本发明属于心电信号监测与分析技术领域，涉及一种房颤判断方法。
背景技术：
现行房颤的监测算法可分为基于心房活动的分析和基于rr间期的分析。
心房活动在心电图中的表现为p波消失，代之以不规则的高频连续f波，所以心房活动分析主要从时频域进行p波或f波分析。但是p波和f波均属微弱信号，特征点难以检测，且易受噪声干扰；在频域上，f波与房扑和噪声等的频域段发生重叠，造成误判。因此无法有效进行房颤分析。
基于rr间期的分析，是根据房颤发生时，rr间期绝对不规则的心电图特征。主要对房颤时rr间期的不规则程度进行分析评价，然而现行分析方法过于单一，未能有效结合多个统计学特征，进行更为有效的房颤分析。有些统计学参数的计算较为复杂，不能应用于可穿戴设备，进行实时诊断。
技术实现要素：
为了解决背景技术中提到的技术问题，本发明提供了一种房颤判断方法，该房颤判断方法，运用多种统计学方法对rr间期的变异性、随机性以及复杂性进行评估，综合进行房颤诊断；可以有效减少房颤误判，同时用于可穿戴设备上可以实时监测，具有计算量小，节省内存的优点。
本发明所采用的技术方案是：
一种房颤判断方法；包括以下步骤：
步骤一，采用心电监测仪进行心率检测，记录不少于129个连续心拍与室性心搏个数vum；
步骤二，统计非室性心搏rr间期；
步骤三，当室性心搏个数vum<29，且当前心率>50时，输入非室性rr间期nrr与间期个数nrrnum；
步骤四，采用两个以上的房颤判断条件综合进行房颤判断。
上述的房颤判断方法中，所述房颤判断条件之一是：当前rr间期rr(i)与前一个rr间期rr(i－1)的差值与两者的均值的比值为mean；当mean<0.08时，即存在差异，当rr间期的差异个数大于总个数的t1倍时，临时房颤标记flag1＝1。用公式表示如下：
需要说明的是，当房颤发生时，存在rr间期绝对不齐。即相邻rr间期的大小均不相等。当绝对不等的个数满足一定比例时，即发生房颤。
上述的房颤判断方法中，所述房颤判断条件之一是：当转折点比tpr满足阈值t2时，临时房颤标记flag2＝1；其中，
式中，x为转折点总个数，n为总rr间期；
其中转折点的定义为：当前rr间期同时大于或者同时小于其前后两个rr间期，即为一个转折点。
需要说明的是，由于房颤时rr间期的绝对不规则性，使所选择的分布检验法，必须能够比较两个位置分布的数据集。这里采用非参数检测方法中的转折点比，来表征事件发生的随机性。
上述的房颤判断方法中，所述房颤判断条件之一是：首先定义rr间期差序列drr：drr(i)＝rr(i)-rr(i+1)，即当前rr间期rr(i)与后一个rr间期rr(i+1)的差值序列；当drr(i)小于0.08倍rr间期平均值时，符号序列sdrr(i)＝0，否则sdrr(i)＝1；定义ndrr(i)＝sdrr(i)-sdrr(i+1),当ndrr(i)＝±1时，在该点处记录距上次ndrr(i)＝±1的ndrr(i)点的个数n(i)，统计n(i)>0的个数n；
当n(i)>0时，定义：
当se满足阈值t3时，临时房颤标记flag3＝1。
上述的房颤判断方法中，所述房颤判断条件之一是：所述房颤判断条件之一是：将nrrnum个rr间期升序排序，当前rr间期与本类第一个rr间期相差小于0.06的为一类，否则记做新的一类；统计种类数sortnum，当sortnum满足阈值t5时，临时房颤标记flag5＝1。
上述的房颤判断方法中，所述房颤判断条件之一是：所述房颤判断条件之一是：将nrrnum个rr间期升序排序，当前rr间期与本类第一个rr间期相差小于0.06的为一类，否则记做新的一类；将nrrnum个rr间期平均分为16段，计算每个分段内的rr间期个数n(i)，当n(i)>0时，采用改进shannon计算方法：
当se满足阈值t4时，临时房颤标记flag4＝1。
需要说明的是，rr间期的差值符号序列：通过阈值t将rr间期的差序列符号化，即得到符号序列。由于符号序列对快速变化不敏感，因此对含噪信号有很好的鲁棒性。shannon熵：信源中每个状态对应的概率分布，即为信息熵，也称shannon熵。shannon熵从平均意义上表征了信源的总体特征，并对信源的平均不确定性和事件发生的随机性作了定量描述。特定信源的shannon熵只有一个，单因统计特性的不同使得其大小不一，越大，表明信源的不确定性越大。所以房颤时，shannon增大。rr间期种类：不同rr间期根据分类，满足一定阈值的划分为一类，当种类过多时，即rr间期绝对不齐，发生房颤。
上述的房颤判断条件需要结合起来综合应用，至少要满足临时房颤标记flag1＝1，flag2＝1，flag3＝1，flag4＝1，flag5＝1中的两项以上，才可以判定为该段发生房颤。
关于t1、t2、t3、t4、t5的具体数值，其中t1＝0.54；tpr满足阈值t2，即0.53
本发明的技术效果如下：
(1)判断条件有效结合，避免误检过多：
判断过程中，对实时心率，心搏类型，rr间期的统计，做多方面的判断，更科学有效的为房颤诊断提供判断依据。
(2)实时计算：
房颤的判断为129个心拍，即房颤判断的延时为两分钟左右，实现实时监测。同时算法植入于可穿戴设备，具有占用内存小，计算快速的特点。
(3)准确、高效：
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
本发明提供一种房颤判断方法；包括以下步骤：
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。