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龙图腾网获悉无锡市中健科仪有限公司申请的专利一种基于最优得分策略的心电图伪差分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114847962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210394246.6，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权一种基于最优得分策略的心电图伪差分析方法是由方健;王胜;李洁设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最优得分策略的心电图伪差分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于最优得分策略的心电图伪差分析方法，其可以自动识别出由电极接触不良、肌肉颤动、活动中引入的运动干扰引起的时长短促的心电图伪差，极大的提高了技术人员的工作效率。本发明技术方案中在待分析心拍样本中找到特征拐点，在所有的特征拐点中找到具备Q点、S点、T起点、T终点特征的特征拐点，将不符合QST组合位置特征的特征拐点进行删除，再找到严格的同时符合Q点和S点之间特征、S点和T点之间特征、T起点和T终点之间的特征的所有特征拐点组合，最后基于每个组合的尖锐切迹数等特征参数，使用得分函数进行评分，找到心电波伪差。

本发明授权一种基于最优得分策略的心电图伪差分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最优得分策略的心电图伪差分析方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1:获取待分析心拍样本； 设所述待分析心拍样本长度为Tms，采样率为f赫兹； S2:基于所述待分析心拍样本的心电图，找到所述待分析心拍样本的特征拐点； 所述特征拐点为能够代表所述待分析心拍样本的心电图特征的采样点； a1:初始化集合A和集合B为空； 将所述待分析心拍样本的心电图中的首个采样点和最后一个采样点放入集合A； a2:在集合A中找到横坐标最小的采样点设置为iStart，横坐标第二小的采样点设置为iEnd； a3:通过一条直线L连接iStart和iEnd； a4:找到位于iStart和iEnd之间的所述待分析心拍样本的心电图上所有的点，一一计算这些点离弦线L的垂直距离； 设：距离最大的采样点为maxI，maxI对应的与L的距离为maxD； a5；比较maxD和预设的阈值Dthd； 如果maxD大于阈值Dthd，则将采样点maxI放入集合A； 否则，将iStart从集合A中移除放入集合B； a6；确认集合A中的采样点个数； 如果集合A中采样点个数大于1，则循环执行步骤a2～a6； 否则，将集合A中的采样点放入集合B中，执行步骤S3； 集合B中的所有采样点，即为所述特征拐点； S3:在所述特征拐点中，找到具备Q点、S点、T起点、T终点特征的特征拐点，分别放入到特征拐点的集合piontQ、pointS、pointTon和pointToff中； 所述Q点为QRS波起点；所述S点为QRS波终点；所述T起点为T波起点；所述T终点为T波终点； S4:在特征点集合中将不具备QST组合横坐标关系的特征拐点删除，将满足QST组合横坐标关系的特征拐点放入集合C中，其具体方法为： 设x∈集合piontQ、y∈集合pointS、z∈集合pointTon和w∈集合pointToff； x、y、z、w为特征拐点的横坐标； 将所有的（x，y，z，w）形成排列组合； 删除组合中（x，y，z，w）不满足wz=yx关系的组合； 剩余的（x，y，z，w）组合为满足QST组合特征的特征拐点组合，均放入集合C； S5:获取集合C中的每一个（x，y，z，w）组合，送入预设的特征分析函数； 将包括x点和y点的每个组合中的x点和y点之间的心电波和特征集合，送入所述特征分析函数，计算得到Q点和S点之间的特征，记做：QS_Feature； 将包括y点和z点的每个组合中的y点和z点之间的心电波和特征拐点集合，送入所述特征分析函数，计算得到S点和T点之间的特征，记做：ST_Feature； 将包括z点和w点的每个组合中的z点和w点之间的心电波和特征拐点集合，送入所述特征分析函数，计算得到T起点和T终点之间的特征，记做：T_Feature； 所述特征分析函数的工作流程，包括以下步骤： b1：获取待分析心电波、以及对应的待分析特征拐点的集合； 将待分析特征拐点的集合记做S； b2:以所述待分析心电波的起点和终点为两个端点，画出一条直线LL； b3:设集合ZeroPt，将集合S中横坐标最小的特征拐点放入集合ZeroPt； b4:将集合ZeroPt中横坐标最大的点记为PtCurrent； b5：将S中的待分析特征拐点按照横坐标升序排列； b6:逐一取出按照顺序逐个判断集合S的每一个待分析特征拐点，进行如下计算： 设参与计算的待分析特征拐点为px，px相邻的下一个待分析特征拐点为pn； 计算1：px横坐标-PtCurrent点横坐标100ms，且px与PtCurrent点之间的所有点和LL的竖直距离0.1mv； 计算2：px横坐标-PtCurrent点横坐标100ms，且px与PtCurrent点之间的心电波最大电压和最小电压之差大于0.3mv； 计算3：px相邻的下一个待分析特征拐点为pn存在且（px和LL的竖直距离-0.1mv）*（pn和LL的竖直距离-0.1mv）0，或px和LL的竖直距离0.1mv； b7：判断是否存在所述待分析特征拐点满足以下条件： 计算1的结果为真，或者同时满足计算2和计算3的结果为真； 如果存在，则，实施步骤b8； 否则，S中不存在满足条件的待分析特征拐点，实施步骤b9； b8:判断px相邻的下一个待分析特征拐点为pn是否存在； 如果px相邻的下一个待分析特征拐点pn存在，则以特征拐点px和pn为端点，用直线LM连接px和pn； 在直线LM上，找到与直线LL距离最近的点Lx，记录点Lx的横纵坐标，并将Lx作为特征拐点放入集合ZeroPt； 循环执行步骤b4～b8，直至集合S中所有的点都参与计算后，执行步骤b10； 否则，如果px相邻的下一个待分析特征拐点pn不存在，则将px放入集合ZeroPt； b9：设集合ZeroPt中包括N个特征拐点； 令i=1； 在所述待分析心拍样本的心电图上，取出集合ZeroPt中第i个特征拐点和第i+1个特征拐点之间围成的部分，记做区域i； 则，集合ZeroPt对应的待分析心电波包括N－1个区域； b10：计算区域i的特征参数； 所述特征参数用来刻画区域i的波形具备的医学特征，其包括：尖锐切迹数、上升斜率、下降斜率、最高幅度、凹凸性指标； 所述尖锐切迹数：反映波形的粗钝性或宽大畸形； 所述上升斜率和所述下降斜率：用来反应区域i具备的特点具备的特点是否属于心电图的T波或QRS波或ST段； 所述最高幅度：用于区分区域i是否具备心电图的QRS波的特点； 所述凹凸性指标：用于反映区域i的波形特点是否具备QRS波的粗钝、宽大畸形程度的特点； b11：i＝i+1，循环执行步骤b10~b11，直至集合ZeroPt中N－1个区域都参与了计算； 执行步骤b12； b12：将得到的由N－1组特征参数构成集合，即为步骤b1中输入到所述特征分析函数的所述待分析心电波、所述待分析特征拐点的集合对应的特征； S6:将每一种（x，y，z，w）组合分别基于得分函数进行计算，计算得分； 所述得分函数包括：QS点的线段得分函数、ST点间的得分函数、T起点和T终点间的线段得分函数； 将x点和y点之间的心电波和特征集合和QS_Feature，送入所述QS点的线段得分函数计算： 确认x点和y点之间的心电波之间是否符合下面的得分条件： 对应的区域数3，或对应的线段LL的长度大于250ms、或S点和Q点间电压差大于1mv； 如果满足任意一个条件，则得分设置为0； 否则得分大于0； 将y点和z点之间的心电波和特征拐点集合和ST_Feature送入所述ST点间的得分函数进行计算： 确认y点和z点之间的心电波之间是否符合下面的得分条件： 区域数大于1，或对应的线段LL的长度大于200ms，或区域中尖锐切迹数大于1； 如果符合，则得分设置为0； 否则，得分大于0； 将z点和w点之间的心电波和特征拐点集合和T_Feature送入所述T起点和T终点间的线段得分函数进行计算： 确认z点和w点之间的心电波之间是否符合下面的得分条件： 区域数大于2，或对应的线段LL的长度大于250ms； 如果符合条件，则得分设置为0； 否则得分大于0； S7:确认如果存在一组（x，y，z，w）组合的所有的得分相加，如果总和为0，则这一组（x，y，z，w）组合对应的心电波为伪差。

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