻率倒 普係數，對聲音信號提取12個梅爾頻率倒普係數以及其一階導數，組成24個特徵輸入第一 層分類器。 優選地，所述第一層分類器是隱式馬爾可夫模型。 優選地，所述識別所述聲音信號的步驟還包括如下步驟對於不同的聲音計算不 同頻率段的頻率能量譜密度函數的一階差分統計值，針對不同的聲音頻率段計算其平均值 和標準方差值，以提取聲音信號的特徵；將聲音信號的特徵輸入到第二層分類器中。
優選地，所述第二層分類器是支持向量機。 —種心電信號檢測裝置，至少包括信號提取模塊，同時提取被測者的心電信號和 聲音信號；心電信號檢測系統，處理所述心電信號，以得到心電信號特徵參數，並依據標準限值判斷所述心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內，若在標準限值範圍內，則結束心 電信號檢測，若不在標準限值範圍內，則通過聲音信號檢測系統判斷聲音信號是否異常；以 及聲音信號檢測系統，處理所述聲音信號，並判斷聲音信號是否異常，如果正常，則確定心 電信號特徵參數不在標準限值範圍內，如果異常，則心電信號特徵參數不在標準限值範圍 內的結果待定。 優選地，心電信號檢測系統包括心電信號處理模塊，通過被測者的心電信號，連 續提取心電信號特徵參數；心電信號資料庫，存儲心電信號特徵參數；心電信號判斷模塊， 提取所述心電信號資料庫中的心電信號特徵參數，依據標準限值判斷所述心電信號特徵參 數是否在標準限值範圍內，若在所述標準限值範圍內，則結束所述心電信號檢測，若不在所 述標準限值範圍內，則進入聲音信號檢測系統。 優選地，聲音信號檢測系統包括聲音信號識別模塊，預處理和識別聲音信號；聲 音信號資料庫，存儲所述聲音信號。聲音信號判斷模塊，若所述心電信號檢測系統中的心電 信號特徵參數不在標準限值範圍內，則提取所述聲音信號資料庫中的聲音信號，判斷所述 聲音信號是否異常，如果正常，則確定所述心電信號特徵參數不在標準限值範圍內，如果異 常，則所述心電信號特徵參數不在所述標準限值範圍內的結果待定。 優選地，所述聲音信號識別模塊用於通過採用樹狀分類結構，在第一層利用梅爾 頻率倒普係數，對聲音信號提取12個梅爾頻率倒普係數以及其一階導數，組成24個特徵輸 入第一層分類器。 優選地，所述第一層分類器是隱式馬爾可夫模型。 優選地，所述樹狀分類結構的第二層首先通過對不同的聲音計算不同頻率段的頻 率能量譜密度函數的一階差分統計值，然後針對不同的聲音頻率段計算其平均值和標準方 差值，以提取聲音信號的特徵輸入到第二層分類器中。
優選地，所述第二層分類器是支持向量機。 心電信號容易受到被測者所處的情緒或狀態影B向，因此本發明在檢測到心電信號 不在標準限值範圍內時，通過提取和識別聲音信號是否異常，以查看被測者是否處於情緒 激動狀態，從而確定心電信號檢測的結果，排除心電信號監測時被測者情緒不穩定時對心 電信號產生的異常幹擾，以得到準確的心電信號檢測結果，以提供臨床診斷參考使用的中 間數據。 本發明連續提取心電信號特徵參數和聲音信號，通過聲音信號來確定心電信號是 否在標準限值之內，為臨床應用提供了更多的輔助數據獲取方式。 本發明連續提取心電信號的特徵參數，連續記錄24小時心電信號活動的全過程 中的心電信號資料，為實際的監測過程中提供了一次心電信號檢測難以撲捉到的有效依 據，以發現普通的心電信號檢測所不易發現的狀況。 本發明在識別聲音信號的過程中，採用樹狀分類結構，在第一層利用梅爾頻率倒 普係數提取特徵輸入到隱式馬爾可夫模型的分類器中，以實現特徵的粗分類；在第二層對 不同的聲音計算不同頻率段的頻率能量譜密度函數的一階差分統計值，提取出輸入到支持 向量機中，以準確識別不同類別的聲音信號。 本發明提供了一種合適的心電信號特徵參數的提取方法，並結合語音識別技術， 準確地獲取心電信號特徵參數後，進行分析判斷識別，以獲得可供臨床診斷參考使用的中間數據，並給以疾病治療參考性的中間數據。 綜上所述，本發明採用語音識別技術，能更高精度地判定心電信號是否在標準限 值的範圍之內，有效地為心律失常心肌缺血等病症檢查及治療提供參考性的數據。
圖1是心電信號檢測方法的流程圖；
圖2是心電信號檢測裝置的模塊圖。
具體實施方式
圖1示出了一種心電信號檢測方法的流程圖，具體過程如下 步驟S100，信號提取，同時提取被測者的心電信號和聲音信號。在提取心電信號的 同時採集聲音信號，連續採集24小時的聲音信號，記錄每一時刻的聲音信號，並通過判斷 環境能量閾值來實現，該能量閾值通常採用自適應閾值。 步驟S200，心電信號檢測，處理所述心電信號，以得到心電信號特徵參數，並依據 標準限值，判斷所述心電信號資料庫中的心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內。如果 心電信號在標準限值範圍內，則結束心電信號檢測；如果心電信號不在標準限值範圍內，則 判斷聲音信號是否異常，進入步驟S300，包括 步驟S202，通過被測者的心電信號，連續提取心電信號特徵參數。在檢測過程中，
往往一次心電信號檢測難以撲捉到有效的心電信號特徵參數，但被測者又有明顯症狀，所
以連續提取心電信號特徵參數，連續記錄24小時心電信號活動的全過程，包括休息、活動、
進餐、工作、學習和睡眠等不同情況下的心電信號特徵參數資料，以發現常規的心電信號檢
測不易發現的信號狀況，為現代臨床應用提供了一種新的輔助數據獲取方式。 步驟S204，將所述心電信號特徵參數存入心電信號資料庫中以供判斷。 步驟S206，依據標準限值，判斷所述心電信號資料庫中的心電信號特徵參數是否
在標準限值範圍內。如果心電信號特徵參數在標準限值範圍內，則結束心電信號檢測；如果
心電信號特徵參數不在標準限值範圍內，則判斷聲音信號是否異常，進入步驟S300。 步驟S300，聲音信號檢測，處理所述聲音信號，並判斷該時刻的聲音信號是否異
常。每一時刻的聲音信號存儲在聲音信號資料庫中，在獲取到某一時刻的心電信號不在標
準限值範圍的時候，在確定之前，同時提取聲音信號資料庫中同一時刻的聲音信號，判斷是
否有異常的聲音信號，例如怒吼、大笑、大哭以及咳嗽不停等，聲音信號檢測步驟具體包括
如下步驟 步驟S302，預處理和識別所述聲音信號。對聲音信號進行預處理，該預處理就是 去除聲音信號中的噪聲和冗餘信息，強化有用的信息，包括聲音信號的去噪和分割，去噪是 消除低頻幹擾或直流漂移，分割是把聲音信號從背景聲音中分離出來。識別所述聲音信號 包括特徵提取和分類，因為每一種不同類別的聲音信號都有自己獨特的特點，所以採用樹 狀分類結構，每一層根據不同的特徵識別不同的聲音信號。其中，樹狀分類結構的第一層利 用梅爾頻率倒普係數將環境聲音(例如開關門的聲音、電話的聲音以及水燒開的聲音等) 和人發出的聲音(例如語音、怒吼等聲音)分開，對聲音信號提取12個梅爾頻率倒普係數 (MFFCs)以及其一階導數，組成24個特徵輸入到第一層分類器隱式馬爾可夫模型(HiddenMarkov model，簡稱HMM)中，以實現特徵的粗分類。樹狀分類結構的第二層在特徵提取的 過程中，首先對於不同的聲音計算不同頻率段的頻率能量譜密度函數的一階差分統計值， 該能量譜密度函數的一階差分反映了聲音信號隨頻率變化其能量的變化規律；其次針對不 同的聲音頻率段計算其平均值和標準方差值，從而提取出聲音信號的特徵輸入到第二層分
類器即以徑向基函數為內核的支持向量機(Support Vector Machines,簡稱SVM)，以識別 不同類別的聲音信號。 步驟S304，建立聲音信號資料庫，將聲音信號存入聲音信號資料庫中以供判斷。 步驟S306，若所述心電信號檢測系統中的心電信號特徵參數不在標準限值範圍
內，則提取所述聲音信號資料庫中的聲音信號，判斷所述聲音信號是否異常。 步驟S308，若聲音信號異常，則心電信號不在標準限值範圍的結果待定。若心電信
號不在標準限值範圍的時候，聲音信號異常，有情緒激動的表現，則此時出現的心電信號不
在標準限值範圍可能是由於受到情緒所影響的，因此不能確定此時的心電異常。 步驟S320，若聲音信號正常，則心電信號不在標準限值範圍。若心電信號不在標準
限值範圍的時候，聲音信號正常，沒有情緒激動的表現，則此時的心電信號沒有受到情緒的
影響，因此可以確定此時的心電信號是不在標準限值範圍內的，從而為疾病治療提供準確
的參考性的中間數據。 圖3示出了一種心電信號檢測裝置。該心電信號檢測裝置包括信號提取系統 100、心電信號檢測系統200以及聲音信號檢測系統300。信號提取系統100同時提取被測 者的心電信號和聲音信號，心電信號檢測系統200處理所述心電信號，以得到心電信號特 徵參數，並依據標準限值判斷所述心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內，若心電信號 特徵參數在標準限值範圍內，則結束心電信號檢測，如果心電信號特徵參數不在標準限值 範圍內，則通過聲音信號檢測系統判斷聲音信號是否異常。聲音信號檢測系統300處理所 述聲音信號，在所述心電信號特徵參數不在標準限值範圍內時判斷聲音信號是否異常，如 果聲音信號正常，則確定心電信號特徵參數不在標準限值範圍內，如果聲音信號異常，則心 電信號特徵參數不在標準範圍內的結果待定。 信號提取系統100獲取心電信號，同時實時採集聲音信號，經過24小時的採集，通
過判斷環境能量閾值來獲得聲音信號，記錄下每一個時刻的聲音信號。 心電信號檢測系統200包括心電信號處理模塊202、心電信號資料庫204以及心電
信號判斷模塊206。心電信號處理模塊202通過被測者的心電信號，連續提取心電信號的特
徵參數。連續監測24小時中的心電信號活動，在日常實時的心電信號監測過程中獲取心電
信號活動情況。心電信號資料庫204存儲心電信號的特徵參數。心電信號判斷模塊206根
據心電信號資料庫204中的心電信號特徵參數，判斷心電信號特徵參數是否在標準限值範
圍內，若心電信號特徵參數在標準限值範圍內，則結束心電信號檢測，如果心電信號特徵參
數不在標準限值範圍內，則通過聲音信號檢測系統300判斷聲音信號是否異常，例如出現
情緒激動的表現，因為該時刻的心電信號不在標準限值範圍內有可能是由於自身情緒激動
所影響的緣故。 聲音信號檢測系統300根據所述心電信號檢測結果，提取所述聲音資料庫120中 的聲音信號，判斷該時刻的聲音信號是否異常，包括聲音信號識別模塊302、聲音信號數據 庫304以及聲音信號判斷模塊306。聲音信號識別模塊302預處理和識別聲音信號。首先對聲音信號進行預處理，即通過去噪和分割，分別消除低頻幹擾或直流漂移和把目標聲音 片段從背景聲音中分離出來，然後對聲音信號進行識別，包括特徵提取和分類。聲音信號 識別模塊302的識別過程採用樹狀分類結構，分為兩層，具體是第一層採用梅爾頻率倒普 係數將環境聲音(例如開關門的聲音、電話的聲音以及水燒開的聲音等)和人發出的聲音 (例如語音、怒吼等聲音)分開，對聲音信號提取12個梅爾頻率倒普係數(MFFCs)以及其一 階導數，組成24個特徵輸入到第一層分類器隱式馬爾可夫模型(HMM)中，以實現特徵的粗 分類；第二層首先對於不同的聲音信號計算不同頻率段的頻率能量譜密度函數的一階差分 統計值，該能量譜密度函數的一階差分反映了聲音信號隨頻率變化其能量的變化規律；其 次針對不同的聲音頻率段計算其平均值和標準方差值，從而提取出聲音信號的特徵輸入到 第二層分類器即以徑向基函數為內核的支持向量機(SVM)，以識別不同類別的聲音信號。聲 音信號資料庫304存儲聲音信號。若心電信號檢測系統中的心電信號特徵參數不在標準限 值範圍內時，則聲音信號判斷模塊306提取聲音資料庫304中的聲音信號，判斷是否有異常 的聲音信號，例如怒吼、大笑、大哭以及咳嗽不停等。若心電信號特徵參數不在標準限值範 圍內的時候，聲音信號異常，有情緒激動的表現，則此時出現的心電信號特徵參數不在標準 限值範圍內可能是由於受到情緒所影響的，因此不能確定此時的心電信號特徵參數不在標 準限值範圍內。若聲音正常，則心電信號特徵參數不在標準限值範圍內。若心電信號特徵 參數不在標準限值範圍內的時候，聲音信號正常，沒有情緒激動的表現，則可以確定此時的 心電信號特徵參數不在標準限值範圍內。 由於採用了上述的技術方案，本發明的有益效果如下 心電信號容易受到被測者所處的情緒或狀態影響，因此本發明在檢測到心電信號 不在標準限值範圍內時，通過提取和識別聲音信號是否異常，以查看被測者是否處於情緒 激動狀態，從而確定心電信號檢測的結果，排除心電信號監測時被測者情緒不穩定時對心 電信號產生的異常幹擾，以得到準確的心電信號檢測結果，以提供臨床診斷參考使用的中 間數據。 本發明連續提取心電信號特徵參數和聲音信號，通過聲音信號來確定心電信號是 否在標準限值之內，為臨床應用提供了更多的輔助數據獲取方式。 本發明連續提取心電信號的特徵參數，連續記錄24小時心電信號活動的全過程 中的心電信號資料，為實際的監測過程中提供了一次心電信號檢測難以撲捉到的有效依 據，以發現普通的心電信號檢測所不易發現的狀況。 本發明在識別聲音信號的過程中，採用樹狀分類結構，在第一層利用梅爾頻率倒 普係數提取特徵輸入到隱式馬爾可夫模型的分類器中，以實現特徵的粗分類；在第二層對 不同的聲音計算不同頻率段的頻率能量譜密度函數的一階差分統計值，提取出輸入到支持 向量機中，以準確識別不同類別的聲音信號。 本發明提供了一種合適的心電信號特徵參數的提取方法，並結合語音識別技術， 準確地獲取心電信號特徵參數後，進行分析判斷識別，以獲得可供臨床診斷參考使用的中 間數據，並給以疾病治療參考性的中間數據。 綜上所述，本發明採用語音識別技術，能更高精度地判定心電信號是否在標準限
值的範圍之內，有效地為心律失常、心肌缺血等病症檢查及治療提供參考性的數據。 以上所述實施例僅表達了本發明的實施方式，其描述較為具體和詳細，但並不能因此而理解為對本發明專利範圍的限制。應當指出的是，對於本領域的普通技術人員來說， 在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬於本發明的保護範 圍。因此，本發明專利的保護範圍應以所附權利要求為準。
權利要求
一種心電信號檢測方法，包括如下步驟信號提取步驟，同時提取被測者的心電信號和聲音信號；心電信號檢測步驟，處理所述心電信號，以得到心電信號特徵參數，並依據標準限值判斷所述心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內，若在所述標準限值範圍內，則結束所述心電信號檢測，若不在所述標準限值範圍內，則進入聲音信號檢測步驟；以及聲音信號檢測步驟，處理所述聲音信號，並判斷所述聲音信號是否異常，如果正常，則確定所述心電信號特徵參數不在標準限值範圍內，如果異常，則所述心電信號特徵參數不在所述標準限值範圍內的結果待定。
2. 根據權利要求1所述的心電信號檢測方法，其特徵在於，所述處理心電信號步驟，包 括以下步驟通過被測者的心電信號，連續提取心電信號特徵參數； 將所述心電信號特徵參數存入心電信號資料庫中以供判斷。
3. 根據權利要求1所述的心電信號檢測方法，其特徵在於，所述聲音信號檢測步驟中 處理聲音信號的步驟包括如下步驟預處理和識別所述聲音信號；建立聲音信號資料庫，將所述聲音信號存入聲音信號資料庫中以供判斷。
4. 根據權利要求3所述的心電信號檢測方法，其特徵在於，所述識別聲音信號的步驟 中採用樹狀分類結構，第一層利用梅爾頻率倒普係數，對聲音信號提取12個梅爾頻率倒普 係數以及其一階導數，組成24個特徵輸入第一層分類器。
5. 根據權利要求4所述的心電信號檢測方法，其特徵在於，所述第一層分類器是隱式 馬爾可夫模型。
6. 根據權利要求4所述的心電信號檢測方法，其特徵在於，所述識別所述聲音信號的 步驟還包括如下步驟對於不同的聲音計算不同頻率段的頻率能量譜密度函數的一階差分統計值，針對不同的聲音頻率段計算其平均值和標準方差值，以提取聲音信號的特徵；將聲音信號的特徵輸入到第二層分類器中。
7. 根據權利要求6所述的心電信號檢測方法，其特徵在於，所述第二層分類器是支持 向量機。
8. —種心電信號檢測裝置，其特徵在於，至少包括信號提取模塊，同時提取被測者的心電信號和聲音信號； 心電信號檢測系統，處理所述心電信號，以得到心電信號特徵參數，並依據標準限值判 斷所述心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內，若在標準限值範圍內，則結束心電信號檢測，若不在標準限值範圍內，則通過聲音信號檢測系統判斷聲音信號是否異常；以及聲音信號檢測系統，處理所述聲音信號，並判斷是否異常，如果正常，則確定心電信號 特徵參數不在標準限值範圍內，如果異常，則心電信號特徵參數不在標準限值範圍內的結 果待定。
9. 根據權利要求8所述的心電信號檢測裝置，其特徵在於，心電信號檢測系統包括 心電信號處理模塊，通過被測者的心電信號，連續提取心電信號特徵參數； 心電信號資料庫，存儲心電信號特徵參數；心電信號判斷模塊，提取所述心電信號資料庫中的心電信號特徵參數，依據標準限值 判斷所述心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內，若在所述標準限值範圍內，則結束所 述心電信號檢測，若不在所述標準限值範圍內，則進入聲音信號檢測系統。
10. 根據權利要求8所述的心電信號檢測裝置，其特徵在於，聲音信號檢測系統包括 聲音信號識別模塊，預處理和識別聲音信號； 聲音信號資料庫，存儲所述聲音信號。聲音信號判斷模塊，若所述心電信號檢測系統中的心電信號特徵參數不在標準限值範 圍內，則提取所述聲音信號資料庫中的聲音信號，判斷所述聲音信號是否異常，如果正常， 則確定所述心電信號特徵參數不在標準限值範圍內，如果異常，則所述心電信號特徵參數 不在所述標準限值範圍內的結果待定。
11. 根據權利要9所述的心電信號檢測裝置，其特徵在於，所述聲音信號識別模塊用於 通過採用樹狀分類結構，在第一層利用梅爾頻率倒普係數，對聲音信號提取12個梅爾頻率 倒普係數以及其一階導數，組成24個特徵輸入第一層分類器。
12. 根據權利要求11所述的心電信號檢測裝置，其特徵在於，所述第一層分類器是隱 式馬爾可夫模型。
13. 根據權利要求11所述的心電信號檢測裝置，其特徵在於，所述樹狀分類結構的第 二層首先通過對不同的聲音計算不同頻率段的頻率能量譜密度函數的一階差分統計值，然 後針對不同的聲音頻率段計算其平均值和標準方差值，以提取聲音信號的特徵輸入到第二 層分類器中。
14. 根據權利要求13所述的心電信號檢測裝置，其特徵在於，所述第二層分類器是支 持向量機。
全文摘要
一種心電信號檢測方法，包括如下步驟同時提取被測者的心電信號和聲音信號；處理心電信號，以得到心電信號特徵參數，並依據標準限值判斷心電信號特徵參數是否在標準限值範圍內，若在標準限值範圍內，則結束心電信號檢測，若不在標準限值範圍內，則進入聲音信號檢測步驟；以及處理聲音信號，並判斷聲音信號是否異常，如果正常，則確定心電信號特徵參數不在標準限值範圍內，如果異常，則心電信號特徵參數不在標準限值範圍內的結果待定。在檢測心電信號時，通過提取識別聲音信號，查看被測者情緒狀態，從而確定檢測結果，排除被測者情緒不穩定對心電信號的幹擾，提供臨床診斷參考使用的中間數據。
文檔編號A61B5/0402GK101785669SQ20101010905
公開日2010年7月28日 申請日期2010年2月3日 優先權日2010年2月3日
發明者周妮娜, 朱國文, 李燁 申請人:深圳先進技術研究院