CN119454046A 一种基于心脏康复数据的心电监测方法及系统 （中南大学湘雅医院）

一种基于心脏康复数据的心电监测方法及动态数据。基于此数据进行多尺度规律交集分发明通过对心电监测技术的优化处理使得心电2步骤S1：通过多导联心电图仪与运动监测设备采集患者步骤S3：根据趋势动态拐点分布拟合数据对疲劳心率变化步骤S11：通过多导联心电图仪与运动监测设备采集患者在不同运动状态下的心电信步骤S14：根据心电去噪时序分段信号对不同运动状态下的心电去噪信号进行运动状4.根据权利要求3所述的基于心脏康复数据的心电监测方法步骤S232：根据心率时域区域分割数据对疲劳心率波步骤S233：对极值点分布多维散点数据进行无序散点回归分步骤S234：根据心率无序散点趋势回归数据对疲劳3根据极值点聚类方差数据对极值点分布多维散点数据进行无序6.根据权利要求3所述的基于心脏康复数据的心电步骤S241：对心率无序散点趋势量化数据进行趋势上步骤S242：根据心率趋势上升边界分割数据对心率无序散步骤S244：根据拐点分布空间时序差对心率无序散点趋步骤S31：根据趋势动态拐点分布拟合数据对疲劳心率变化数据进行多尺度规律交集步骤S33：根据疲劳心率变化规律交集数据和静息心率差异评估数据进行心脏疲劳等8.根据权利要求7所述的基于心脏康复数据的心电步骤S331：对疲劳心率变化规律交集数据进行心率变化规律交步骤S332：根据疲劳心率规律交集向量对静息心率差异评估数据进行多模态融合处步骤S333：基于疲劳心率多模态融合数据进行心9.根据权利要求7所述的基于心脏康复数据的心电步骤S341：根据心脏疲劳等级模拟数据对静息心率差异评估数据进行差分特征提取，步骤S342：对心率差分特征数据和疲劳心率变化规律交集数据进行多项式拟合分析，步骤S343：根据疲劳心率多项式拟合系数对心率差分特征数据进行非线性映射变换，4步骤S344：基于心率非线性特征映射数据、疲劳心心电信号映射模块，用于通过多导联心电图仪与运动监测设备拐点动态分布拟合模块，用于对疲劳度心电康复偏差定量评估模块，用于根据趋势动态拐点分布拟合数据对终端反馈模块，用于将康复偏差评估数据发送至终端，以执行5[0005]本发明通过多导联心电图仪与运动监测设备采集患者在不同运动状态下的心电6心脏康复数据的心电监测方法存在着对趋势分析误差大，以及康复偏差分析不精确的问步骤S11：通过多导联心电图仪与运动监测设备采集患者在不同运动状态下的心步骤S14：根据心电去噪时序分段信号对不同运动状态下的心电去噪信号进行运[0007]本发明通过多导联心电图仪与运动监测设备采集患者在不同运动状态下的心电些噪声严重影响心电图的准确性和有效性。通过对采集到的心电信号进行噪声抑制处理，7步骤S23：根据疲劳心率波形时域数据对疲劳心率变化数据进行无序散点趋势量有助于区分运动过程中各种干扰因素和真正的心脏生理反应，从而提高信号的解析精度。值点分布多维散点匹配，能够精确识别出心率波形中的关键极值点（如心率的峰值和谷8值点聚类特征数据进行聚类方差计算，旨在评估每个聚类中数据点的离散程度或变化幅9步骤S31：根据趋势动态拐点分布拟合数据对疲劳心率变化数据进行多尺度规律步骤S33：根据疲劳心率变化规律交集数据和静息心率差异评估数据进行心脏疲[0017]本发明根据趋势动态拐点分布拟合数据对疲劳心率变化数据进行多尺度规律交疲劳程度下的恢复能力和适应性。静息心率是评估心脏健康和疲劳程度的一个重要指标，差的定量评估为调整康复计划、个性化健康管理和避免运动损伤提供了科学的参考依据，步骤S331：对疲劳心率变化规律交集数据进行心率变化规律交集特征向量提取，动员在不同的运动负荷和恢复阶段做出相应调整，以提高训练效果和减少过度训练的风[0021]本发明根据心脏疲劳等级模拟数据对静息心率差异评估对心率差分特征数据进行非线性映射变换。这一变换可以将原始的线性数据通过数学转多种数据来源和非线性映射结果，康复偏差定量评估能够更精确地揭示康复过程中的问术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范一过程利用信号处理技术对不同运动状态下的心电信号进行滤波，去除干扰信号和噪声，@首先对疲劳度心电映射信号进行心率变化分析，目的是计算在不同运动状态下@根据趋势动态拐点分布拟合数据，进行疲劳心率变化数据的多尺度规律交集分化规律交集数据进行康复偏差定量评估。该评估过程通过与正常心率变化规律进行对比，@将康复偏差评估数据发送至终端设备，供患者或医务人员进行心脏康复数据的步骤S11：通过多导联心电图仪与运动监测设备采集患者在不同运动状态下的心步骤S14：根据心电去噪时序分段信号对不同运动状态下的心电去噪信号进行运[0035]@通过多导联心电图仪和运动监测设备的配合，采集患者在不同运动状态下的心极接触到患者的皮肤表面时，记录电生理信号并转化为电位变化，最终形成完整的心电图些设备能够采集步态、运动频率、运动强度等数据。运动监测设备会持续记录运动的变化和运动状态信号的同步采集，可以获得患者在不同运动状态下的心电信号与运动负荷之间信号相对较为干净，能更准确反映患者的心脏电活动。将去噪后的心电信号按照时间进行测设备获取的运动状态数据，可以将心电信号在运动期和静止期之间进行切分。通过设定时间窗口（例如每10秒或30秒为一段将连续的心电信号划分为多个时序段。每个时序段的数据包含了对应时间窗口内的心电变化，能够揭示患者在不同时间段内的心脏电活动。在信号的时序分段过程中，还可以使用斜率阈值算法来检测心电图信号的剧烈变化，如突然加速的心跳或异常的心律波动，从而进一步精细划分信号段。每一段信号的时间标签和段信号，进行运动状态疲劳度心电信号映射。此映射过程的目的是根据不同运动状态下的（如运动强度、运动时间、心率变化等将每个时序段的心电信号映射为相应的疲劳度信号。为了实现这一映射，可以采用基于经验规律的映射函数，定义心电信号中的波形特征回归或多项式回归将运动状态数据和心电图数据结合，得出疲劳度信号。这一过程还可以利用聚类分析方法对不同运动状态下的心电信号进行分群，确定不同运动特征，进而映射为对应的疲劳度等级。该映射信号反映了患者在运动过程中的心电信号变化和疲劳度之间的关系，生成的疲劳度心电映射信号能够用于后续的心率变化分析和康复步骤S23：根据疲劳心率波形时域数据对疲劳心率变化数据进行无序散点趋势量的时域特征。首先，疲劳心率变化数据作为一个时间序列，将其分解为多个不同频段的成行多尺度分解。小波变换能够将心率数据分解为不同频率成分，从而分别分析短期的波动时的波动或压力反应。通过这些分解后的时域数据，可以更深入理解疲劳状态下心率的变[0039]步骤S23：根据疲劳心率波形时域数据对疲劳心率变化数据进行无序散点趋势量@对疲劳心率波形时域数据进行无序散点趋势量化。这一过程的目的是通过无序@步骤S24的目标是对心率无序散点趋势量化数据进行拐点动态分布拟合。首先，在前一步骤得到的散点趋势数据基础上，利用拐点检测算法识别出数据变化中的拐点位[0042]@对疲劳心率波形时域数据进行区域分割处理，以便从整体波形中提取出具有代率波动的非线性特征和复杂的变化模式，为进一步的趋势量化提供了有价值的数据信息。[0044]@首先对极值点分布多维散点数据进行聚类特征提取处理。极值点分布数据反映回归分析提供了量化的聚类特征，进一步帮助判断各个聚类在心率波动中的重要性和作点回归分析。此过程的目标是通过回归分析建立极值点特征与心率变化趋势之间的关系，[0046]@首先对心率无序散点趋势量化数据进行趋势上升边界分割处理。此步骤的目的得到每个拐点与相邻拐点之间的时序差异。这些时序差异反映了心率波动中的频率变化，步骤S31：根据趋势动态拐点分布拟合数据对疲劳心率变化数据进行多尺度规律步骤S33：根据疲劳心率变化规律交集数据和静息心率差异评估数据进行心脏疲步骤S31：根据趋势动态拐点分布拟合数据对疲劳心率变化数据进行多尺度规律[0050]步骤S33：根据疲劳心率变化规律交集数据和静息心率差异评估数据进行心脏疲通过模拟得到的心脏疲劳等级基于心率变化的规律，能够定量地评估出个体的疲劳程度。步骤S331：对疲劳心率变化规律交集数据进行心率变化规律交集特征向量提取，差异数据进行时序分析，以捕捉其变化趋势。差分特征提取的目的是通过消除静息心率的多次差分处理，得到心率变化的速率信息。可以通过计算相邻数据点之间的差值来得到第够有效地揭示静息心率的瞬时波动特征，进而为后续步骤提供心率动态变化的基础信息。特征数据与疲劳心率变化规律交集数据之间的关系建模。多项式拟合方法用于捕捉心率差到的“疲劳心率多项式拟合系数”反映了心率差分特征与疲劳心率变化规律之间的非线性特征数据通过多项式函数进行映射。此过程目的是将线性变化的心率差分数据通过多项式射的精度，可以通过调整拟合系数或采用带有正则化项的多项式函数，从而进一步优化非得的特征数据，与正常康复过程中的心率数据进行对比，分析患者当前的心率状态与理想