技术特征：
1.一种心动干扰识别方法，其特征在于，所述心动干扰识别方法包括：同步获取口鼻气流信号和胸腹运动信号；根据所述口鼻气流信号和所述胸腹运动信号计算呼吸信号；计算所述胸腹运动信号和所述呼吸信号的差值作为心动干扰检测信号；根据所述心动干扰检测信号得到周期序列和幅度序列；判断所述周期序列和所述幅度序列是否满足预设条件；以及当所述周期序列和所述幅度序列均满足预设条件时，判定存在心动干扰。2.如权利要求1所述的心动干扰识别方法，其特征在于，根据所述口鼻气流信号和所述胸腹运动信号计算呼吸信号具体包括：根据所述胸腹运动信号对所述口鼻气流信号进行归一化处理；以及将归一化后的口鼻气流信号作为所述呼吸信号。3.如权利要求2所述的心动干扰识别方法，其特征在于，根据所述胸腹运动信号对所述口鼻气流信号进行归一化处理具体包括：计算所述胸腹运动信号的胸腹运动幅度和所述口鼻气流信号的口鼻气流幅度的商作为归一化系数；以及计算所述口鼻气流信号的口鼻气流值和所述归一化系数的积为归一化后的口鼻气流信号的口鼻气流值，其中，所述口鼻气流信号包括若干口鼻气流值。4.如权利要求1所述的心动干扰识别方法，其特征在于，判断所述周期序列是否满足预设条件具体包括：计算所述周期序列中所有周期时间的平均值作为第一均值，其中，所述周期序列包括若干周期时间；根据所述第一均值设定第一范围；判断所述周期时间是否处于所述第一范围内；以及当所述周期序列中所有周期时间均处于所述第一范围内时，确认所述周期序列满足预设条件。5.如权利要求1所述的心动干扰识别方法，其特征在于，判断所述幅度序列是否满足预设条件具体包括：计算所述幅度序列中所有心动干扰幅度的平均值作为第二均值，其中，所述幅度序列包括若干心动干扰幅度；根据所述第二均值设定第二范围；判断所述心动干扰幅度是否处于所述第二范围内；以及当所述幅度序列中所有心动干扰幅度均处于所述第二范围内时，确认所述幅度序列满足预设条件。6.如权利要求5所述的心动干扰识别方法，其特征在于，所述幅度序列中心动干扰幅度的数量大于预设数值。7.如权利要求1所述的心动干扰识别方法，其特征在于，根据所述口鼻气流信号和所述胸腹运动信号计算呼吸信号之前，所述心动干扰识别方法还包括：对所述口鼻气流信号和所述胸腹运动信号进行基线移除处理。8.如权利要求7所述的心动干扰识别方法，其特征在于，对所述口鼻气流信号和所述胸
腹运动信号进行基线移除处理具体包括：计算所述口鼻气流信号中所有口鼻气流值的平均值作为口鼻气流基准值，其中，所述口鼻气流信号包括若干口鼻气流值；计算所述口鼻气流值和所述口鼻气流基准值的差值作为移除基线后的口鼻气流信号的口鼻气流值；计算所述胸腹运动信号中所有胸腹运动值的平均值作为胸腹运动基准值，其中，所述胸腹运动信号包括若干胸腹运动值；以及计算所述胸腹运动值和所述胸腹运动基准值的差值作为移除基线后的胸腹运动信号的胸腹运动值。9.如权利要求1所述的心动干扰识别方法，其特征在于，根据所述口鼻气流信号和所述胸腹运动信号计算呼吸信号之前，所述心动干扰识别方法还包括：将所述口鼻气流信号和所述胸腹运动信号划分为若干信号单元。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序指令，所述程序指令可被处理器执行以实现如权利要求1至9中任一项所述的心动干扰识别方法。
技术总结
本发明提供了一种心动干扰识别方法，包括：同步获取口鼻气流信号和胸腹运动信号；根据口鼻气流信号和胸腹运动信号计算呼吸信号；计算胸腹运动信号和呼吸信号的差值作为心动干扰检测信号；根据心动干扰检测信号得到周期序列和幅度序列；判断周期序列和幅度序列是否满足预设条件；以及当周期序列和幅度序列均满足预设条件时，判定存在心动干扰。此外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质。本发明技术方案能够有效提高心动干扰识别的准确率。方案能够有效提高心动干扰识别的准确率。方案能够有效提高心动干扰识别的准确率。
技术研发人员：潘海洋 祝荣荣
受保护的技术使用者：深圳融昕医疗科技有限公司
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2022/3/15