心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法

摘要

本发明公开了一种心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法，包括以下步骤，S1：预处理，去除高频噪声和基线漂移；S2：基于多分辨率窗口搜索法进行波形标记，并提取每个波形的宽度特征L(i)、幅度特征H(i)以及相邻波形特征差Dif(i)；S3：小波分解，提取出每个波形的小波特征D_w(i)；S4：将L(i)、H(i)、Dif(i)以及D_w(i)组成四维特征向量，并进行归一化处理；S5：分类识别；S6：计算心肺复苏质量评估指标。其显著效果是：能够正确地识别按压和通气波形，有效去除伪按压波形，算法的阳性检测率和敏感度非常理想，能够达到实时处理的要求，输出的各项评估指标可以实时反馈给心肺复苏操作人员，便于其调整心肺复苏操作，达到为CPR过程提供指导的目的。

主权项

一种心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法，其特征在于包括以下步骤：S1：将采集的胸阻抗信号进行预处理，去除高频噪声和基线漂移；S2：基于多分辨率窗口搜索法对预处理后的胸阻抗信号进行波形标记，并提取每个波形的宽度特征L(i)、幅度特征H(i)以及相邻波形特征差Dif(i)，其中$\mathrm{Dif}\left(i\right)=\frac{H\left(i\right)}{H(i-1)}+\frac{H\left(i\right)}{H(i+1)}+\frac{L\left(i\right)}{L(i-1)}+\frac{L\left(i\right)}{L(i+1)};$S3：对预处理后的胸阻抗信号进行小波分解，并按照提取出每个波形的小波特征D_w(i)，其中H(i)为第i个波形幅度特征，P(i)为第i个波形对应的第5层小波系数段的能量P(i)；S4：将每个波形的宽度特征L(i)、幅度特征H(i)、相邻波形特征差Dif(i)以及小波特征D_w(i)组成四维特征向量，并进行归一化处理；S5：将步骤S4所得的四维特征向量作为特征参数进行分类识别，将波形分为按压波形和通气波形；S6：根据波形识别结果计算出胸阻抗信号对应的心肺复苏质量评估指标。