（生物物理学专业论文）引入异常心电节律分析的心拍分类算法研究.pdf

摘要心血管疾病已成为威胁全人类生命和健康的头号杀手，如何有效地诊断和治疗心血管疾病，降低心血管疾病发病率与死亡率，已经成为一个当前迫切需要解决的重大公共卫生问题。心电图( e l e c t f o c a r d i o g r a m ，e c g ) 直接记录了心脏搏动过程微弱电流的有规律的变化，是心血管疾病诊断的主要工具，以其无创、快速、准确的特点在临床诊断中发挥了不可替代的作用。如何借助计算机强大分析和数据处理能力实现心电图的快速自动分析，对于提高临床诊断的效率和准确性有着十分重要的意义，日益受到广大学者的关注。本文在前人研究的基础上，引入了异常心电节律分析，并结合心拍模板分类和形态参数分析，实现了三种心拍的自动分类。本文的主要内容包括：1 从心电信号预处理、波形检测及相关参数提取和心律失常自动诊断三个方面介绍了心电自动分析技术的研究方法和研究现状，对部分现有算法作了简要阐述，并对其临床实际应用现状和前景作了相应探讨2 在已有的q r s 波检测结果的基础上，应用心拍模板分类法检测异常菲窦性心拍，并结合q r s 波形态特征参数的提取结果实现了部分参数阅值的自动判断3 通过心率特征和特殊波形分析检测心电异常节律，实现了三种异常节律( 房颤、房扑和室上性心动过速) 的自动分析，提高了处于异常节律下心拍分类的效果4 在上述分析结果的基础上，通过一系列逻辑分支判断实现三种心拍( 室性早搏心拍房性早搏心拍和正常窦性心拍) 的自动分类，并使用m i t - b i h 数据库评估算法分类结果5 设计并实现了相关心电算法分析平台和心电自动分析系统软件经过m i t - b i h 心律失常数据库检验，算法对三类心拍的整体分类效果较好，对房性早搏和室性早搏心拍分类结果的灵敏度分别达到了9 6 9 j l 和9 9 7 j 1 通过异常心电节律分析，算法显著降低了因特殊节律造成心拍误判，提高了分类结果的准确性和可靠性关键词：心电图，心律失常，心拍分类，心电节律，模板匹配a b s t r a c tc a r d i o v a s c u l a rd i s e a s eh a sb e c o m et h ef i r s tk i l l e rt oh u m a nh e a l t h ，h o wt oe f f e c t i v e l yd i a g n o s et h ed i s e a s ea n dd e c r e a s em o r b i d i t ya n dm o r t a l i t yh a sb e c o m eo n eo fp u b l i ch e a l t hp r o b l e mw h i c hi su r g e n tt os o l v e e c g ( e l e c t r o c a r d i o g m r n ) w h i c hd i r e c tr e c o r d e dt h er e g u l a rc h a n g eo fw a e kc u r r e n td u r i n gh e a r tb e a t i n g ，p l a y sa l lu n s u b s t i m t er o l ei nc a r d i o v a s c u l a rd i s e a s e sd i a g n o s i s 、析lt h ea d v a n t a g e so fn o n - i n v a s i v e ，r a p i da n da c c u r a t e h o wt oa n a l y s ee c ga u t o m a t i c a l l yb yc o m p u t e rh a si m p o r t a n ts i g n i f i c a n c ef o ri m p r o v i n gc l i n i c a ld i a g n o s t i ce f f i c i e n c ya n da c c u r a c y ，a n dh a sa t t r a c t e daw i d es p r e a da t t e n t i o n b a s e do np r e v i o u sw o r k ，t h i st h e s i si n t r o d u c e da b n o r m a le c gr h y t h ma n a l y s i s ，c o m b i n i n gw i t ht h eb e a tt e m p l a t ec l a s s i f i c a t i o na n dm o r p h o l o g i cp a r a m e t e ra n a l y s i st oc l a s s i f yt h r e et y p e se c gb e a ta u t o m a t i c a l l y t h em a i nw o r k si nt h i st h e s i sa r ea sf o l l o w s ：f i r s t , t h et h e s i si n t r o d u c e st h er e s e a r c hs t a t u so fe c ga u t o m a t e da n l y s i st e c h n o l o g yo nt h r e ea s p e c t s ：s i g a n lp r e t r e a t m e n t ，w a v e f r o md e t e c t i o na n df e a t u r ep a r a m e t e re x t r a c t i o n , a r r h y t h m i aa u t o m a i cd i g n o s i s t h e ni td e s c r i b es o m ee x i s t i n ga l g o r i t h m sa n dd i s c u s st h ec l i n i c a la p p l i c a t i o ns t a t u sa n dp r o s p e c tb r i e f l y s e c o n d ，i td e t e c t st h ea b n o r m a lb e a tb yu s i n gb e a tt e m p l a t ec l a s s i f i c a t i o nb a s eo nt h er e s u l to fq r sd e t e c t i o na n dt h e nd e t e r m i n e ss o m ef e a t u r ep a r a m e t e rt h r e s h o l db a s eo nm o r p h o l o g i cf e a t u r ep a r a m e t e re x t r a c t i o n t h i r d ，t h et h e s i sd e t e c t sa b n o r m a lr h y t h mb ya n a l y z i n gh e a r tr a t ec h a r a c t e r i s t i c sa n ds p e c i a lw a v e f o r m sa n dr e a l i z e dt h r e ed i f f e r e n tr h y t h m ( a t r i a lf i b r i l l a t i o n , a t r i a lf l u t t e r , s u p r a v e n t r i c u l a rt a c h y a r r h y t h m i a ) a u o m a t i ca n a l y s i s f o u r t h , b a s eo nt h ew o r k sa b o v e , i tc l a s s i f yt h r e et y p e se c gb e a t ( p r e m a t u r ev e n t r i c u l a rc o n t r a c t i o n , a t r i a lp r e m a t u r eb e a l ，n o r m a lb e a t ) a u t o m a t i c a l l yb yl o g i cj u d g m e n t t h e nm i t - b i ha r r h y t h m i ad a t a b a s ei su s e dt oe v a l u a t et h ec l a s s i f i c a t i o nr e s u l t h if i n a l l y , t h et h e s i sd e s i g n sa n di m p l e m e n t st h ee c ga l g o r i t h ma n a l y s i sp l a t f o r ma n de c ga u t o m a t i ca n a l y s i ss y s t e ms o f t w a r e e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h ea l g o r i t h mi se f f e c t i v et oc l a s s i f yt h r e et y p e se c gb e a t ，t h es e n s i t i v i t yo fp v ca n da p bc l a s s i f i c a t i o nw a sr e a c h e d9 6 9 a n d9 9 7 r e s p e c t i v e l y t h eb e a tm i s j u d g m e n t sw e r es i g n i f i c a n t l yd e c r e a s e db yi n t r o d u c i n ga b n o r m a lr h y t h ma n a l y s i sa n dt h ee f f i c i e n c ya n dr e l i a b i l i t yo ft h er e s u l to fc l a s s i f i c a t i o nw a si m p r o v e d k e y w o r d ：e c c a r r h y t h m i a , b e a tc l a s s i f i c a t i o n , e c gr h y t h m ，t e m p l a t em a t c hi v浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝至三盘鲎或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝姿盘鲎有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝江盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日浙江大学硕士学论文致谢致谢值此论文即将完成之际，我对所有支持和帮助过我的人表示由衷的感谢。首先，我要将我最诚挚的感谢献给我的导师陈杭老师。在两年的学习和生活中，陈老师谦和坦诚的为人、积极乐观的人生态度、严谨治学的学术作风都给我留下了深刻的印象，并在科研和生活方面给予了无微不至的关心和指导，这些宝贵的财富均令我受益匪浅，永远铭记。感谢叶树明老师在课题研究过程中给予的悉心指导和鼓励，从课题的选取、研究到论文撰写过程中都提出了宝贵的意见和建议。叶老师丰富渊博的知识、敏锐的学术洞察力和积极进取的科研精神都是我毕生学习的楷模。感谢实验室的蒋凯师兄、顾斐师兄和文峰师兄在课题研究和论文写作期间给予的无私帮助和支持，感谢实验室所有的师兄、师姐、师弟、师妹们，正因为有了你们，我才能在一个愉快、轻松的环境中度过两年美好的时光。最后，感谢亲爱的父母，你们的支持和鼓励永远是激励我前进的动力。养育之恩，无以为报，你们永远健康快乐是我最大的心愿。汤征2 0 0 7 年5 月于浙江大学浙江大学硕士学论文绪论第一章绪论1 1 引言心血管疾病每年夺走上千万人的生命，在我国，由心血管疾病导致死亡占总死亡人数的比例已达2 2 5 ，已成为威胁国人生命健康的头号杀手【1 1 近年来，心血管疾病的发病率和死亡率呈现出进一步上升的趋势，因此，如何快速有效地诊断和治疗心血管疾病是当前医学领域迫切需要解决的问题。自从1 9 0 3 年荷兰生物学家w i l l i e me i n t h o v e n 采用弦线电流计和光学记录方法发明了世界上首台心电图机，并将其记录的波形信号命名为心电图( e c g ，e l e c t r o c a r d i o g r a p h ) i ：, 上来，心电图相关的技术和设备得到不断发展，特另4 是自上世纪七十年代计算机技术应用于心电分析后，计算机辅助的心电图记录分析仪器已成为医院不可或缺、最基本的常规检查诊断设备现今，心电图诊断法作为一种非侵入式评估心脏功能和健康状态的方法已经成为诊断心血管疾病的主要手段之一，以其无创、快速、准确的特点在临床诊断中发挥了不可替代的作用1 2 心电产生的原理和心电图特征心电信号反映了心肌细胞兴奋与恢复过程产生的微弱电流由心脏传到身体各部分过程中发生的有规律的电位变化将测量电极置于心脏或人体表面一定部位，由心电图机记录获得的心脏电位变化的连续曲线即为心电图中节间后节间图1 1 心脏传导系统组成和分布模式图浙江大学硕士学论文绪论心脏电生理信号的产生和传导由一系列特殊的心脏传导系统完成，如图1 1所示，传导系统的基本组成包括窦房结、节问束、房室结，希氏束、左右束支及其分支和蒲肯野纤维网正常情况下，心脏电生理活动起源于兴奋性最强的窦房结，其产生的自主节律经节间束和心房传导至房室结，经短暂延迟后，由希氏束下传至左右束支，最后经蒲肯野纤维传导至心室肌细胞，引起一次心室激动和收缩，从而完成一次心脏电生理信号的传导过程f 2 1 。心电图反映了心肌收缩过程中电生理信号的起源、传导顺序、方向和时间等信息，为我们了解心脏电生理活动提供了重要资料目前，临床上多采用1 2 导联系统记录心电信号，其波形因测量电极的位置不同存在一定差别以标准i i导联为例，由正常心脏电位传导过程产生心电图波形可以包括五个部分：p 波、p r 闻期、q r s 复合波群、s t 段和t 波( 如图1 2 所示) 有时，t 波结束后还可能存在一个与t 波方向相同的小波称之为u 波。图1 2 正常心电图波形特征心电图各波段的生理意义如下所述：p 波：代表左、右心房除极时的电位和时间变化正常p 波在多数导联上呈钝圆形，持续时间一般小于o 1 l s ，幅度一般不超过0 2 5 m v p r 闻期：代表心房激动传导到心室的时间，正常成人在正常心率范围时，p - r 问期为0 1 2 m 2 0 s p r 间期与年龄和心率有关，年龄小或心率快时p r 间期较短，反之则较长q r s 波群：位于p 波和p r 间期之后，代表心室除极过程，由q 、r 、s 三个波组成p 波后第一个向下的波称为q 波；第一个向上的波称为r 波，r 波后2浙江大学硕士学论文绪论向下的波称为s 波，q r s 波群可表现为多种形态，通常以大写英文字母表示主波，小写字母表示较小的波正常成人q r s 波群时间多为o 0 6 0 1 0 s ，婴幼儿为0 0 4 0 0 6 s ，随年龄增长逐渐接近- 9 成人q r s 波通常是心电图上最明显的波形，多存在高耸尖锐的r 峰两个连续r 波之间的间隔称为r r 问期，是计算心率的重要参数j 点：指q r s 波终点与s t 段起点的连接点，j 点多位于等电位线上，但常随s t 段的偏移而发生移位s t 段：指q r s 波群终点至t 波起点之间的线段，代表心室除极结束到心室复极开始的一段过程正常s t 段多位于等位线上，可有轻微偏移但任何导联均下移不应超过0 0 5 m v ，v l v 3 导联抬高不超过0 3 m v ，其余导联不应超过o 1 m v s t 段长度受心率影响，正常心率时其长度为o 1 0 一0 1 6 s 。s t 抬高或降低有较明显的临床诊断意义t 波：代表心室快速( 晚期) 复极时电位的改变正常t 波为一不对称、宽大光滑的波，方向与q r s 波群主波方向一致，时限为0 0 5 0 2 5 s ，其幅度越大，间期越长u 波：指t 波后由于室内传导系统缓慢复极所致的低平波，在v 3 导联较清除，方向与t 波方向一致1 3 心律失常心脏在收缩和舒张的电生理活动过程中发生的激动起源异常、传导异常或是两者并存引起的心脏节律、心跳频率及传导时间顺序的改变统称为心律失常心律失常可发生于正常健康人群中( 如呼吸引起的窦性心律不齐) ，但更常见于患有器质性或功能性心脏病患者，因此心律失常诊断通常是心血管疾病i 临床诊断的关键步骤心律失常可以表现为单个心拍的异常，也可以表现为一组连续心拍的异常，当出现连续的心律失常心拍时，可能引起心率的变化从而导致心电节律异常1 3 1 常见心律失常心电图表现心脏激动的起源或传导异常通常会导致p 和q r s 波形态异常、p - q r s 关系、p p ，p r 问期改变，因此心律失常发作时的心电图记录是确诊心律失常的主要依据常见的心律失常可分为因激动起源异常导致的异位和窦性失常心律( 如早搏、浙江大学硕士学论文绪论心动过速、扑动、颤动，逸搏等) 以及因激动传导异常导致的传导阻滞或传导障碍心律( 如束支传导阻滞等) 两类房性早搏：又称房性期前收缩( a 仃i a lp r e m a t u r eb e a t , a p b ) ，简称房早，其异位起搏点来自心房，其心电图特征包括( 如图1 3 所示) ：1 提前出现房性p 波，其形态与窦性p 波不同；2 p r 问期之o 1 2 s ；3 q r s 波群形态与正常窦性心拍相同；4 代偿间歇不完全，即房早前后两个窦性p 波的间距小于两个窦性p p 间距之和nnnanna图1 3 房性早搏心电图特征( a 表示房性早搏，n 表示正常心拍)室性早搏：又称室性期前收缩( p r e m a t u r ev e n t r i c u l a rc o n t r a c t i o n ，p v c ) ，简称室早，其异常激动起源于希氏束分叉以下，是最常见的一类心律失常，其典型的心电图特征如下( 如图1 4 所示) ：1 提早出现q r s - t 波，无提早出现的异位p 波；2 o r s 波群宽大畸形，形态多样，q r s 宽度三o 1 2 s ；3 t 波方向与o r s 波群主波方向相反；4 有完全的代偿间歇，即室性早搏前后两个窦性p 波的时间等于两个窦性p p 间期nnvnnk 一j，八 图1 4 室性早搏心电图特征( v 表示室性早搏，n 表示正常心拍)其它常见心律失常还包括起搏心拍、( 左g ) 束支阻滞，各类融合拍、逸搏心拍等，由于不在本文心拍分类范围之内，在此不再赘述4浙江大学硕士学论文绪论1 3 2 异常心电节律正常情况下，心脏激动起源于自律性最强的窦房结，心率约6 0 1 0 0 次m i n ，节律基本规则( 最长的p p 问期与最短的p p 间期之差不超过0 1 2 s ) ，此时的心脏节律被称为正常窦性节律( n o r m a ls i n u sr h y t h m ，n s r , 如图1 5 所示) 当某些心律失常异位心拍连续出现时，通常可导致心率改变或r r 问期稳定性变化，表现为一系列异常心电节律。常见的异常心电节律主要包括心房颤动( a t r i a lf i b r i l l a t i o n , a f i b ) 、心房扑动( a t r i a lf l u t t e r , a f l ) 、室上性心动过速( s u p r a v e n t r i c u l a rt a c h y a r r h y t h m i a , s v t a ) 和起搏节律等图1 5 正常窦性节律心电图表现心房颤动：简称房颤，指心房内肌纤维发生不规则、不协调的随机颤动，颤动频率可达3 5 0 6 0 0 次m i n ，心室率为9 0 一1 8 0 次m i n 引发的房颤电生理机制仍不很清除，目前尚未有一致观点根据房颤持续的时间和临床表现，一般可分为三类：阵发性房颤。持续性房颤和永久性房颤房颤常见于有器质性心脏病者，以风心病，冠心病，高血压心脏病等最为多见，部分房颤亦可见于正常人，无明显不良症状房颤的心电图表现( 如图1 6 所示) 如下：1 正常p 波消失，代之以大小、形态、间距均不相等的心房颤动波( 做) ，其频率可达3 5 0 6 0 0 m i n ，在v 1 导联最为清楚，其次为v 3 r 、i 、i 、a v f 导联；2 r r 问期绝对不规则，这主要是因为f 波快而不规则，其中若干激动未能达到房室交界区，达到房室交界区的激动又因交界区处于绝对不应期而无法下传至心室；3 q r s 波群一般与窦性q r s 波群相同，若伴有室内差异性传导也可致q r s 波群宽大畸形浙江大学硕士学论文绪论图1 6 房颤心电图表现心房扑动：简称房扑，通常为一种快速而规则的房性异位节律，引发心房快速收缩，频率可达2 5 0 3 5 0 r a i n ，并以一定比例传入心室，引起心室激动房扑发作与心房内形成折返激动有关，但其具体电生理机制尚有争议房扑绝大多数见于心脏显著病变者，常见于患风湿性心脏病、冠心病等病人房扑的心电图表现( 如图1 7 所示) 如下：1 正常p 波消失，代之以一系列间距均匀、波形一致、连续呈锯齿状的心房扑动波( f 波) ，f 波频率可达2 5 0 3 5 0 r a i n ，在i i 、i i i 、a v f 导联上较为明显；2 若房室传导比例固定且房室交界区功能正常时心室律规则，否则心室律亦不规则；3 q r s 波群与窦性q r s 波群相同；4 房室传导比例多为偶数( 2 ：l 或4 ：1 ) ，奇数相对较少图1 7 房扑心电图表现室上性心动过速：是一类突然发送又突然终止，心室率规则，频率可达1 5 0 2 5 0 次m i n 的心动过速，因其发生和传导途径均位于房室交界区以上故称室上性心动过速，可分为房性心动过速和交界性心动过速折返激动是引起室上性心动过速最重要的发病机制室上性心动过速可发生于健康人群，亦可发生于有器质性心脏病患者室上性心动过速心电图表现( 如图1 8 所示) 一般包括：1 相当于连续很快的房性或交界性早搏( 连续3 次以上) ，其频率多在1 5 0 2 5 0 m i n ，节律一般绝对规则；2 q r s 波形态基本正常，q r s 时限郢1 0 s ；6浙江大学硕士学论文绪论n3 若能确定房性p 波存在，且p r 间期 0 1 2 s ，则称房性心动过速，若能确定逆行p 波存在，p - r 问期 0 1 2 s 或r - p 间期 9 9 ) ，但应用于临床实际诊断的效果仍有待检验。这主要是因为此类算法的分类性能受训练样本的影响很大，实际临床诊断中存在的心拍形态种类数目可能远大于m i t - b i h等数据库包含的有限形态类型，当分类器处理与训练样本差异较大的心拍时很可能出错2 4 2 心电节律分析心拍节律分析目的在于实现各类心电节律的自动检测和分类并从某些特殊节律中提取有临床诊断价值的信患常见的心电节律包括窦性心律人工起搏心律、心房扑动、心房颤动，异位心房心律、交界性心律等心电节律异常通常表现为心率的异常，但若要确定具体的心电节律类型通常还需结合心电波形分析与心拍分类研究类似，心电节律分析也是一个非常复杂的过程，虽然有大量文献对此做了研究，但分析结果的准确性仍尚未达让人满意的程度h e l f e n b e i n 5 2 】等人介绍了一种应用于p l l i l l i p s 医学系统i 均e c g 分析软件的起搏节律检测和分类算法该算法通过检测1 2 导联心电图中的具有较高斜率和幅值的起搏脉冲( 如图2 7 所示) 来识另0 起搏心拍而进行起搏心律分类算法经一非标准数据库检验显示了较好的准确性和抗干扰能力该方法的主要缺点是由于起搏脉冲时闽间隔极短( 约0 5 m s ) ，对原始e c g 信号的采样频率要求较高，适用范围有限1 8浙江大学硕士学论文心电自动分析技术简介图2 7 带有起搏脉冲的起搏节律：“p 表示起搏脉冲房颤是一种最常见心律失常节律，多见于器质性心脏病患者由于房颤的电生理机制至今仍不很清楚，因此房颤相关研究已成为近年来生物医学领域研究的热点之一c h r i s t o v l 5 3 】等人采用p 波检测、r r 间期和心房活动性分析等方法检测房颤，其中心房活动分析是该算法的关键该方法对一阶差分后e c g 信号进行p - q r s - t 消去处理，然后使用逼近滤波器( a p p r o x i m a t i o nf i l t e r i n g ) 进行滤波，以滤波后输出信号心拍p 波起点到t 波终点范围内绝对平均值作为心房活动指数，并以该指数检测房颤波( f 波) 的存在。f a r r e l l l 5 4 1 等人介绍了一种通过结合频域和时域分析的房颤检测算法该算法通过频谱分析检测颤动波的存在，并通过多导联分析及优化导联选择提高p 波和t 波检测的准确率，经一自建数据库验证，其房颤识别结果的敏感度和特异性分别为8 9 和9 9 4 k i k i l l u s 5 5 】等人提出一种了通过心率和庞卡来图( p o i n c a r 6 ) 分析来判别房颤的算法该算法先通过q g s 检测器检测心拍并计算r r 间期参数，然后移去其中异位心拍的r r 间期，并对其作如式( 2 2 ) 的归一化处理：r r 如比m k = r m n t e r v a l 棚h e a t r a 丁t e l s ”,( 2 2 )6 0 m l 刀经过上式归一化处理后心率大幅度的波动被减缓了r r 间期经归一化后，算法通过式( 2 3 ) 计算参数s d s d ，以此作为评估房颤危险性水平的一个指标：s d s d = 肋r ( 一瓦+ 1 )( 2 3 )式中臁示第n 个r r 间期与第n 1 个r r 间期之差，因此s d s d 相当弧的标准差，反映了h r v 变化的稳定性此外，该算法还分析了常见房颤病例的p o k a r 6散点图特征( 如图2 8 a 所示) ，并依据房颤和正常窦性节律之间的p o i n c a 托散点图差异，通过式( 2 4 ) 计算参数圪恸以作为另一个评估房颤的指标：- i n s i d e 咿一i n s i d e a , , , u i n s ( 2 4 )上式中加，如沈融，加沈驰，如娩蝴分别表示p o i n c 疵散点图中1 9浙江大学硕士学论文心电自动分析技术简介落入图2 8 b 对应眼、圆和三角形区域中点的个数。最后算法根据参数s d s d 和虼峨综合判断房颤的存在，经m i t - b i h a f ( 房颤) 数据库验证，其检测结果的敏感度为9 1 5 由于该算法是通过一些统计信息来判断房颤的存在，因此只能对某段e c g数据做定性分析，而无法用于实时检测毒-矿乞哆孑毒k，-；l 竺。，f乎l蠛l t 。 餐：。k嘴_ 避一”i j 昭量莉- 。”，f 瓣 童砸o 霹。蠢图2 8 房颤的p o i n c a r 6 散点图分析：( a ) 房颤时的多种p o i n c a r 6 散点图表现；( ”p o i n c a r 6 散点图的图形分析，将p o i n c a r 6 图区域划分为圆形区，眼形区和三角区注：图中的p o i n c a r 6散点图均被顺时针旋转4 5 0 ，x 轴和y 轴分别表示第n 个r r 问期和第n - 1 个r r 闰期除对单一节律的分析判断外，许多学者还提出了同时检测多种节律的算法t s i p o u r a s 5 6 】等人介绍了一种仅通过i 汛间期识别六种异常节律( 成对室早、室性二联律、室性三联律。室上性心动过速、室颤室扑和二度传导阻滞) 的方法。该方法先通过一q r s 检测器检测q r s 波从而获得r r 间期序列，然后根据一系列针对r r 间期的逻辑分支判断进行相应的识别分类该方法对于上述六类节律的i 状间期特点做了详尽的分析，但由于部分不同心电节律的i 汛间期特点可能十分相似，因此仅凭i 讯间期分析心电节律结果的可靠性不高r o b e r t s 5 7 等人采用e c g 信号频率子带的重构相空问对5 种心电节律( 窦性节律、房扑、房颤，室速和室上性心动过速) 进行分类该方法根据心房活动和心室活动的主要能量频带存在明显区别的特点，使用一f i r 滤波器将信号分为4 个频带( o 5 5 ，5 1 0 ，1 0 2 0 ，2 0 3 2 h z ) ，每个子带经相空间重构后使用基于高斯混合模型( g m m ) 和期望最大化算法实现节律分类。其分类结果表明当使用5 1 0 h z 和1 0 2 0 h z 子带进行分类时可以获得最佳的整体分类效果p o o n 5 s 等人对现有的部分计算机辅助诊断仪器的节律诊断性能作了评估p o o h 等人采用4 2 9 7 段经过两个心电图专家分析并注释后的连续心电数据记录检2 0浙江大学硕士学论文心电自动分析技术简介验g e 公司的刖s e 心电分析软件的诊断性能，结果显示1 3 2 的计算机节律分析结果需要被重新修订，其中窦性节律和房颤节律的分析结果较好，其敏感度和特异性均在9 0 1 ) , l 上，但房扑和房性心动过速的识别的准确率较低，起搏器节律的错判较多，7 5 2 的分析结果需要重新修订由此可见，目前商业化心电分析软件的节律分析算法尚不完善，还有待进一步的改进综上所述，心拍节律分析和心拍分类研究一样，都是心电自动分析研究中尚有待完善，需要进一步探索的领域，虽然有学者在提出了大量算法，但由于某些基础问题尚未解决，应用于临床实际效果仍不很理想2 5 本章小结本章主要从心电信号预处理、波形检测和相关参数提取以及心律失常自动诊断三个方面介绍了心电自动分析技术的研究方法和研究现状心电信号预处理方面，现有算法相对较为成熟，基本可以有效滤除最常见的基线漂移、工频干扰等噪声；波形检测和相关参数方面，q r s 复合波的检测已经十分成熟，部分现有算法的q r s 波检出率达到了9 9 9 以上，p 波、t 波检测及其相关参数提取尚存在诸多实际困难，其检测分析结果尚不理想；心律失常自动诊断方面，受研究基础和心律失常复杂多变特点制约，其实际诊断分析结果还远未达让人满意的程度，仅有少量成果被应用于临床辅助诊断，部分算法虽然给出了较好的分析结果，但还难以真正切实有效地应用于临床实际2 1浙江大学硕士学论文心拍模板分类和特征参数提取第三章心拍模板分类和特征参数提取3 1 引言心律失常心拍往往表现为q r s 复合波群形态的变化，因而根据形态特征参数和模板匹配都属于异常心拍分类较常用的方法，但由于心电信号特征参数具有模糊性，各种特征参数具有一定的个体差异性，特征参数提取较少或采用固定参数阈值判断易造成异常心拍的误判和漏判本文利用基于模板匹配的心拍模板分类方法判断心拍是否为窦性q r s 波心拍，同时提取心拍的多个形态特征参数，并根据心拍模板分类结果的实现了对部分参数阈值的自动选取，在一定程度上提高了算法的可靠性3 2e c g 信号预处理和r 波定位如第二章所述，由于目前心电信号的预处理和q 1 l s 波检测已相对较为成熟，因此本文并不将此作为研究重点，仅做一些必要处理e c c f l 宫号预处理方面，为抑制原始信号的伪迹和噪声干扰，本文采用窗宽为1 5 0 、频带范围为1 4 0 h z 的f i r 数字带通滤波器对m i t - b i h 数据库的原始心电信号数据进行滤波。如图3 1 所示，经预处理后，原始信号中的基线漂移和部分高频噪声等干扰得到了有效抑制，基本可以满足模板分类和参数提取的需要。图3 1e c g 信号预处理效果( m i t - b 1 h 数据库1 2 4 号记录) ：( a ) e c g 原始信号( b ) 滤波后的效果q r s 复合波定位方面，本文不作q r s 波检测，直接利用i v i i t - b i h 数据库中的r 波标注位置，但由于m i t - b i h 数据库中r 波是心电专家手工标注的，很难准确定位于r 波峰值处，因此为提高后续模板匹配分析的效果，需要对r 波进行简单重定位处理重定位主要方法是- 原始信号经预处理后，基线漂移基本被滤除，在此基础上寻找e c c f l 宫号的基线，然后寻找每个标记的r 波左右各l o o m s 范围内q i 塔波幅度的最大值( p m 瓠) 和最小值( p ) ，以其中相对基线偏移较大的采样点作浙江大学硕士学论文心拍模板分类和特征参数提取为新的r 波位置。特别的，若0 8 p m 。x p m i n i 2 5 ，即q i 塔复合波的波峰和波谷的幅值较为接近时，选择波峰作为新的r 波位置这样处理的目的是为了避免因q i 峪波形态的小幅变化造成后续的模板匹配位置出错r 波重定位的效果如图3 2 所示图3 2r 波重定位：( a ) 中竖线为原m i t - b i h 数据库标注的r 波位置( b ) 中竖线为r 波重定位后的r 波位置3 3 心拍模板分类模板匹配是心拍分类中较常使用的方法，其基本思想是通过计算被分析心拍和预先设定的e c g 信号模板相似性参数，当两者问的相似性参数小于一定阑值时，则认为两者匹配，即认为被分析心拍在形态上与设定模板接近，可以归于该类模板模板匹配方法简单，运算量小，适用于心电信号的快速分析心拍模板分类的主要目的是为了获取窦性q r s 波心拍的粗分类q r s 复合波是由左右心室除极所产生的，虽然窦性q r s 波形态具有较大的个体差异性，但是在同一个体内只要心脏电生理信号在心室内正常传导时，q r s 波的形态一般比较稳定，具有高度一致性，因此可建立一正常窦性q r s 波心拍模板，通过模板匹配的方法将被分析的e c g 心拍初步划分为窦性q r s 波心拍和非窦性q r s 波心拍虽然通过该方法获得的窦性心拍分类无法区分正常窦性心拍和房性心律失常心拍( 如房性早搏、房扑、房颤等) ，但可以有效地识别因室性心律失常造成q r s 波畸形的各类心拍( 如室性早搏等) ，为后续心律失常心拍分类提供了十分必要的信息浙江大学硕士学论文心拍模板分类和特征参数提取3 3 1 波形相似度指标的选择心拍波形相似度指标是决定模板匹配算法效果的关键，一个好的波形相似度指标应当同时具备较小的运算量和良好的波形区分能力，在本文心拍模板分类中即要求该指标能有效地区分窦性q r s 波和非窦性q r s 波心拍波形相似度的表征可以归结为数据对象间的距离问题，在聚类分析和图像匹配中用于度量数据对象相似性瑚异性的常用方法有相关系数法、夹角余弦法、明可夫斯基距离( 包括欧氏距离和曼哈坦距离等) 、h a u s d o r f f 距离、马氏( m a h a l a n o b i s ) 距离等。本文比较了相关系数、曼哈坦蚴砌触) 距离和h a u s d o r f f 距离区分窦性非窦性q r s 波能力，从而选择相应的波形相似度指标以获取最佳的心拍模板分类效果。以下简单介绍这三种波形相似度测度指标的基本概念相关系数是一种相似系数，在数理统计中用于描述两个随机变量间相关性的参数，其定义如下：cov ( x ，y )一万雨万丽万一e 【x e ( x ) 】【y e ( y ) 】)= _ _ ；= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 一4 d ( x ) d ( 】，)( x ( f ) 一_ ) ( 】，( f ) 一歹)j = l( 3 1 )式( 3 1 ) 中c o v ( x , d 为随机变量墨躏协方差，d ( a 3 和以d 分别是随机变量x和尚方差，相关系数啪隶征了丘眨间的线性相关性，当肺厢者存在线性变换关系时i 圳= 1 ，当两者线性相关性较差时，l ，州就接近于0 特别的，在波形相似性度量中，若r x r o 时更差，因此为避免啪出现负值，对啪微如下简单变换：rr ，：生| 上上( 3 2 )2变换后的得到的碳值在0 一l 问，用于本文波形相似性比较曼哈坦( 奴砌缄触) 距离，又称绝对值距离，属于相异系数，是明可夫斯基浙江大学硕士学论文心拍模板分类和特征参数提取q 撕船奶距离最简单的一种形式，明可夫斯基距离定义如下：d ( 五y ) =( 3 3 )当q = l 时，明可夫斯基距离印为m a n h a t t a n 距离：d ( x ，y ) = ix ( 沪】，( f ) l( 3 4 )i = lm a n h a t t a n 距离计算十分简单，计算量小，衡量波形相似性时对于波形面积变化比较敏感，因此对于区分窦性q r s 波和宽大畸形的室性早搏q r s 波十分有利，但对波形幅值变化等线性变化亦比较敏感，通常需要做归一化处理( 9 h a u s d o 胡隧离是图像匹配中一种常用的相似度测度方法，它表征的是两个点集之闻的不相似程度对于给定的两个有限集合a = 他，呸，口口) 和b = 6 l ，b 29 9 6 口) ，4 和b 之间的h 础m 距离定义为 5 9 1 ：( 彳，b ) = m a x ( h ( a ，b ) ，h ( b ，4 ) )( 3 5 )其中办似固和办( b 4 ) 定义如下：办( 彳，b ) = m a i e 碍a 艇婴ji iq 一哆i l( 3 6 )d j 办( b ，彳) = 毋野1 a 癯ia pi it ql l( 3 7 )d 廿。上式中l 表示点集彳，b 间的某种距离范数( 本文采用欧氏距离作为其距离范数) h ( a 固和办( b 4 ) 分别称为前向和后向h a u s d o r i f 距离如果圳固司，则表示a 中所有点到b 中点的距离不超过d ，也就是说a 中点都在b 中点的距离为d 的范围内( 如图3 3 所示) h a u s d o r f f 距离的主要缺点在于它对噪声较为敏感ab图3 3 h a u s d o r f f 离示意图：a ，b 分别为两个表示椭圆的点集，直线d 的长度即为a 和b 的l h u s d o r f f 距离为比较三种相似度评判指标对于窦性q i 峪波形态区分的能力，本文选取了m i t - b i h 心律失常数据中的q r s 波形态异常心拍数日相对较多且波形较具代表浙江大学硕士学论文心拍模板分类和特征参数提取性的5 条记录( 记录号分别为1 0 5 、1 0 6 、1 1 6 、2 0 8 、2 1 3 ) 作为测试数据集。该测试数据集中正常心拍( n ) 和房性早搏心拍( a ) 被归为窦性q r s 波心拍组，其余心拍作为非窦性q r s 波心拍组，如表3 1 所示表3 1 测试数据集的窦性，非窦性心拍构成本文选取每条记录的前1 0 个正常心拍( m i t - b i h 数据库标记为n 的心拍) 的平均值作为该条记录数据的窦性q r s 波形心拍模板，然后通过模板匹配分别计算上述三种相似性评判指标对于记录内每个心拍的相似度数值。模板匹配的方法是将被比较心拍与心拍模板在r 峰处对齐并进行归一化处理( 处理方法详解见后文相应部分) ，然后根据正常窦性q r s 波宽度一般不超过2 0 0 m s 的特点在r 峰左右各3 6 个点范围内计算各相似性指标参数在获得测试数据集中所有心拍的相似度参数后，本文分别分析了三种相似度指标对于窦性q r s 波心拍和非窦性q r s 波心拍统计特性，其相应的相似度参数概率分布如图3 仁图3 8 所示毛相关系数b m a n h a t t a n 距离c h a u s d o r f f 距离f#i!：；f：；：i丑 ，夏1 ，l一。一二jox_-_，- ，h ，篱斑l 坂矗矗al j图3 4 三种相似性指标在m i t - b i h 数据库1 惦记录中的概率密度分布：蓝色曲线代表窦性心拍，红色曲线代表非窦性心拍，x 轴表示对应相似性参数值，y 轴表示其相应的心拍出现概率( 下图同)2 6；11，+；：一；：十；_一-一一浙江大学硕士学论文心拍模板分类和特征参数提取曩相关系数图3 5 三种相似性指标在m i t - b i h 数据库1 0 6 记录中的概率密度分布纵相关系数：i磊；f毒州扣；fl ；轰；。i嗍 、；i 玛i；臻lf；杆薄蔓“；7 炎。“器i &7 强rrlr镌“过_ h 岷r + r 砭“”广r 厂-、焱。走一图3 6 三种相似性指标在m i t - b i h 数据库1 1 6 记录中的概率密度分布氖相关系数b m a n h a t t a n _ 离c h a u s d o m 琵离r r i+- ； -、：心上：5- 一一。t _八7l 灸j、_一溜x 。l1 虹h ，一，图3 7 三种相似性指标在m r r - b i l 可数据库2 0 8 记录中的概率分布量相关系数b m a n h a t t a n , 离c h a u s d o r f f 巫离p i - ；。i飞、61 70 j0 , g；iil；i；ll；。；三l_盯- va、l。￥。剁1 ，j 张r州7 q ：图3 8 三种相似性指标在m i t - b i f i 数据库2 1 3 记录中的概率密度分布5 32，口：鍪坛0浙江大学硕士学论文心拍模板分类和特征参数提取由图3 仁图3 8 可以看出从总体上而言，窦性心拍和非窦性心拍在相似性参数的概率分布上有着明显的差异，特另9 是对于1 0 6 和1 1 6 号记录，两类心拍的概率分布