一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统和方法技术方案

本说明书实施例的目的是提供一种基于心电的糖化血红蛋白检测方法和系统，对心电信号进行自相关计算判断心电质量，使用卷积神经网络实现心电信号的特征提取和预分类结果的输出，自动适应类别权重，从而计算糖化血红蛋白的水平，实现糖化血红蛋白水平的检测，从而为患者提供一种无创、快速、低成本的糖化血红蛋白检测方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统和方法
本专利技术属于医疗健康
，特别涉及种一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统和方法。
技术介绍
糖化血红蛋白是血红蛋白的某些特殊分子部位和葡萄糖经过缓慢而不可逆的反应结合而成的稳定的化合物，其含量的多少取决于血糖浓度以及血糖与血红蛋白接触时间，而与抽血时间、患者是否空腹、是否使用胰岛素等因素无关。糖化血红蛋白可以用于评估糖尿病患者血糖控制的效果，又是评价血糖管理治疗方案的有效指标。糖化血红蛋白还是世界卫生组织和许多国家糖尿病学会推荐的糖尿病首选诊断指标。与传统的糖尿病诊断指标相比，糖化血红蛋白具有生物学变异性小、不易受血糖波动的影响，在临床评价中具有重要的意义。目前糖化血糖蛋白的检测方法主要是通过获取患者的静脉血液，并通过利用离子层析法、电泳法、亲和层析法、离子捕获法和免疫法等等实现糖化血红蛋白的检测。例如：一种糖化血红蛋白的检测方法及其试剂盒(申请号：2015102957159)；糖化血红蛋白免疫层析试纸条及其制备方法和试剂盒(申请号：2019112283023)。然而，上述方法存在如下缺点：目前糖化血红蛋白的检测方法首先需要获取患者的血液，检测方法为有创的，会给患者带来较大的疼痛和感染的风险；由于设备操作问题，糖化血红蛋白的检测一般只能在医院进行，检测成本较大，所需时间较长；目前糖化血红蛋白的检测方法不适用于患者的自我检测。心血管神经自主病变与糖化血红蛋白的水平密切相关。高的糖化血红蛋白水平会损伤心血管自主神经系统的调控，导致心血管神经系统发生病变，从而引起心脏活动的异常。心电信号是一种能够全面反映心脏活动的波形，因此，通过检测心电信号的变化，可以推算出糖化血红蛋白的水平。
技术实现思路
本说明书实施例的目的是提供一种基于心电的糖化血红蛋白检测方法和系统，采用基于自适应权重的深度学习算法，实现糖化血红蛋白水平的检测，从而为患者提供一种无创、快速、低成本的糖化血红蛋白检测方案。为解决上述技术问题，本说明书实施例通过以下方式实现的：第一方面，提出了一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统，包括：心电信号获取模块、心电信号预处理模块、特征提取及识别模块和结果显示模块；所述心电信号获取模块获取心电信号，将心电信号发送至所述心电预处理模块；所述心电信号预处理模块对所获取的心电信号的质量进行判断；所述特征提取及识别模块提取心电信号的特征，根据心电信号的特征实现糖化血红蛋白水平的识别。第二方面,提出了一种基于心电的糖化血红蛋白检测方法，包括如下步骤：步骤1、心电信号获取；步骤2、心电信号预处理，对所获取的心电信号的质量进行判断；步骤3、特征提取及识别，通过深度学习方法提取心电信号的特征，根据心电信号的特征实现糖化血红蛋白水平的识别；步骤4、结果显示。由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本专利技术可以为糖尿病患者提供一种无创、低成本、方便快捷的糖化血红蛋白检测方法，可有效减少患者到医院检查糖化血红蛋白水平的次数，并且本专利技术还可以实现糖化血红蛋白的快速筛查，在社区病人的糖化血红蛋白检测中具有重要的意义；本专利技术基于自相关分析的心电信号预处理可以快速判断该段心电信号的质量，如心电信号是否受到外界噪声的干扰或者发生电极脱落等。如果所获取的心电信号不满足要求，则需重新采集；本专利技术基于自适应权重的深度学习的算法能够有效的提高糖化血红蛋白水平检测的准确度，减少样本的训练时间。附图说明为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本说明书的书的一个实施例提供的基于心电的糖化血红蛋白检测系统的结构示意图；图2为本说明书的特征提取及识别模块实现原理示意图；图3为本说明书的卷积神经网络子模块构成框架图；具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。实施例一参照图1所示，本说明书实施例提供的一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统的结构示意图，该检测系统可以包括：心电信号获取模块1、心电信号预处理模块2、特征提取及识别模块3、结果显示模块4。其中，所述心电信号获取模块1通过无创传感方法获取患者的心电信号，具体实现步骤如下：步骤101、患者佩戴心电信号采集器，所述心电信号采集器为一通道三电极采集模式。可选地，所述三个电极可以分别放置在左脚腕，右脚腕，左手腕部位；也可以放置在患者的胸部、手臂等其他部位。步骤102、所述三个电极佩戴完成后，激活所述心电信号获取模块1，开始自动采集信号。进一步，所需采集的心电信号长度为60秒。步骤103、采集完毕后，将心电信号发送至所述心电预处理模块2。其中，所述心电信号预处理模块2对所获取的心电信号的质量进行判断是否符合要求，判断的方法为自相关分析法，具体实现步骤如下：步骤201、对心电信号进行自相关计算，如式(1)所示：Rf(τ)＝f(τ)*f*(-τ)＝∫f(t)f*(t-τ)＝∫f(t+τ)f*(t)(1)其中，f(t)表示t时刻的心电值，给出Rf(τ)表示时间滞后τ时的自相关结果，f(τ)表示τ时刻的心电值，f*(-τ)表示f(τ)的共轭。步骤202、对自相关结果进行归一化处理，如式(2)所示：其中，Rf(0)表示t＝0时刻的自相关结果，即此时信号为零滞后，自相关值为最大，Rf,coeff(τ)表示结果归一化后且时间滞后τ时的自相关结果。步骤203、分析不同时刻中的自相关归一化结果，采用差分计算方法，获取自相关归一化结果中的极大值及其所在的时刻。步骤204、对所提取的极大值按从大到小进行排序，即Rf＝{Rf,coeff(t1),Rf,coeff(t2),...,Rf,coeff(tN)}。其中，N值的大小取决于心电信号的总时间长度T和心电信号的采样率S，即N＝T·S，总时间长度T的单位为秒，采样率S的单位为赫兹，Rf表示一个集合，即步骤204中所提取的所有极大值按从大到小排序的集合。步骤205、选择步骤204中的前两个极大值的位置P1_position和P2_position，计算这两个位置的时间长度差值。步骤206、判断步骤205中所述的时间长度差值是否在合适的范围内(时间长度差值优选为如0.5秒至1.5秒)，如果是，则表明所获取的心电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统，包括：心电信号获取模块、心电信号预处理模块、特征提取及识别模块和结果显示模块；/n所述心电信号获取模块获取心电信号，将心电信号发送至所述心电预处理模块；/n所述心电信号预处理模块对所获取的心电信号的质量进行判断；/n所述特征提取及识别模块提取心电信号的特征，根据心电信号的特征实现糖化血红蛋白水平的识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统，包括：心电信号获取模块、心电信号预处理模块、特征提取及识别模块和结果显示模块；
所述心电信号获取模块获取心电信号，将心电信号发送至所述心电预处理模块；
所述心电信号预处理模块对所获取的心电信号的质量进行判断；
所述特征提取及识别模块提取心电信号的特征，根据心电信号的特征实现糖化血红蛋白水平的识别。


2.根据权利要求1所述的一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统，其特征在于所述心电信号预处理模块对所获取的心电信号的质量进行判断包括：对心电信号进行自相关计算，归一化处理，获取极大值，根据极大值排序前两个极大值的位置的时间长度差值判断心电信号质量是否满足要求。


3.根据权利要求1所述的一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统，其特征在于：所述特征提取及识别模块包括信号分割子模块、卷积神经网络子模块和自适应权重判别子模块；
所述信号分割子模块将心电信号平均划分为多个心电片段；
所述卷积神经网络子模块实现心电信号的特征提取和预分类结果的输出；
所述自适应权重判别子模块根据所述卷积神经网络子模块输出的预分类结果，自动适应每种类别的权重，并计算糖化血红蛋白的水平。


4.根据权利要求3所述的一种基于心电的糖化血红蛋白检测系统，其特征在于自动适应每种类别的权重，并计算糖化血红蛋白的水平具体包括：计算预分类结果的输出，归一化，构建输出矩阵，构建权重矩阵，预测糖化血红蛋白水平。


5.一种基于心电的糖化血红蛋白检测方法，包括如下步骤：
步骤1、心电信号获取；
步骤2、心电信号预处理，对所获取的心电信号的质量进行判断；
步骤3、特征提取及识别，提取心电信号的特征，根据心电信号的特征实现糖化血红蛋白水平的识别；
步骤4、结果显示。


6.根据权利要求5所述的一种基于心电的糖化血红蛋白检测方法，其特征在于所述步骤1包括如下步骤：
步骤101、患者佩戴心电信号采集器；
步骤102、激活心电信号获取模块，开始自动采集信号；
步骤103、采集完毕后，将心电信号发送至所述心电预处理模块。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：李景振，聂泽东，刘宇航，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44