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基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法

摘要

本申请提出一种基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法,其包括:数据预处理步骤:加速度静息判断步骤:利用三轴加速度信号差分和判断与该三轴加速度信号对应的心电信号是否为静息状态并确定心电信号的初步静息段,基于初步静息段的长短和间隔筛选出基于加速度信号的静息段;心率恢复判断步骤:自心电信号获得逐秒心率趋势;计算心率趋势下降上升拐点,该拐点即为心率恢复点;静息段心率计算步骤:心率恢复点到基于加速度信号的静息段的结束点为加速度联合心率的静息段;计算出加速度联合心率的静息段的静息心率;静息心率聚合步骤:将一天中所有加速度联合心率的静息段的静息心率使用中位数进行聚合,得到一天的静息心率。

著录项

  • 公开/公告号CN114947794A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-08-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军总医院;

    申请/专利号CN202210624522.3

  • 发明设计人 范勇;张政波;兰珂;王佳晨;

    申请日2022-06-02

  • 分类号A61B5/0245(2006.01);A61B5/352(2021.01);A61B5/366(2021.01);A61B5/11(2006.01);A61B5/00(2006.01);

  • 代理机构北京京万通知识产权代理有限公司 11440;

  • 代理人齐晓静

  • 地址 100853 北京市海淀区复兴路28号

  • 入库时间 2023-06-19 16:33:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-16

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61B 5/0245 专利申请号:2022106245223 申请日:20220602

    实质审查的生效

说明书

技术领域

本申请涉及静息心率的计算方法。

背景技术

临床静息心率指南中规范受试者休息5分钟后坐姿下通过触摸外周桡动脉来计数心率得到静息心率或躺姿下进行12导联心电图机静息心率测量。

静息心率的一种计算方法为在一定的时间窗口内,进行步数判断,具体为如10分钟时间窗口内少于5步,该窗口记录的心率作为静息心率。

为了避免与睡眠周期HR产生混淆,该种方法删除了夜间(晚上10点到早上6点)的数据。

这种方法心率测量与步数测量时间戳信息不匹配,心率是每秒记录一次,步数是每分钟记录一次。为了在每次步数测量获得时间上最接近的心率测量,该方法只考虑了步数测量后一分钟内的心率测量值,这种时间分辨率不统一的问题会排除部分有用的心率段,例如一分钟最开始10s走了10步,而后50s是静息状态的情况下,由于步数测量时间分辨率问题导致不能从后50s开始考虑纳入同步心率,而是后面一分钟的心电信号就都被舍弃,不纳入整个10min的窗口。此外,步数判断一般为体动大于一定的阈值,而在无步数情况下的微运动对心率也会有影响;即使一段10分钟没有步数并不代表该段全部可以被纳入作为静息心率段,比如剧烈运动后休息的10分钟,该种方法也不能排除这种情况。

发明内容

本发明旨在提供一种基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法,该方法使用可穿戴设备收集的连续心电和三轴加速度信号估计日常自然状态下佩戴者的静息心率,而不需要佩戴者按照标准流程来获取静息心率。

本申请的基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法,其包括:

数据预处理步骤:对自可穿戴设备获得的心电信号和加速度信号进行预处理;其中加速度信号为三轴加速度信号;

加速度静息判断步骤:利用三轴加速度信号差分和判断与该三轴加速度信号对应的心电信号是否为静息状态并确定心电信号的初步静息段,基于初步静息段的长短和间隔筛选出基于加速度信号的静息段;

心率恢复判断步骤:自心电信号获得逐秒心率趋势;在基于加速度信号的静息段所对应的时间段,计算心率趋势下降上升拐点,该拐点即为心率恢复点;

静息段心率计算步骤:心率恢复点到基于加速度信号的静息段的结束点为加速度联合心率的静息段;计算出加速度联合心率的静息段的静息心率;

静息心率聚合步骤:将一天中所有加速度联合心率的静息段的静息心率使用中位数进行聚合,得到一天的静息心率。

优选地,在数据预处理步骤中,

对心电信号使用EP Limited心率检测算法检测心博位置,得到心电信号RR间期序列,由RR间期序列得到心率序列;EP Limited心率检测算法首先将心电信号进行滤波,而后根据检测规则将每个信号波峰分为QRS波或噪声;对三轴加速度信号进行滤波。

优选地,心电信号的初步静息段的确定过程中:

对于三轴加速度信号的每个点,计算其三轴加速度信号差分和的绝对值,若该绝对值小于阈值第一阈值,则该点的状态记为0,否则该点的状态记为该点的三轴加速度信号差分和的绝对值;然后计算每秒内的三轴加速度信号的各个点的状态的和,若该状态的和小于第二阈值,则该秒的三轴加速度信号的状态全部记为0,否则全部记为1;对状态全部记为0的三轴加速度信号的段计算时间间距,对时间间距小于第三阈值的时间段之间的三轴加速度信号的状态全部记为0;状态为0的段即为初步静息段。

优选地,心率恢复判断步骤中:

依次对2分钟窗口内心率序列进行异常值剔除,使用窗口内中位数对缺失值进行插补,然后使用滑动平均法对整段心率序列进行滑动平均得到心率趋势;

对心率进行插值,以与三轴加速度信号同步,利用线性插值将逐波心率插值到逐秒心率。

优选地,在静息段心率计算步骤中:

对于每个静息心率段使用公式(60*f1)/rr,依次进行静息心率计算;

其中:f1为心电信号采样频率;rr为心电信号RR间期。

优选地,对于上述判断静息段存在长短不一的情况,为充分利用静息段信息,先对静息段进行切分,不足30s直接计算,大于30s的先切分成多段,每一段的静息心率均取该段的中位数。

本申请的方法从原始心电和加速度信号出发,联合心率和体动数据,可以克服运动后静息心率误判,轻微运动引起的心率波动,以及由于步数判断时间分辨率导致的信号无法充分利用问题。

附图说明

图1为本申请的基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法的流程图;

图2为受试者原始信号图;

图3为原始信号检波情况图;

图4为通过本申请的方法捕捉的静息段;

图5为通过本申请的方法计算的静息心率与临床静息坐姿躺姿静息心率对比;

图6为临床躺姿静息心率与可穿戴设备静息心率Bland-Altman图。

具体实施方式

下面,结合附图对本申请的基于可穿戴设备数据的静息心率计算方法进行详细说明。

可穿戴设备:本实施例采用团队自主研发的医疗级背心式可穿戴随行监护设备,可以收集受试者心电、呼吸、三轴加速度信息。本方法使用心电和三轴加速度数据,其中心电数据为单导联ECG数据,采样频率f1=200Hz,三轴加速度数据包括三个方向的运动信号,采样频率f2=25Hz;

数据收集:本实例共收集了105例健康受试者,受试者佩戴设备在标准流程即5分钟休息后测量坐姿和躺姿静息心率,通过触摸外周桡动脉来进行计数心率测量静息心率,其他时间受试者正常活动,收集受试者一天24小时的可穿戴数据。

数据预处理:对ECG信号使用EP Limited心率检测算法检测心博位置,得到心电信号RR间期序列,心率检测算法首先将原始心搏信号进行滤波,而后根据检测阈值、波峰的高度、位置、最大导数值等检测规则将每个信号波峰分为QRS波或噪声;对三轴加速度信号进行滤波;根据记录睡眠时间来去除睡眠段,避免睡眠心率与静息心率的混淆。

加速度静息判断:计算三轴信号差分和的绝对值即|ΔX+ΔY+ΔZ|,设置三轴差分和小于阈值Ath1=15全记为0,然后计算1s内三轴差分和值即每f2=25个点进行求和,三轴差分和小于Ath2=20记0,其他记为1,对全部记为0的段计算时间间距,对间距小于Tth1=3之间的之间状态全转为0,0即依据加速度判断的静息段,1为依据加速度判断的活动段;

心率恢复静息判断:首先计算心率趋势,依次对2分钟窗口内心率进行异常值剔除,使用窗口内中位数对缺失值进行插补,然后使用滑动平均法对整段心率进行滑动平均得到心率趋势;其次对心率进行插值与加速度每秒判断静息段同步,利用线性插值将逐波心率插值到逐秒心率;最后计算心率恢复点,在加速度判断静息段对应同时间的心率段计算心率趋势下降上升拐点即心率恢复点,定义上升阈值Tth2=10,选心率恢复点到加速度静息段结束为加速度联合心率的静息判断;

静息心率计算:对整段心率信号中判断的静息心率段使用公式(60*f1)/rr,依次进行静息心率计算,对于上述判断静息段存在长短不一的情况,为充分利用静息段信息,先对静息段进行切分,不足30s直接计算,大于30s的先切分成多段,这样可以充分利用长段静息段信息,而不是每段只产生一个静息心率值,每一段的静息心率均取该段的中位数;

静息心率聚合:将所有静息心率段得到的静息心率再次使用中位数进行聚合median(hr1,hr2,…,hri),得到一天的静息心率;

具体结果如下:

某位受试者原始信号,如图2所示,第一行为ECG原始信号,第二行为三轴加速度原始信号;如图3所示为图2信号的检波信号,第一行为ECG信号检波情况;如图4所示为本申请的方法选取的静息心率段,第一行原始ECG及检波情况;第二行每秒心率趋势;第三行加速度信号以及静息段判断;第四行选择静息的心率趋势变化;第五行三轴加速度的静息判断。

本申请的方法计算可穿戴静息心率与临床坐躺姿静息分布如图5,可以看出可穿戴设备计算静息心率中位数在低于坐姿而高于躺姿。

本申请的方法计算静息心率值与临床躺姿静息心率对比Blant-Altman图,图6显示了基于可穿戴设备数据计算静息心率与躺姿静息心率的Bland-Altman图,其中静息心率差大部分落在95%置信区间内,比例为95.24%。

Bland-Altman结果显示基于该方法计算静息心率与临床躺姿静息心率平均值差2.25;随着心率的上升或下降,两者差异没有呈现固定趋势变化,且变异程度也没有随着心率变化而出现变大或变小,两种测量方法有较好的一致性。

本申请的方法中,使用加速度原始信号判断体动而非步数能排除一些微运动导致的心率变化情况;本申请的方法中,采用了加速度信号联合心率的方法来判断静息段从而计算静息心率,相较于常见只基于步数判断的方法能更加准确的排除运动后心率恢复的情况,特别是对于活动量大、参与训练或者健身的人员;最后经过试验采用中卫数统计聚合的方法来定义某段时间静息心率,相较于单次测量的不稳定性比如起床后测量,随着时长的增加,使用多次不等长时间窗口心率评估能更接近人体静息心率。

除非另有定义,本申请中使用的所有技术和/或科学术语具有与由本发明所涉及的领域的普通技术人员通常理解的相同含义。本申请中提到的材料、方法和实施例仅为说明性的,而非限制性的。

虽然已结合具体实施方式对本发明进行了描述,在本申请的发明主旨下,本领域的技术人员可以进行适当的替换、修改和变化,这种替换、修改和变化仍属于本申请的保护范围。

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