（电气工程专业论文）心电自动分析系统的研究.pdf

重庆大学硕士学位论文中文摘要 摘要 心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一，心电图检查是临床上诊断心 血管疾病的重要方法。心电图准确的自动分析与诊断对于心血管疾病的诊断起着 关键作用。随着计算机技术、数字信号处理技术、人工智能等先进理论的发展， 心电计算机自动分析技术的研究也不断向纵深发展。将心电自动分析技术用于动 态心电图中，使用计算机对所记录的长达2 4 小时的心电数据进行自动分析处理， 可以大大减轻海量数据给医生带来的负担 本研究总结了前人的成果，提出了一种医师经验与工程分析手段结合的研究 模式由于涉及的内容过多，实际研究采用了一种动态可扩展的框架。在现阶段 的研究中，主要以模拟医师临床诊断经验为主，并结合工程上的数据分析手段进 行部分病例的判别研究 目前，本研究主要展开了以下几方面的工作： 1 ) 介绍一种以提升小波变换实现心电信号滤波处理的方法。原始心电信号中 存在三种主要干扰：肌电干扰、基线漂移和工频干扰该方法首先采用提升小波 变换将原始心电信号分解为不同频段下的逼近信号和细节信号。其次根据心电信 号的特征，用阈值滤波方法对细节信号进行处理，最后再用提升小波逆变换重建 心电信号，就能实现心电信号中主要干扰的消除。 2 ) 研究了基于下采样的心电特征点的标定该方法首先对滤波后的心电信号 进行下采样，使得心电数据量大大减少；其次在下采样的心电信号中利用幅值和 一阶导数划分各个心拍及对每个心拍的p 波、q 波、r 波、s 波、t 波的识别；最 后对下采样得到的各个特征点进行更新，从而完成心电特征点的标定。下采样检 测算法基本不受采样频率的影响，幅值和一阶导数采用自适应阈值选择技术，并 采用回溯技术对可能遗漏的r 波进行再次检测，使得r 波的识别能够达到较高的 准确率，从而为后续的分析工作奠定了良好的基础。 3 ) 研究了心律失常和波形分类的识别算法。该方法通过检测每个心拍中各个 特征点之间的时间差和幅度差，以及与临近心拍之间的各个特征点的时间来确定 心拍是否正常。对每类心律失常的波形进行相似性划分，使得众多心拍被划分为 十几种不同特征的波形该检测算法可以根据病人心电波形的自身特点来进行差 异性参数阈值选择，并且能够达到满意的分类效果 4 ) 研究了嵌入式平台的构建嵌入式系统可运行于多种硬件平台，可裁剪， 性能优异，应用软件丰富，使用成本低，强大的网络功能，g u i ( 图形用户界而) 开 重庆大学硕士学位论文 中文摘要 发支持和丰富的开发技术资源使得它在医疗软件开发中的地位越来越显著，嵌入 式平台采用l i n u x 操作系统，l i n 慨系统源码开放，并且有个庞大的支持者群体，开 发技术文档齐全，对于编写g u i 程序提供了良好的开发平台。 5 ) 编写了嵌入式心电自动分析软件该软件采用q t 开发编写的。软件包括病 历库的管理，心电波形的显示，心电信号的滤波，特征点标注、心律失常分析、 波形分类等功能。该软件可以处理不同采样频率的心电数据，一至十二通道的心 电数据，并可局部放大心电信号供医师查看和编辑。同时软件对上述算法进行了 直观的验证。 关键词：心电图，提升小波，阙值，q r s 波检测，心律失常，波形检测 n 重庆大学硕士学位论文英文摘要 a b s t r a c t c a r d i o v a s c u l a rd i s e a s ei so n eo fd i s e a s ew h i c hi st h r a t e n i n gh u m a nb e i n g sl i f e e l e c t r o c a r d i o g r a m c g ) c h e c k i n gi s o n eo ft h ei m p o r t a n tw a y so fd i a g n o s i n g c a r d i o v a s c u l a rd i s e a s e e x a c te c ga u t o m a t i ca n a l y z i n ga n dd i a g n o s i n gp l a y sa n i m p o r t a n tr o l ei nd i a g n o s i n gc a r d i o v a s c u l a rd i s e a s e f o l l o w i n gw i t ht h ed e v e l o p m e n to f m v a n c c dt h e o r y ，c o m p u t e rt e c h n i q u ed i g i t a ls i g n a lp r o c e s st e c h n i q u ea n da r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c ee t a l ，r e s e a r c ho fe c gc o m p u t e ra u t o m a t i ca n a l y z i n gt e c h n i q u ec o n t i n u e s d e v e l o p i n gi na l t e r n a t et r a v e r s i n gd i r e c t i o n e c ga u t o m a t i ca n a l y z i n gi s u s e di n d y n a m i ce l e c t r o c a r d i o g r a m ( d c o ) t h el o a dw h i c hl a r g ed a t a sc a u s ei sr a p i d l y r e d u c e dw i t ht h eh e l po fa u t o m a t i ca n a l y z i n g2 4h o u r s e c gd a t aw h i c hr e c o r d e db y c o m p u t e r ar e s e a r c hm o d e lb a s e do no t h e r sf r u i ti sp r o p o s e di nt h i sp a p e ra n di t 啪i n t e g r a t e e x p e r i e n c eo f e c gs p e c i a l i s t sa n dt h et e c h n o l o g i e so f e n g i n e e r i n g h o w e v e r , t h em o d e l i n v o l v e dt o om u c hw o r k , s oar e s e a r c hf l a m ew h i c hc a l lb ee x t e n d a dd y n a m i ci su s e di n p r a c t i c e 1 1 圮w o r kp r e f o r m e d 砒p r e s e n tf o c u s e d0 1 1t h eu t i l i z a t i o no ft h ee x p e r i e n c eo f s p e c i a l i s t s ，a n ds o m ed a t aa n a l y s e sm e t h o di ne n g i n e e r i n ga r ea l s ou t i l i z e di nt h i sw o r k t h ef o l l o w i n gw o r kh a sb e e np e r f o r m e di nt h i sr e s c a r f h ： 1 ) i n t r o d u c eaw a yo ff i l t e r i n ge c gs i g n a l sb a s e d0 1 1l i f t i n gs c h e m ew a v e l e t t h e r e a r ct h r e ei n t e r f e r e n c e sw h i c ha p p e a r e df r e q u e n t l y , i n c l u d i n gm y o e l e c t r i ci n t e r f e r e n c e ， b a s e l i n ew 锄d e r , f r e q u e n c yi n t e r f e r e n c ea n di t sh a r m o n i cc o m p o n e n lf i r s t , t h e m e t h o dd e s t r u c to r i g i n a le c gs i g n a l si n t oa p p r o a c hs i g n a l sa n dd e t as i g n a l sw h i c hh a s d i f f e r e n tf r e q u e n c yr a n g ew i t hl m m gs c h e m ew a v e l e t s e c o n d , d e a lt h ed e l t as i g n a l w i t hp r o p e rt h r e s h o l db yt h ec h a r a c t e r i s t i co fe c gs i g n a l s f i n a l l y , r e c o n s t r u c tt h e s i g n a l sw i t ht h er e v e r s eo ff i r i n gs c h e m ew a v e l e ta n de r a s et h em a i nn o i s eo fe c g s i g n a l s 2 1i ti sr e s e a r c h e dt od e t e c tt h ee c gc h a r a c t e r i s t i cb yd o w ns a m p l i n g f i r s t , t h e m e t h o dd o w ns a m p l i n gt h ee c g s i g n a l sw h i c hh a sb e e nf i l t e r e dt or e d u c et h ed a t as i z e o fe c gs i g n , s s e c o n d , d e t e c tpw a v e , qw a v e ，rw a v e ，sw a v e ，tw a v eo fe v e r y t h r o bb ya m p l i t u d ea n df i r s td i f f e r e n c et h r e s h o l dj nd o w ns a m p l i n ge c g d a t a f i n a l l y , u p d a t ee v e r y c h a r a c t e r i s t i cp o i n tb yd o w ns a m p l i n gt of i n i s h d e t e c t i n ge c g c h a r a c t e r i s t i c d o w ns a m p l i n ga l g o r i t h mh a sn oa f f e c to nt h ec h a n g eo fs a m p l i n g f q u e n c y a m p l i t o d ea n d f i r s td i f f e l g n c et h r e s h o l du s es e l f a d a p t i n gs e l e c t i n g i l l 重庆大学硕士学位论文英文摘要 t e c h n i q u e s e c o n dd e t e c t i o ni sp r o c e s s e db yb a c kt r a c k i n gt e e l m i q u ei np o t e n t i a l o m i t t i n grw a v e t h et e c h n i q u e sw h i e l am e n t i o n e da b o v ef i l ea b l et oo b t a i nh i 曲 p e r c e n t a g eo f a c c u r a c ya n dm a k eag o o df o u n d a t i o nt of o l l o w e da n a l y z i n g 3 1i ti sr e s e a r c h e dt od e t e c ta r r h r t h m i aa n dw a v ec l a s s i f y t h em e t h o dj u d g et h e t h r o bn o r m a lo rn o tt h r o u o ad e t e c t i n gd i f f e r e n c et i m ea n dd i f f e r e n c ea m p l i t u d ei ne v e r y c h a r a c t e r i s t i co ft h et h r o b , a n dt h ep e r i o db e t w e e nt w oa d j a c e n tt h r o b c l a s s i f y i n g s i m i l a rw l l - , t r t of r o me v e r ya r r l a y t h m i aw s , v e t h e nh u n d r e d so ft h r o b sl i f ed i v i d e di n t o t e n so fw a v e sw h i c hh a v ed i f f e r e n tc h a r a c t e r i s t i ce a c ho t h e r t h em e t h o ds e l e c t t h r e s h o l dt h r o u 曲p a t i e n t se c gw a v ec h a r a c t e r i s t i ca n da p p r o a c hs a t i s f i e de f f e c t 4 1i ti sr e s e a r c h e dt ob u i l de m b e d d e dp l a t f o r m e m b e d d e ds y s t e mh a sa d v a n t a g e s s u c ha sr , n n i n gm a n yh a r d w a r ep l a t f o r m , c l i p p i n gc o 坞，g o o dp e r f o r m a n c e ，r i c hi n n w 黜i t e s o u i c c ，l o wu s e - c o s t , s t r o n gn e t w o r kf u n c t i o n ，s u p p o r t i n gg r a p h i c su s e r i n t e r f a c ea n dr i c hi nd e v e l o p m e n tl e s o u r c e t h ep o s i t i o ni sn l o l a n dm o l bo b v i o t 塔i n d e v e l o p i n gm e d i c a ls o f t w a r e e m b e d d e dp l a t f o r mu s el i n u xo p e r a t o rs y s t e m 1 i n u x o p e r a t o rs y s t e mo p e n si t ss o u r c ec o d ea n do w n sh e a v ys u p p o r t i n gp o p u l a t i o n t h e d e v e l o pd o c u m e n ti sc o m p l e t e i tp r o v i d e sg o o dd e v e l o pp l a t f o r mf o rw r i t i n gg u i p r o g r a m 5 ) t h ee m b e d d e de c g a u t o m a t i ca n a l r l i n gs o f t w a r ei sd e v e l o p e d ms o t t w a r e u 辩q tt od e v e l o p i tc o n t a i n sc a s eh i s t o r yd a t a b a s em m i a g 叮，e c gw a v ed i s p l a y ，e c g s i g n a l sf i l t e r , e c ( 3c h a r a c t e r i s t i cd e t e c t i n g , a r r h y t h m i aa n a l r z i n g w a v ec l a s s i f y , c a s e r e p o r tp r i n t i n ga n ds oo n t h es o f h a ec o u l dd e a le c ( 3d a t aw h i c hh a sd i f f e l e n c e s a m p l i n gf r e q u e n c yo ro n et ot w e l v ec h a n n e l s i ta l s oz o o mo u tl o c a le c gs i g n a l st o v i e wa n de d i tf o rd o c t o r t h ea l g o r i t h mw h i e l am e a t i o r t e da b o v ei se e r d f i e a t e db yt h e s o f l w a 陀 k e y w o n l s ：e l e e t r o e a r d i o g r a m ( e c g ) ，n i x i n g s c h e m e w a v e l e t , t h r e s h o l d , q r s c o m p l e x e sd e t e c t i o n ，a r r h y t h m i , w a v i ed e t e e l i o n i v 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。据我所知，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，也不包含为获得重废太堂 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：唐雪t签字日期：砷 年 月冶e l 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解重废太堂有关保留、使用学位论文的 规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许 论文被查阅和借阅。本人授权重庆太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，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() ，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密( ) 。 ( 请只在上述一个括号内打“4 ”) 学位论文作者签名：店雪t 导师签名：( 何 签字日期： 砷年j 月呓e l 签字日期：切b 7 年p 月艿日 重庆大学硕士学位论文1 绪论 1 绪论 1 1 引言 心血管疾病是威胁人类生命健康的严重疾病之一。由于它的多发性和常发性， 在许多国家中它是人们致死的重要原因，因此心脏疾病的诊断和防治是当今医学 界面临的主要问题。 心电信号是心脏的电生理活动在人体体表的表现，正常人的心电图一般有5 个波，分别为p 、q 、r 、s 、t 波。p 波代表心房的除极化，q r s 复合波代表心室除 极化，t 波代表心室复极化i l 】。当心脏出现异常搏动时，心电图会反映出这种变化， 根据心电图中这5 个波的变化对很多疾病的早期检测具有很强的指导作用心电 图( e c g ) 在诊断心率变异、心肌缺血、心肌梗塞等方面有着重要作用，但病态心 电图种类繁多、变异极大，同种病理的不同患者的心电图甚至同一患者本身的e c g 都存在着很大的差异，要对其做出准确判断，通常需要医师具有丰富的知识和积 累大量的临床经验。此外，若医师长期从事大量图形的识别工作，极易疲劳，容 易漏检、出错，因而心电自动分析技术一度是人们的研究热点。这一研究的真正 实现不仅可以使医师从繁琐的图形识别工作中解脱出来，也是日后心电图机发展 为家庭健康监护设备的重要基础 心电自动分析技术是应用计算机进行心电波形数据处理的自控系统，随着计 算机技术的发展，心电自动分析技术已经进入实用阶段1 2 1 由于有些疾病的发作具 有很大的偶然性和突发性，将生理参数监护从床边扩展到家里，实现远程医疗是 很有现实意义的。这样医生可以实时的远程获取病人的信息并进行诊断，取代了 原来护士定时查看病房的床边监护模式啪在日常生活中有效监测患者的心电图， 发现异常信息并记录下来，由于可以长时间保存所获得的心电信号，发现异常情 况给予报警，对于猝发的心律失常患者能够及时发现，从而采取相应的措旄，使 7 0 8 0 的患者有效的避免了死亡。所以对这类患者发病前后几秒的心电图进行 监测报警，这是一种挽救患者生命的关键措施 伴随着心电图的发展，心电自动分析系统的研究也有着悠久的历史，许多学 者进行了大量相关探讨，从噪声干扰的抑制到特征点的识别、特征参数的检测、 波形的聚类分析、波形的分类判断，一直到最终诊断方法的研究，包含了大量的 内容虽然一些心电自动分析程序已从实验室投入临床应用，但许多研究成果尚 未广泛为临床接受，其主要原因是心电波形的识别不准，计算机诊断标准不统一， 有些诊断结果与临床常用术语存在较大差异，这一工作有待继续深入探索 嵌入式系统是以应用为中心，强调体积和功能的可裁减性，是以完成控制、 重庆大学硕士学位论文1 绪论 监测等功能为目标的专用系统”。它是先进的计算机技术、半导体工艺、电子技术 和通信网络技术与各领域的具体应用相结合的产物。其中a 蹦公司生产的处理器， 使用精简指令集，体积小、性价比高的处理器宏单元，使得设计出的嵌入式系统 耗电更少，成本更低，功能更强，目前a r m 已经在1 0 0 多个国家和地区广泛使用。 为心电实时自动分析提供了良好的硬件平台。 鉴于心电图研究在临床医学和实际科研工作中愈来愈重要的作用，自2 0 世纪 6 0 年代以来，心电图研究成为心血管疾病诊断领域中的实用、高效、无创、安全、 准确、可重复性强的重要检查方法，日益受到医疗仪器开发机构和临床医学的关注 和重视限”嵌入式系统集软硬件为一体，代码小，执行速度快，专用紧凑，可靠 性高等优点使它在医疗电子设备的开发中使用的越来越多，越来越广泛，也为心 电自动分析系统提供了良好的实现平台 1 2 心电信号的特点 在正常人体中，由窦房结发出的一次兴奋，按一定的途径和进程，依次传向 心房和心室，从而引起整个心脏的兴奋。因此，每一个心电周期中，心脏各部分 兴奋过程中出现的电变化传播方向、途径、次序和时间等都有一定的规律。这种 生物电变化通过心脏周围的导电组织和体液传导到体表，使体表各部位产生电位 改变，再通过装有放大和描记设备的心电图仪器，把每次心电周期的电位变化描 记成连续的曲线，就是临床上记录的心电图心电图反映了心脏兴奋的产生、 传导和恢复过程中的生物电变化 1 2 1 心电信号的形成 心脏是一个由心肌组织构成的具有膜瓣结构的空腔器官，是血液循环系统的 动力装置它不停地做收缩和舒张交替的活动。舒张期中，血液从静脉返回心脏； 收缩期中，血液从心脏射入动脉。心脏不停地收缩一舒张的原因在于心脏的电生 理现象，即心肌细胞的收缩反应是由心肌膜的兴奋通过兴奋一收缩耦联触发产生 的，这与骨骼肌是一样的但所不同的是，某些心肌具有自动产生节律性兴奋的 能力，产生的兴奋通过特殊传导系统在心房心室的心肌之间有规律地迅速传播， 引起心脏的所有细胞按一定的时问顺序发生兴奋和收缩。 心脏细胞除极和复极的电生理现象，是心脏运动的基础。由于心脏内部产生 的一系列非常协调的电刺激脉冲，分别使心房、心室的肌肉细胞兴奋，使之有节 律地舒张和收缩，从而实现“血液泵”的功能，维持人体循环系统的正常运转 心电信号则是从宏观上记录心脏细胞的除极和复极过程，从一定程度上客观反映 了心脏各部位的生理状况，因而在临床医学中有重要意义。 每一个心脏细胞的除极和复极过程可以等效于一个电偶极子的活动。为了研 2 重庆大学硕士学位论文1 绪论 究方便和简化分析，可以把人体看作是一个容积导体，心脏细胞的电偶极子在该 容积导体的空间中形成一定方向和大小的电场，所有电偶极子电场向量相加，形 成综合向量，即心电向量。当它作用于人体的容积导体时，在体表不同部位则形 成电位差，通常从体表检测到的心电信号就是这种电位差信号。显然，当检测电 极安放位置不同时，得到的心电信号波形也不同，于是产生了临床上不同的导联 接法在体表不同位置连续记录两点间的电位差所得到的随时间变化的曲线，就 是人们所熟悉的心电刚耵。 1 2 2 常规心电图 常规心电图是从体表观察心脏生物电活动的无创性检查技术每次心脏搏 动，包括心房和心室的顺序机械性收缩和舒张，称为一个心动周期。与机械运动 相对应的心电活动，包括心房和心室的电收缩期( 除极和复极) 和舒张期( 静息期) ， 构成一个心电周期。心脏的电活动发生在机械运动之前，先有电的兴奋激动，后 有机械收缩运动，它们之间有一部分时间重叠，是“电( 兴奋) 一机械( 收缩) 耦联” 关系心脏的电激动过程影响着全身各个部位，使体表的不同部位发生了电位差， 产生了电动力。在心电周期的整个过程中，此电位差也在不间断地变动。通过心 电图机把这变动的电位差记录成曲线，就是心电图嘲 常规心电图是由一系列“波组”构成的曲线图，如图1 1 所示。 图1 1 典型心电图 f i g1 1s c h e m a t i cd i a g r a mo f e c g p 波：代表左右心房的除极过程其起点表示从窦房结发出的电激动已到心 房，使心房开始除极；其终点表示两心房全部除极完毕。p 波波顶圆钝、光滑、 有时可能有小切迹，但应 0 0 4 秒。p 波的整个时间应 0 1 1 秒，其肢导联振幅 0 2 5 毫伏，胸导联直立振幅应 0 1 5 毫伏。 p _ r 段：相当于激动通过房室结及房室束的总时间( 亦即p 波终点到r 波 或q 波起点这一节段) 。其起点表示心房除极完毕，其终点表示心室除极开始。心 电图上描出的为一等位线，在这段中可埋藏着心房复极波t a 波，多被q r s 波 3 重庆大学硕士学位论文 1 绪论 所覆盖。 p - r 间期：自一b 房开始除极至心室开始除极的间隔时间。代表从窦房结发出 的电激动经结间束激动心房后由房室交界区、房室束、束支及蒲肯野纤维到达心 室，使心室开始除极。p r 期间正常值范围一般为0 1 2 - 0 2 0 秒 o r s 波群：反映左、右心室除极的全过程。典型的q r s 波群，包括3 个紧 密相连的波：第1 个向下的波称为q ( 或q ) 波；第1 个向上的波称为r ( 或r 波) ；以后向下的波称为s ( 或s 波) 。s 波以后向上的波称为r ( 或r ) 波；r 波后向下的波称为s ( 或s ) 波，依此类推。如果仅有向下的波称为q s 波。 q r s 波群中振幅较大的波用q 、r 、s 分别代表，振幅较小的波用q 、r 、s 分别 代表o r s 时限代表心室除极所需时间，正常为0 0 6 0 1 0 秒。 j 点：为q r s 波终了及s t 段初始的结合点j 点多位于等电位线上，上 下偏移应小于0 i 毫伏。 s t 段：代表心室除极终了到心室复极开始在体表产生电位差以前的一短暂 瞬间。正常人在等位线上，但亦可轻度偏移。 t 波：反映心室复极过程产生的电位变化，又称心室复极波。一般其间期为 0 0 5 0 2 5 秒，振幅愈高，问期愈长 q - t 间期：从q r s 波起始至t 波终末的时间。代表心室除极和复极的总时 间( 即心室的电收缩时间) ，与心率快慢有关。其一般值为0 3 0 0 0 4 秒。 u 波：又称后电位，一般认为是心室舒张的机械性结果，由心室舒张时形成 的后电位产生。亦有认为与心肌传导纤维或乳头肌的复极有关其振幅为0 0 5 0 2 毫伏，宽度 o 2 7 秒 t p 段：代表心室的电收缩期( 除极与复极) 完毕到下一个心电周期心房开始 除极的时间。此段为心室的电舒张期( 静止期) ，处于心电图等位线上 1 3 心电图自动分析系统的研发 开发心电图自动分析系统，其意义主要体现在医学研究、临床治疗、医学教 学这三个方面。 1 3 1 在医学科研上的意义 心电图自动分析系统通过对心电信号进行处理，提取出特征值，进而得到诊 断结论，是医师在临床医疗工作中以患者或可能成为患者的人群为对象，以疾病 在心电图上反映出的特征值、诊断结果为内容的疾病认识过程的系统总结。这些 总结不但是临床医学科研的信息来源，也为医学科研提供了佐证系统中收录的 患者的心电图数据信息以及其通过分析得到的特征值客观的展现了特定疾病状态 或不同疾病状态下的各种一b 电图特征，这些明确的临床诊断依据，有助于建立某 4 重庆大学硕士学位论文1 绪论 些疾病( 如心肌梗塞、心脏肥大等) 的心电图诊断标准，并为探讨或评价心电图的 某些参数指标提供临床信息同时，医学科研人员也可以由此真实的了解心电图 检测技术对某些疾病的诊断所能提供的有效信息，为日后心电图机发展为家庭健 康监护设备提供理论支持 1 3 2 在临床医疗上的作用 心电图特别是动态心电图监测的时间长，数据量大，医生无法逐个检查心电 波形。为了将医务人员从繁重、枯燥的海量心电数据处理中解放出来，避免医务 人员由于环境及自身原因造成的对有效数据遗漏或误诊，心电图自动分析系统应 运而生5 0 年代以来心电图领域引进了计算机辅助诊断技术，由于有计算机迅速 处理数据，临床诊断筛选的工作效率、判别的准确性、快速性得到了很大提高 心电图自动分析系统通过对心电信号进行处理，得到各个波形的特征值，并经过 诊断系统的分析处理提供诊断建议，医师只需对系统判为异常的心电图做重点检 测并参考诊断建议，即可得出诊断结论，极大的降低了临床医师的劳动强度，避 免了漏检情况的出现，提高了诊断结果的准确性，从而达到最佳的医疗诊断水平。 并且由于计算机硬件将大量心电图及其相关信息作为资料进行存储并能够高清 晰、无失真、动态显示，患者的各项信息都比较完整的保存下来并可以被方便快 捷的调用、查询，其多样的心电图特征和对应患者的相关临床病理资料在医疗中 可以同时发挥病历档案的作用，为日后病员复诊时面向医务人员、医疗管理人员 和病员本身提供医疗信息服务，使医务工作者在面对病员时可以从整体考虑，系 统组织各个方面的协调运行，从而达到最佳的诊疗效果。 1 3 3 在医学教学上的作用 医学教学尤其是临床医学教学具有自身的特点，它不仅仅是医学原理、医学 理论的学习与传授，更是一门具体的实践性学科。心电图自动分析系统可以动态 的显示心电图波形，实时进行诊断，系统中的心电图特征值、病理资料、病员个 人信息都是强有力的病证，在医学学生的自主学习和教师教学过程中，利用这些 信息作为教学实践和学习内容，可以达到传统教学模式所无法达到的效果。 1 4 国内外现状综述 1 4 1 心电自动分析技术的发展 b c g 自动分析技术的信号记录方式，可以分为两种类型：一种是使用多个( 3 个以上) 心电图导联来记录体表的心电信号，以获得某段时间内心脏活动较全面 的信息，其侧重于了解心脏电活动是否发生异常、异常的性质和程度以及病变发 生的区域；另一种则是用一个或两个导联连续记录、分析很长时间的心电信号， 时间长达数小时甚至数天，其侧重于了解心脏电活动在较长时间里的节律、个别 5 重庆大学硕士学位论文i 绪论 心拍是否正常，以及发生心律失常的时刻、类型和频度等情况。大多数e c g 自动 分析技术都是针对第二种方式提出的，尤其是采用单导联检测。而多导联检测也 可以把每个导联的e c g 加权，形成一个综合的e c g 信号后，再采用单导联技术进 行分析。因而单导联e c g 信号分析技术是e c g 自动分析的基础。 b c g 自动分析的内容主要包括：信号的预处理、数字滤波、波形检测、特征点 提取与分类、数据压缩等随着计算机技术的不断发展，自动分析的内容也在不 断地增加。心电信号比较微弱，极易受到环境的干扰。为了增强心电信号中的有 效成分、抑制噪声和干扰、提高波形检测的准确率，除了对心电记录仪的硬件抗 干扰能力有较高的要求外，还需要对e c g 信号进行滤波预处理预处理之后的波 形检测和特征参数提取是自动分析系统的关键，其准确性和可靠性决定着诊断的 效果。这一部分将能够检测出e c g 信号中各个波形的具体位置，识别各波波界的 特征点，提取各项特征参数所提取的特征参数，包括各波的时限、幅度和各间 期时间等，将用于下一步的心电图分类识别及疾病诊断。分类识别是对e c g 记录 的自动分析诊断和解释，运用具体的分类算法对送入的心电波形或特征参数进行 判别，并由此判断该e c g 信号是否对应某一病症。下面我们分别介绍一下在e c g 自动分析中前人的一些研究成果。 1 4 2e c g 信号的滤波预处理 人们在数字滤波软件方面做了很多工作，如t h a k o r 设计的巴特沃斯型带通滤 波器，考虑心电图信号的频谱分布特性；l y n n 提供的整系数数字滤波器具有线性 相位，可以实现低通、高通和带通等不同形式的滤波也有人用n o t c h 法、改进 的l e v k o v 法滤除工频干扰，用自适应相干模板法同时抑制工频干扰和基线漂移等。 近几年来，小波分析被引入e c g 滤波处理中小波变换具有良好的时频局部 化特性，实现了信号从时域到时间一尺度相平面的转换。通过多尺度分析可以在 不同的尺度下观察信号不同的局部化特征，十分适用于像f g 信号这样的具有较 强随机性、信噪比较低、非线性非平稳和奇异点较多的生物医学信号的分析处理 小波变换用于e c g 滤波，常采用的算法有去除噪声干扰所对应的小波多分辨率分 解尺度上的细节能量、小波空间的阈值化处理、小波变换模极大值方法“”4 这几 种算法都可以有效去除e c g 中的噪声、干扰，但也存在一定的问题“”，如；去除 细节的滤波方法会因为心电信号的频带与噪声干扰的频带有重叠，而造成一些有 用心电信息的损失；小波空间阈值化处理方法会在滤波后的恢复信号中出现g i b b s 振荡现象，造成信号失真；而用小波变换模极大值方法滤波后，信号波形恢复效 果不好因此，在实际应用中需考虑措施进行改造，提高滤波性能。实际中已有 许多改进算法，如郑凯梅为减少q r s 波的信息损失，在去噪声、干扰细节分量的 基础上进行模极大值对的检测；高清维采用平稳小波变换进行心电信号的分解， 6 重庆大学硕士学位论文l 绪论 以对阈值滤波方法进行改进1 。目前新的滤波方法仍在发展中。 1 4 3e c g 信号的波形检测 1 ) o r s 波检测 q r s 波的检测是e g g 自动分析的关键问题，是诊断心律失常的重要依据，而且 只有在o r s 波确定之后，才能分析e c l 3 的其他细节信息。0 r s 波检测包括q r s 波位 置、宽度、面积的检测，各参量检测方法已有不少研究成果发表，但是各种方法 均有其不足之处。因为心电信号波形的复杂性和生理上的变异性，以及各种类型 噪声、干扰的存在，都使得o r s 波的精确检测有很大困难“旧。 目前o r s 波的检测既有硬件方法也有软件方法。其中，o r s 波的软件检测技术 是随着计算机技术的发展而迅速发展起来的。用软件处理的方法可以方便地进行 数字滤波、线性和非线性变换以及判定处理等，并可灵活选择调整各类参数，对 复杂情况进行判断处理，具有许多优越性a 软件检测o r s 波的方法可大致分为两 种：基于信号处理的检测和基于图像识别的检测。下面我们分别介绍一下前人在这 两方面所作的研究工作。 基于信号处理的o r s 波检测方法是对滤波以后的e c a 3 信号进行菜种变换， 以提高o r s 信号的份量，然后采用一系列阙值进行判别。这是检测技术中的关键， 也是各类检测技术的不同点。早期研究中，对e g g 进行变换运用较多的方法是求 e c g 的一阶或二阶差分，然后采用固定阈值或可变阈值进行判决。采用可变阈值进 行判决，可以减少由于干扰或高p 、高t 波的存在而产生的假阳性结果，以及由于 心律失常或q r s 波幅度变小导致漏检而产生的假阴性结果。所采用的可变阈值有 幅度阈值、斜率阈值和时间间隔阈值等。 另外一种基于信号处理的方法是相关法，其原理是把e c g 信号采样点与预先 存储的心电图波形模板逐点比较，当待处理信号与模板吻合时其相关值最大常 用的比较方法有平均平方法、最小二乘法和面积差分法等。所存储的信号可以是 正常或非正常的o r s 信号这种方法不仅可以检测o r s 波，而且可以提取心律失 常下的q r s 波，但它对高频噪声和基线漂移很敏感。 也有研究者提出了基于数学形态学的o r s 波检测方法。该方法每次使用一个 导联的信号，通过对心电图信号作形态运算，将o r s 波群检测出来其具有数学 上的严谨性、精确性和鲁棒性，而且计算过程简单，仅需做形态运算( 开关) ，但 是这种方法对噪声比较敏感 近年来，人们又将小波变换引入到q r s 波检测。小波变换应用于o r s 波检 测，都是基于m a l l a t 等人在信号奇异性检测和信号的小波系数局部极值分析之上 的，检测效果不错。该方法同时还可以用于p 波和t 波的检测。 基于图像识别的o r s 波检测方法又称为句法，其思想根据是心电信号的病 7 重庆大学硕士学位论文l 绪论 理特征不仅与波形的各种参数有关，而且与其波形形态有直接关系。句法方法处 理心电信号一般不对信号作变换，处理过的信号以及为识别q r s 波建立的模式还 可以进一步识别p ，t 波和其它成分，这是句法的长处。句法方法存在的问题有： 对噪声较敏感：由于要建立心电图的模式，采用一系列数值特征判别，处理速度较 慢：在进一步的心律失常分析中不便沿用医生传统的分析方法与步骤。总之，句法 方法的检测结果不比非句法好，应用的较少 2 ) p 波和t 波的检测 在e c g 信号中，p 波和t 波幅度小、频率低，难以与干扰、噪声分离，因此比 q r s 波的检测更加困难。通常它们的检测是在q r s 波定位之后进行的。在p 波检测 中应用较多的是自适应滤波检测，但它不适用于心律失常自动分析的场合。类似 于q r s 波检测，也可以运用句法方法检测p 波和t 波，但是也存在类似q r s 波检 测中的问题，且检测效果不如q r s 波检测。现在人们采用小波变换技术进行p 波 和t 波的检测，得到了较好的检测效果。目前对e c g 的p 波和t 波的检测，仍是 一个未很好解决的问题，还在进一步的研究中。 1 4 4e c g 的分类识别及疾病诊断 e c g 自动分析的最终目的是让计算机代替医生完成心电波形的分类，并根据其 它一些临床特征自动地做出疾病诊断。通俗地讲就是希望计算机能从大量的心电 图数据中自动标示出那些有病理意义的o r s 波，降低医生的劳动强度，提高工作 效率。早期医生和科研工作者是根据e c g 分析得出某些特征参数，如r r 间期、s t 段电平等，再利用功率谱分析等信号处理技术对病人的某一类疾病做出诊断。随 着长时间动态心电信号分析应用的逐步普及，人们对心电图分析的精度提高到了 单个心拍的水平，即根据每个心拍的波形和特征，判别心拍正常或异常、以及异 常的种类，并进一步分析其心律失常的种类“” e c g 心拍分类识别的方法大致分为统计分类法、句法分析、模糊技术、人工智 能等几种类型。其中统计分类法包括特征提取、模板匹配、数据聚类、分形等：人 工智能方法包括专家系统和神经网络两种。周群一在其博士论文中对以上各种心 拍分类技术进行了全面的总结介绍。早期的心拍分类识别技术主要集中在模板匹 配、特征提取等几种方法上近年来，模糊技术和神经网络的应用非常广泛，各 种心拍分类技术也越来越多的相互交叉应用。 在解决e c g 模式自动识别问题上，模糊技术和人工神经网络具有明显的优势 引入模糊技术，可以将不精确的测量数据或定性描述的模糊语言转换为能够被自 动识别模块可利用的数值信息而神经网络用于e c 6 模式自动识别的优势在于：具 有其它方法不可匹敌的知识获取能力和学习能力：具有高速并行数据处理能力及 良好的容错性。当环境信息不十分完全，例如，获取的e c g 模式的某些特征分量 0 重庆大学硕士学位论文l 绪论 不完整或者不完全准确，它仍然可以通过计算而得出比较令人满意的解答和判断o ”。 模糊理论用于心拍分类一般包括以下几个步骤：首先对e c g 信号进行特征提 取，然后将这些特征量模糊化，再进行模糊推理，通过模糊决策规则，得到最终 的分类结果 人工神经网络用于心拍分类的主要原理是通过大量e c g 样本数据的学习，根据 某种学习算法，自动调整神经网络的结构参数