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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于专家知识的心律失常信号检测方法、系统及终端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：CN114916940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210596750.4，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权基于专家知识的心律失常信号检测方法、系统及终端是由赵阳;徐心梓;连勇设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于专家知识的心律失常信号检测方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于专家知识的心律失常信号检测方法及系统，其中方法包括：对获取的心电信号进行信号滤波，滤除所述心电信号中的高频噪声和基线漂移；对信号滤波后的心电信号进行P‑QRS‑T定位检测，得到QRS波群和PT波；对得到的所述QRS波群和PT波进行基于专家知识的特征映射，获得心电信号的类别特征；将获得的所述心电信号的类别特征与预设阈值进行比较，判断得到心律失常信号，完成对心律失常信号的检测。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明提高了检测的准确率；充分考虑异常心拍的形态以及定位PT波的时刻，能够有效避免因为心拍的异常对P‑QRS‑T定位不准确的情况，具有很高的鲁棒性；运算复杂度低。

本发明授权基于专家知识的心律失常信号检测方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于专家知识的心律失常信号检测方法，其特征在于，包括： 对获取的心电信号进行信号滤波，采用无限脉冲响应带通滤波器对所述心电信号中的高频噪声和基线漂移进行抑制； 分别采用QRS波群检测算法和PT波检测算法，对信号滤波后的心电信号进行P‑QRS‑T定位检测，得到QRS波群和PT波；； 对得到的所述QRS波群和PT波进行基于专家知识的特征映射，获得心电信号的类别特征； 将获得的所述心电信号的类别特征与预设阈值进行比较，判断得到心律失常信号，完成对心律失常信号的检测； 所述PT波检测算法，包括： 获得信号滤波后的心电信号ECGf中的相邻两个心拍信息，通过第一个心拍的S点到第二个心拍的Q点位置，记作SQ段，输出第一个心拍的T波位置、幅值与方向以及第二个心拍的P波位置、幅值与方向； 将所述SQ段进行平滑滤波，得到平滑滤波后的信号ECGsq； 根据所述平滑滤波后的信号ECGsq的长度Lsq，将所述平滑滤波后的信号ECGsq划分为T区和P区； 统计所述P区的峰值个数以及最大值的幅值max_p； 计算动态阈值thres_p，thres_t‑和thres_t+： thres_p＝minS_amp+5,0, 7thres_t+＝thres_p‑10 9式中，thres_p用于判定峰值点是否为P波，thres_t‑用于判定谷值点是否为向下的T波，thres_t+用于判定峰值点是否为向上的T波，S_amp为检测出的S点的幅度； 如果所述P区存在峰值且max_pthres_p,则max_p所在位置为P波峰值；如果所述P区无峰值或max_pthres_p，则无P波，设置P_exis为0表示P波不存在； 记所述T区峰值最大值的幅值为max_t，所述T区峰值最小值的幅值为min_t，则所述平滑滤波后的信号ECGsq的峰值最大值max及其位置max_loc以及峰值最小值min及其位置min_loc包括如下情况： P波存在，max_tthres_t+且min_tthres_t‑，此时，T波向下，min_t为其幅值； P波存在，max_t＝thres_t+或min_t＝thres_t‑，此时，T波向上，max_t为其幅值； P波不存在，min＝thres_t‑或max_loc＝min_loc，此时，T波向上，max为其幅值； P波不存在，minthres_t‑且max_locmin_loc，此时，T波向下，min为其幅值。

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