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申请/专利权人：首都医科大学附属北京潞河医院

摘要：本发明涉及医疗技术领域，公开了基于心电图的处理方法及处理系统。该方法包括：获取心电图并根据心电图识别房颤心律并记录房颤波；将房颤波的振幅放大；通过筛选得到筛选房颤波；对筛选房颤波计算房颤波平均周长。该系统包括：依次电连接的识别和记录模块、放大模块、处理模块和计算模块。本发明通过在心电图机内部集成算法程序模块对房颤波进行处理，通过算法代替人工测算的方式，能够提高测算准确率，省时省力；本发明实施例通过心电图对房颤心电图的关键信息进行分析，心电图提供的房颤波周长对于心房基质的评估、房颤研究具有较高价值，提高了心电图检查的价值。

主权项：1.一种基于心电图的处理方法，其特征在于，包括：S1、获取心电图并根据所述心电图识别房颤心律，当P波消失，代之以f波，频率为350-600次分，则判定为房颤，记录房颤波；S2、将所述S1中的所述房颤波的振幅放大，所述房颤波的振幅放大倍数取值范围为20-50倍；S21、对所述S2中放大振幅后的所述房颤波进行滤波操作以降低干扰和心电噪声；S3、通过对所述S2中放大振幅后的所述房颤波剔除与T波重叠的房颤波，以得到筛选房颤波；S31、对于各个导联进行测算，所述导联的测算步骤包括：依次实施所述S1至所述S3，以获取所述导联的房颤波，用以将多个房颤波的起点和终点进行比对校正：通过各个导联的周长测算、起点位置和终点位置进行相互比对，对于起点和终点偏移预设范围的根据其他导联的起点和终点进行调整；以房颤波起始点和终止点的斜率作为校正标准,计算出斜率最大的作为校正标准；S4、对所述S3中的所述筛选房颤波计算，对所述S3中的所述筛选房颤波计算房颤波周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率，获取所述筛选房颤波的周长并对所述周长取平均值得到房颤波平均周长；S5、将所述S3中的筛选房颤波和所述S4中计算得到的房颤波平均周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率数据发送至医院门诊及住院系统中，与门诊及住院信息进行匹配并保存；S6、将所述S5中匹配的门诊及住院信息以及所述筛选房颤波和计算得到的房颤波平均周长、房颤波周长单位时间变异率、房颤波振幅和房颤波振幅变异率数据上传至云端数据库进行对比分析。

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