（生物医学工程专业论文）动态心电信号分析系统设计.pdf

硕士学位论文a b s t r a c t a bs t r a c t t h ee x a c ta u t o m a t i ca n a l y s i sf o re l e c t r o c a r d i o g r a m ( e c g ) s i g n a li s t h ek e yt ot h ed i a g n o s i si nt h ec a r d i a cd i s e a s e ，t h ee c g a n a l y s i ss o f t w a r e c a np r o v i d et h ec l e a re c gt od o c t o r ，e n h a n c et h ea c c u r a c yo fa n a l y s i s a n dd i a g n o s e sa r es i g n i f i c a n ti nc l i n i c i nt h i s p a p e r , t h e m e t h o d so f c o m p u t e r a u t o m a t i c a n a l y s i s t e c h n o l o g ya r es t u d i e d c o m b i n i n gw i t ht h ed e v e l o p m e n to fh o l t e re c g m o n i t o ri n s t r u m e n t ，t h ef u n c t i o n so fd i s p l a y , p r e t r e a t m e n t ，w a v e f o r m i d e n t i f i c a t i o n ，p a r a m e t r i cc o m p u t a t i o na n da n a l y s i so fe c ga r er e a l i z e d t h ee c ga u t o m a t i ca n a l y s i ss o f t w a r es y s t e mw h i c hi sc o m p o s e do fe c g d i s p l a y , p r e t r e a t m e n ta n da n a l y s i sm o d u l e si sd e s i g n e ds u c c e s s f u l l y t h i s s y s t e mp o s s e s s e sc l i n i c a la p p l i c a t i o nv a l u e i nt h ed i s p l a ym o d u l e ，b o t hh o l t e re c ga n dm i t - b i ha r r h y t h m i a d a t a b a s es i g n a l sc a nb er e a da n dd i s p l a y e di nt h em a i nu s e ri n t e r f a c e t h e nw ea n a l y z et h ei n t e r f e r e n c e so fe c ga n da d o p tt h em e t h o do f s i n g l e - - s c a l e a n d m u l t i - s c a l ew a v e l e tt r a n s f o r mt or e s t r a i nt h e i n t e r f e r e n c e sr e j e c t i o ne f f e c t i v e l y , s u c ha s5 0 h zp o w e rl i n ei n t e r f e r e n c e a n db a s e l i n ew a n d e r i nt h e a n a l y s i sm o d u l e ，t h em e t h o db a s e do n w a v e l e tt r a n s f o r mo nt i m e - f r e q u e n c ya n a l y z i n gi sp r e s e n t e dt o i d e n t i f y q r sc o m p l e xi nt h i sp a p e r , a n dt h epw a v ea n dtw a v eo fe c gs i g n a la r e d e t e c t e db a s e do nt h ed e t e c t i o no fq r s t h er e a lt i m eh e a r tr a t e c a l c u l a t i o na n da n a l y s i so fh e a r tr a t ev a r i a b i l i t y ( h r v ) ，b i g e m i n ya n d t r i g e m i n ya r ei m p l e m e n t e db yp i c k i n gu pt h ep a r a m e t e r so fe c gs i g n a l ， s u c ha sr ri n t e r v a la n dp ri n t e r v a le t t h eh o l t e re c ga n dm i t - b i ha r r h y t h m i ad a t a b a s ea r eu s e dt o e v a l u a t et h i s a n a l y s i sa l g o r i t h m i nt h i s p a p e r , a n dt h em e a s u r e m e n t a c c u r a c yi sh i g h t om e e tt h en e e d so fr e a lt i m ea n dd y n a m i c t h ee c g s i g n a l w i t hn op r e t r e a t m e n ti s p r o c e s s e dw i t h t h i s a l g o r i t h m t h e e x p e r i m e n tr e s u l ts h o w st h ed e t e c t i o np r e c i s i o ni sa l la b o v e9 9 8 t h ee c gs y s t e mc a nr e a l i z et h ef u n c t i o n so fd i s p l a y , p r e t r e a t m e n t a n da n a l y s i si n t h i sp a p e r e s p e c i a l l y , t h ed e t e c t i o na l g o r i t h mi sp r e c i s e a n ds t a b l e t h es y s t e ma l s oc a nm e e tt h en e e d so fr e a lt i m ea n dh a s p r e f e r a b l ep o t e n t i a la p p l i c a t i o n k e yw o r d s ：e c gs i g n a l ，p o w e rl i n e i n t e r f e r e n c e b a s el i n e 硕十学位论文 a b s t r a c t w a n d e r , w a v e l e tt r a n s f o r m ，e c ga n a l y s i s 原创性声明 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。尽我所知，除了论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 含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共 同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：银莲 魄碑年呈月翌日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允 许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 期：4 年月塑日 硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论弟一早三百t 匕 1 1 课题研究背景 随着社会的进步和科学技术的不断发展，人们对生活质量的要求也越来越 高，健康状况已成为社会关注的焦点。心脏疾病是造成人类死亡的三大疾病( 心 脏病，脑血管病和癌症) 之一。长期以来，对心脏病的研究一直是医学界的一个 主要课题。从1 8 8 7 年法国著名的电生理学家a dw a l l e r 应用l i p p m a n 毛细管静 电计描记出人类史上第一份心电图，开创了心电图记录的先河。1 9 0 3 年，荷兰 生物学家莱顿( l e i d e n ) 大学教授w i l l e me i n t h o v e n 发明了世界上第一台采用弦线 电流计和光学记录的方法制成的心电图机，记录出了每个心动周期的心脏变化曲 线，并将其命名为心电图( e l e c t r o c a r d i o g r a p h ，e c g ) ，于1 9 0 5 年t f 式应用到临床， 从而奠定了临床心电学的基础。 由于计算机和微电子技术的问世，计算机医学应用已成为现代医学的一个重 要组成部分和专门学科。2 0 世纪后半叶心电图的计算机辅助分析应用同益广泛， 在心电监护、心电h o l t e r 系统、心电图自动分析仪、心电体表标测以及高频心电、 心室晚电位及希氏束、胎儿心电及心率变异性等许多方面都取得了进展1 。计算 机化的心电图( c o m p u t e r i z e de c g ) 分析是迄今计算机医学应用中最为成功的范例 之一，它融合了包括传感器技术、信号处理技术、描记技术以及逻辑判断技术( 人 工智能) 等最新的研究成果。在美国，每年l 亿多份e c g 中几乎均采用计算机进 行分析处理。国际计算机心电图协会( i n t e r n a t i o n a ls o c i e t yf o rc o m p u t e r i z e d e l e c t r oc a r d i o l o g y ，i s c e ) 每年召丌的计算机心电图应用学术年会，展示当今此研 究领域的最高水平和最新成果。近年来，欧洲心脏病学大会，国际心电图和向量 图学术大会也把心电图的计算机分析列为大会交流的专题之一。 目前出现了很多无创伤性早期诊断手段，在众多心脏功能评估方法中心电图 是应用最成熟、最普及的检查方法。心电图是各种心血管疾病检查中必不可少的 数据信息，它对于心律失常、心肌缺血以及心肌肥厚等心血管疾病的诊断具有非 常重要的意义，由于其简单、方便、无创等特点，在临床得到了广泛的应用。 1 2 心电分析技术的发展与现状 心电图的计算机分析方面的研究始于2 0 世纪5 0 年代末。1 9 5 7 年美国 p i p b e r g e r 等首次将模拟电子计算机和特殊的模数转换系统应用于心电图研究， 由于当时技术条件的限制，尚未进入临床阶段，但这是计算机最早涉及的生物医 学领域。最初，开展这项研究的动机主要是调查计算机是否能模拟医生对心电图 进行测量和诊断，并借此改进当时较落后的心电图记录技术。1 9 5 9 年，p i p b e r g e r 硕十学位论文第一章绪论 开发出简单的心电图分析程序，用模拟电路识别出每个心动周期波形，但不能自 动识别p 、q r s 和t 波的分界点。1 9 6 1 年，p i p b e r g e 与同事在f r a n kx 、y 、z 导联体系基础上，成功研制出心电图各波自动识别程序，从而创立了计算机心电 图分析的基本模式【2 1 。1 9 6 2 年，c a c e r e s 等相继开发了常规1 2 导心电图分析程序。 早期的微处理器分析技术在一定程度上决定了e c g 自动分析系统最初只具备比 较简单的监护报警的功能。七十年代以后e c g 自动分析系统进入实用化和商业 化阶段。八十年代的计算机技术快速发展，使得心电自动分析系统的功能同趋丰 富，出现了以医生读图这一逻辑分析过程为依据的辅助诊断功能。此后，随着现 代电子科技的进步和数字式计算机的应用，心电图自动分析技术获得飞跃发展。 心电图仪从长期使用的单通道顺序拙记方式发展到目前1 2 导同步记录方式。心 电图仪已不只限于心电图的图形记录，并且可以进行自动测量和自动分析诊断。 现代先进的计算机心电图分析系统还具有数据管理、检索和远程通讯等功能。1 2 导同步心电图以及相应的临床资料可储存在数据库，医生可在诊所或家罩观察分 析病人的心电图，并可通过网络系统在国家范围内或各国之间进行心电图信息传 输和交流。 1 3 本课题的研究意义 动态心电h o l t e r 系统( d y n a m i ce l e c t r o c a r d i o g r a p h y ，d c g ) 且 j 便携式动态心 电监护仪，是1 9 4 9 年美国科学家n o r m a nj h o l t e r 首创，故也称h o l t e r 系统，可 连续记录2 4 小时心电活动的全过程，包括休息、活动、进餐、工作、学习和睡 眠等不同情况下的心电图资料，能够发现常规e c g 不易发现的心律失常和心肌 缺血，是临床分析病情、确立诊断、判断疗效重要的客观依据。 本课题结合生物医学工程研究所心电课题小组低成本、低功耗、便携式动态 心电h o l t e r 系统的设计和研制，本文针对便携式h o l t e r 前期所采集到的人体心电 数据，采用目i j 国际上热门的心电分析技术，设计出准确稳定可靠的动态心电信 号自动分析软件系统。该系统包括对前端采集到的h o l t e r 心电数据的显示、预处 理和分析三个模块，研究快速稳定准确的预处理和波形特征点提取算法，并主要 对心率不齐h r v 做了较详细的研究，给出了心电向量图、心室晚电位、高频心 电等各心电信号分析中重要的分析项目说明，为了满足广大用户的需要，该系统 采用了v c + + 6 0 开发平台，设计出简单易操作的用户界面。本设计具有便携式、 低功耗、低成本、实时性好、诊断准确的特点，使病人2 4 小时得到良好的心电 监护，有着较广阔的实际应用前景和研究价值。 1 4 本文的主要内容安排 本文共分五章，第一章即绪论，介绍本设计的研究背景、发展现状和研究意 2 硕士学位论文 第一章绪论 义；第二章讲述了动态心电分析的基础，即分别对心电相关知识和心电计算机分 析技术做了描述，主要对心电自动分析技术做的较详细研究；第三章为整个系统 的总体设计，对该系统中的各个模块分别做了全面的功能介绍，给出相关设计界 面；第四章分模块详细说明本系统的软件设计过程和编程实现，实现对h o l t e r e c g 和m i t - b i h 数据库心电数据的读取和显示，实现对心电信号的滤波和去除 漂移预处理，分析模块主要对心电波形进行识别，提取心电参数，完成对心率的 实时计算，心率变异( h e a r tr a t ev a r i a b i l i t y ，h r v ) 分析，二联律，三联律分析， 设计出向量心电、高频心电和晚电位分析诊断功能，形成了较全面的心电分析系 统，并给出相应的算法原理、实现步骤和算法评估结果，程序开发在w i n d o w s 环 境下的v i s u a lc + + 6 0 平台中实现，相关算法在m a t l a b 7 1 平台下编写；第五章 主要是总结部分，总结本次设计中取得的成果和尚有待继续完善的工作，对未来 的工作做了展望。 1 5 本章小结 本章首先描写了本课题的研究背景，通过对心电分析技术的发展和现状的描 述，指出本课题的研究意义，最后简述了本文的主要内容安排。 堡：! 堂焦堡塞 墨三蔓垫查：堂堂坌堑墨熊 第二章动态心电分析基础 2 1 心电的产生和心电图 心脏是人体血液循环的动力源泉，依靠心脏的有节律的搏动使得血液不断 在体内循环，以维持正常的生命活动。心脏在搏动之前，心肌首先发生兴奋，在 兴奋过程中产生微弱的电流，改电流经人体组织向各部分传导，由于身体各部分 的组织不同，各部分与心脏问的距离不同，因此在人体体表各部位，表现出不同 的电位变化，这些电位变化可通过导线送至一种特殊的记录装置心电图机记 录下来，形成动态曲线，这就是心电h f l ( e l e c t r o c a r d i o g r a m ，e c g ) 也称体表心电 图【3 l ，心电图的产生和心脏传导系统有关【4 j ，心脏传导系统如图2 - 1 主要由窦 虏结、结问束、房家结、房室柬、左右房室束支以及浦肯野氏纤维构成。心脏电 激动传播的过程为：窦房结到结叫束，i f 山房室结传到希氏束再从左右束支到 浦氏纤维到心室肌细胞。 鐾房结 房室结 中 间柬 后结问柬 右束支 浦肯野纤维 前坫问求 左前上直 左束支 左后下土 浦肯野纤维 图2 - i 心脏特殊电传导系统示意圉 窦房结；位于右心房上腔静脉入口处，是血管、神经、肌肉结构，有起搏细 胞及过渡细胞，此处起搏细胞冲动发放频率最高，是整个心肌活动的起步点。 结州束：窦房结与房室结问有三条传导途径，称前、中、后结自】束，其作用 是将窦房结产生的兴奋较快地传到心房肌和房室交接。前结白j 束分出一支连至左 心房，称为房间束，以此连接左、右心房、窦房结与房室结。三条结b j 束中以前 结间束最短故在正常情况下，冲动易于先通过此结间束传导。 房室结：位于房间隔右侧壁的后下方。其上端与三条结间束相连，下端延续 硕十学位论文第二章动态心电分析基础 至房室束。房室结为房室间正常传导的唯一通路。房室连接区包括冠状窦区、房 室结、房室结与房室束的连接区。许多心律失常的发生与房室连接区的传导功能 异常有密切关系。 房室束( 希氏束) ：在房室结下部，传导纤维逐渐排列呈束状，向下延续成房 室束。 左、右束支：房室束在室间隔上部分成左、右两支，左束支下行至室间隔上、 中1 3 交界处分成两组纤维，分别称为前上及后下分支。盼上分支扇形分布于室 间隔的前半部及左心室f i i f n 壁。后下分支扇形分布于室间隔后半部及左心室膈 壁。右束支较左束支细小，沿室间隔右侧面走行，分布至整个右心室；左束支呈 带状，沿途分支多，分布于左心室。 浦肯野氏纤维：左、右束支的分支，在心内膜下分成无数呈网状的传导纤维， 即浦氏纤维。其未端与普通心肌纤维相连接，浦肯野氏纤维的传导速度非常快。 心肌是由无数的心肌细胞组成，由窦房结发出的兴奋，按一定途径和时程， 依次向心房和心室扩布，引起整个心脏的循序兴奋【5 】。窦房结有节律的定时发出 激动，沿房间、结问传导束分别传入两侧心房及房室结。窦房结位于右心房上部， 激动首先传入右心房，稍后传入左心房，相继引起右心房和左心房的除极作用而 产生p 波。激动自心房下传自房室结后，传导速度骤然减慢。当激动缓慢通过房 室结后，便以较高的速度穿过房室束，束支及p u r k i n g j e 纤维到达心室，几乎同 时传入左右心室的心内膜，随后从内膜传至外膜。心室除极过程中产生的除极向 量坏在各个导联上的投影便形成了各导联中的q r s 波群。 心电图反映心脏电激动的综合过程，它产生的基础是一个个心肌细胞的动作 电位。静息状态下，细胞膜内外的离子浓度差别很大，形成“跨膜电位”；当心肌 细胞收到刺激时，在浓度梯度，电场梯度以及细胞膜上钾、钠、钙通道蛋白质的 选择通透性及主动转运机制的作用下，通过控制各离子在膜内外的转移，造成细 胞膜内外的电荷分御变化，完成除极、复极的过程，形成细胞动作电位。心肌细 胞的除极、复极可以看作是一个等效电偶，刺激传播则可以认为是等效电偶的移 动。对各个电偶的电矩进行矢量合成，可以得出瞬时综合心电向量【4 j 。在各周期 中，瞬时心电向量作周期变化，其变化轨迹称为心电向量环。临床诊断中广泛应 用体表心电图所反映的就是立体心电向量环二次投影的结果。第一次投影将立体 向量坏投影在额面及横面上，形成平面向量环。第二次投影将平面向量环按不同 角度投影在移动的心电图纸上( 2 5 m m s ) ，便形成了心电图图形。临床应用的心电 图是通过在体表特定部位设置电极并使用一定的连接方式构成心电导联，由心电 图机记录各信号的变化情况，供医生对病人的心功能进行评价。 硕士学何论文第_ 二章动态心电分析基础 2 2 典型心电图各波及其意义 用标准导联引出的心电图各波，由荷兰生理学家w 艾因特霍芬命名p 、q 、 r 、s 、t 波，u 波是以后发现命名的。典型心电图如图2 2 所示。j 下常心电图 由一系列波组成，按先后顺序依次是p 波、q r s 波群、t 波和u 波等j ，各波特 性以及意义如下： ( 1 ) p 波：心脏的兴奋发源于窦房结，最先传至心房，故心电图各波中最先出 一 现的是代表左右两心房兴奋过程的p 波。兴奋在向两心房传播过程中， 其心电去极化的综合向量先指向左下肢，然后逐渐转向左上肢。如将各 瞬问心房去极的综合向量连结起来，便形成一个代表心房去极的空i 日j 向 量环，简称p 环。p 环在各导联轴上的投影即得出各导联上不同的p 波。 p 波形小而圆钝，随各导联而稍有不同。p 波的宽度一般不超过o 1 1 秒， 电压( 高度) 不超过0 。2 5 毫伏。 q t 图2 - 2 典型心电图图解 ( 2 ) p r 段：是从p 波终点到q r s 波起点之间的曲线，通常与基线同一水平。 p r 段由电活动经房室交界传向心室所产生的电位变化极弱，在体表难 于记录出。 ( 3 ) p rf n j 期：是从p 波起点到q r s 波群起点的时间距离，代表心房- 丌始兴 奋到心室丌始兴奋所需的时间，一般成人约为0 1 2 - - 0 2 0 秒，小儿稍短。 超过0 2 1 秒为房室传导时间延长。 ( 4 ) q r s 复合波：代表两个心室兴奋传播过程的电位变化。由窦房结发生的 兴奋波经传导系统首先到达室间隔的左侧面，以后按一定路线和方向， 并由内层向外层依次传播。随着心室各部位先后去极化形成多个瞬l 日j 综 合心电向量，在额面的导联轴上的投影，便是心电图肢体导联的q r s 复 6 硕十学位论文第二章动态心电分析基础 合波。典型的q r s 复合波包括三个相连的波动。第一个向下的波为q 波， 继q 波后一个狭窄向上的波为r 波，与r 波相连接的又一个向下的波为 s 波。由于这三个波紧密相连且总时间不超过0 1 0 秒，故合称q r s 复合 波。q r s 复合波所占时间代表心室肌兴奋传播所需时间，正常人在0 0 6 o 1 0 秒之间。 ( 5 ) s t 段：由q r s 波群结束到t 波开始的平线，反映心室各部均在兴奋而 各部处于去极化状态，故无电位差。正常时接近于等电位线，向下偏移 不应超过o 0 5 毫伏，向上偏移在肢体导联不超过o 1 毫伏，在单极胸导 联中v 1 ，v 2 ，v 3 中可达0 2 - - 一0 3 毫伏；v 4 ，v 5 导联中很少高于o 1 毫伏。任何正常胸导联中，s t 段下降不应低于o 0 5 毫伏。偏高或降低超 出上述范围，便属异常心电图。 ( 6 ) t 波：是继q r s 波群后的一个波幅较低而波宽较长的电波，反映心室兴 奋后再极化过程。心室再极化的顺序与去极化过程相反，它缓慢地从外 层向内层进行，在外层已去极化部分的负电位首先恢复到静息时的f 电 位，使外层为正，内层为负，因此与去极化时向量的方向基本相同。连 接心室复极各瞬间向量所形成的轨迹，就是心室再极化心电向量环，简 称t 坏。t 环的投影即为t 波。再极化过程同心肌代谢有关，因而较去 极化过程缓慢，占时较长。t 波与s t 段具有同样重要的诊断意义。 ( 7 ) u 波：在t 波后0 0 2 - - 0 0 4 秒出现宽而低的波，振幅多在0 0 5 毫伏以下， 波宽约0 2 0 秒。一般认为可能由心舒张时各部产生的负后电位形成，也 有人认为是浦肯野氏纤维再极化的结果。血钾不足，甲状腺功能亢进和 强心药洋地黄等都会使u 波加大。 心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方 面，具有重要的参考价值。心电图可以分析与鉴别各种心律失常，也可以反映心 肌受损的程度和发展过程和心房、心室的功能结构情况。在指导心脏手术进行及 指示必要的药物处理上有参考价值。通过监测病人每天的心血管情况，可以及时 发现病变的可能性，起到预防的作用，这样可以让病人得到及时的救治，有效地 降低死亡率。 2 3 动态心电自动分析技术 h o l t e r 技术自发明以来，由于可以连续记录人体长时间内的心电活动，迅速 得到了广泛应用。然而，对其产生的海量心电数据进行手工分析，是一项极其繁 重且枯燥的工作。由于心电图分析技师的视力疲劳或注意力下降，很容易造成错 检或漏检。利用计算机对动态心电数据进行自动分析，可以使技师们将注意力集 中在心电活动异常的时间段内，从而提高效率，减轻他们的工作负担。动态心电 7 硕十学位论文第二章动态心电分析基础 图的自动分析流程大致如下： ( 1 ) 预处理，减少干扰的影响； ( 2 ) 检出每一个q r s 波，从而将2 4 d , 时的心电数据划分成单个心拍波形； ( 3 ) 对每一心拍进行基线和s t 段的测量； ( 4 ) 根据r r 间隔和波形的形态，对心拍进行分类，并对这些类别的性质进行 判断，以区分是室性搏动的q r s 波还是窦性或房性搏动产生的q r s 波； ( 5 ) 根据r r 间隔和心拍类型进行节律分析，以判定早搏以及成串的异位搏动 事件； ( 6 ) 根据每一心拍s t 段的变化，进行s t 段事件( s t 段上升、下降) 的判断。 心脏的活动状念除了反映在心律上，更主要是通过e c g 中p 、q r s 和t 波 以及它们的各种波段的参数如r r 间期、p p 间期、p r 间期、q t 间期( 幅度、宽 度、斜率等) 反映。e c g 信号分析，重要的是进行e c g 信号的特征点参数提取和 特征波形段的识别和定位，这是e c g 分析诊断系统的关键，其准确性、可靠性 的好坏决定着诊断与治疗心脏病患者的效果，乃至挽救病人生命的成败。利用计 算机辅助诊断进行e c g 分析，能够帮助医生准确高效诊断，提高诊断的可靠性。 自动检测为心电自动诊断系统提供准确的各项参数数据，心电检测主要集中 在q r s 波检测，p 波检测，t 波检测。q r s 波检测是心电信号检测中的首要问 题，q r s 波检测不仅是心律失常的重要依据，而且只有在q r s 波确定以后才能 进行e c g 其它细节信息的分析。 一般的，对于检测q r s 复合波群的检测，一般采用精确定位r 波后再进一 步用算法判定q r s 复合波群的起始点和终点。常用的r 峰检测方法有幅度法、 斜率法、面积法、阈值法、小波变换法等。两种或多种的方法结合的q r s 检测 方法是当今的趋势。有大量的文献可以作为检测q r s 波的参考，心电自动检测 与分析的研究，也已经有了一些相对比较成熟的方法。可以考虑先试用一些相对 简单的算法，得到一定的检测结果，在此基础之上，再实现比较复杂效果更好的 算法。 目前，进一步提高心电信号的检测率、准确率以及使得分析诊断系统小型化、 智能化等方面仍有大量的研究空问。总的来说，q r s 波检测的途径可以分为硬 件和软件两大方面，本文主要对从软件方面设计心电自动分析系统，下面介绍心 电信号软件检测方面的发展现状。 心电信号软件自动检测分析的最终目的是对各个q r s 波群进行自动分类， 并根据其它一些临床特征自动做出诊断。根据诊断途径的不向可以分为两大类： 一类是根据e c g 分析得出某些特征参数，如r r 间期等，再利用功率谱分析等 信号分析技术对病人某一类疾病做出诊断；另一类是根据每个心拍的波形和特 8 硕十学位论文第二章动态心电分析基础 征，鉴别一i i , 拍正常或异常以及异常的种类，进一步分析其，i i , 律的种类( o n 室性早 搏等) ，这种分析方法可以诊断病人多种病变，因而应用较为广泛，尤其在长时 间动态心电信号的分析上用的较多。 早期简单的心电自动分析采用一些基于经验的判断规则，随着计算机功能的 增强，更复杂精确的分析方法也日益凸显出来，这些方法比如模板匹配和特征提 取法两类。模板匹配方法是比较e c g 心拍与原存贮( 或学习过的) 心拍模板的近 似程度，据此判断该心拍属于何种类型。模板匹配方法的最大特点是原理简单， 不要求很多的e c g 特征参数，因此受这些参数测量不准的影响较少。而且由于 模板匹配方法是基于信号的波形形态特征进行分析的，更符合医生进行人工分析 的思想，因而能对具有相似特征参数，不同形态特征的心拍进行区分。它的缺点 是易受到不同种类的波形有较大的重叠的影响而难以区分。 心电自动分析的另一重要方法是基于特征提取的分类方法。该类方法中最基 本的一种是：在检n - n 的心拍上提取有关波形的幅度、宽度、斜率和面积等参数， 在特征提取空间图上形成多个心拍类别。上述方法所用特征参量不多，原理简单， 处理速度快，但这类方法只能处理一些较典型的情况，对心拍类别较多的复杂情 况，将出现严重的误判。 近期提出的e c g 自动分析方法还有基于人工神经网络的分类判别方法，该 方法是近年来研究的热点，其基本原理是根据我们所提取的心电信号的特征参 数，运用神经网络，在学习大量样本的基础上，得出网络各参数，待学习稳定后， 再对未知类别的心电波形进行自动分类。但由于特征提取的模糊性，以及在分类 上往往要用到大量的先验知识。这使得算法的建立较为复杂，如何更有效地进行 分类，提高识别率和研发有更高精确度的心电自动检测分析仪是目前研究的重 点。 2 4 心电自动分析面临的问题 q r s 波检测是心电自动分析中的第一步，也是最重要的一步。只有检出q r s 波，才能进行后续的波形测量和分类，以及心律失常事件的判断。如果q r s 波 检测不准确，会大大影响心电分析软件的性能。 由于心电信号比较微弱，仅为毫伏( m v ) 级，计算机得到的心电信号，是通过 体表电极、导联线和采集电路得到的，所以极易受环境( 特别是5 0 h z 的干扰) 的 影响1 5 j 。在动态心电图记录过程中，人体可以自由活动，被检者可能处于各种各 样的状态和环境，如出入一些干扰很强的地方，或做一些大幅度的运动，给信号 带来很大干扰。因此，动态心电信号的质量要比常规一1 1 , 电信号差很多，给q r s 复合波的识别以及后续的处理分析带来了很大的困难。 一 通常在动态心电信号的记录过程中，可能会伴随有电极接触噪声、工频噪声， 9 硕十学位论文第二章动态心电分析基础 以及人体自身呼吸、肌肉收缩引起的基线漂移和肌电干扰。 工频噪声 工频噪声是由电力系统和人体的分布电容引起的，其频率包含5 0 h z 的基波 及其各次谐波，其幅值成分在心电信号峰峰值的0 - 5 0 范围内变化。在美国等西 方一些国家工频为6 0 h z 。 电极接触噪声 电极接触1 噪声是由电极接触不良或脱落带来干扰。其原因可能是电极质量低 劣、电极松离皮肤或导联线牵拉电极，而导致心电图记录时有时无，表现为基线 的快速阶跃式变化，然后呈指数形式下降。 运动伪迹 运动伪迹是由于人体轻微运动造成电极与人体的接触电阻发生变化而引入 的一种干扰，它的产生原因是接触电阻的变化，而不是接触的断续。这种的干扰 同样导致信号基线的变化，但不是基线的跃变。 肌电噪声( e m g ) 肌肉收缩会产生m v 级的肌电干扰，表现为心电图上不规则的细小波纹，使 心电图模糊不清或产生失真。对携带式装置，尤以左上臂大幅度活动时或电极粘 在肌肉较多部位时更为严重。肌电噪声的特点是频率范围较广，可为 d c - 10 0 0 h z 。 呼吸引起的基线漂移 人体呼吸时胸腔内器官和组织会发生一定程度的变化，当电极固定不良时， 会对心电图波形幅度和形态产生影响，表现为基线随呼吸产生周期性漂移，从而 导致心电波形的幅度随着呼气和吸气而分别上抬和下移。 信号记录和处理中电子设备引起的干扰 此种干扰对信号影响很大，严重时完全淹没心电信号或使基线剧烈漂移，其 中导联开路和放大器的热漂移是主要因素。这种干扰往往无法通过心电分析算法 来校正，由于心电波形己完全畸变，对这些数据分析己无太大意义，一般情况是 忽略此段数据。 从以上分析可以看出，噪声给q r s 复合波检测带来了一定的困难，肌电噪 声尤为严重，因为肌电噪声频率范围比较宽，很难从心电信号中被滤除，当肌电 噪声比较大时，q r s 复合波检测的难度增大。 另一方面，对于不同的人来说，他们产生的心电波形是不尽相同的，尤其表 现在q r s 波形的形态和幅度上。对于正常的q r s 波来说，斜率和幅度都比较大， 可以用很明确的自然语言进行描述，但对于一些异常波形就不适用。例如，一些 室性早搏( v e n t r i c u l a rp r e m a t u r ec o n t r a c t i o n ，v p c ) 病人的q r s 波，就表现为宽大 1 0 硕士学何论文第二章动态心电分析基础 的波形。而有些病人的q r s 波，在形态上和正常的相差甚远在进行q r s 波的 识别时，不仅要能将正常形态的识别出来，对异常波形也要有一定的识别能力。 如果由于波形形态异常而造成漏检，不仅会影响波形分类的准确度，也会因为拍 漏检而造成对节律事件的误判。 2 5 心电自动分析技术方法 作为生物电信号代表的心电信号，其复杂性和实用性一直是各种信号处理方 法应用的重要领域。同时，其应用效果也成为评价信号处理和识别算法优劣的天 然尺度。从常用的心电q r s 波群检测算法不能看到，几乎所有已知信号处理方 法的踪影，从早期基于模拟电路的硬件算法，从基于心电信号时频变换的滤波器 法【7 1 、小波分析法【8 9 】、滤波器组法【10 1 、以及最近提出来的经验模式分解( e m p i r i c a l m o d ed e c o m p o s i t i o n ，e m d ) 方法等，到基于非时频变换的数学形态学法】、句 法分析法【1 2 】、神经网络法【1 3 1 和小波分析法【1 4 】等层出不穷，效果也各不相同。 基于硬件的q r s 波群检测方法，具有处理速度快、结构相对简单的特点， 但是检测方法相对软件检测灵活性不够，对于复杂的情况应付能力比较差。典型 的q r s 波检测由滤波电路、整合处理电路和判别电路等部分组成。而基于软件 方法的q r s 波检测尽管处理速度相对慢，但是可以方便地进行数字滤波、线性 和非线性变换以及判定定理等，显示出许多优越性。本文主要介绍软件方法检测 q r s 波。 q r s 复合波是心电周期中具有显著特征的部分，它具有较高的幅度、斜率 和一定的宽度。要检测q r s 复合波，最简单的方法就是闽值检测：某个数据点 的幅度值超过阈值，则认为检测到一个q r s 复合波。这是一个理想的情况：心 电信号中没有干扰信号，且波形形态是正常或接近f 常，那么靠阈值检测就可以 完成检测任务。事实上并非如此，记录到的心电信号通常都伴有噪声，如2 3 1 节所述基线漂移可能会使波形上下浮动，而工频干扰和肌电噪声可能导致信号有 很大的失真，仅靠阈值检测是不行的，在实际中大概5 0 以上的错误都是由于噪 声造成的，要想使用阈值进行判断，必须先对信号进行预处理，增强q r s 复合 波的能量，抑制噪声和伪迹。噪声的滤除对q r s 复合波的准确检测非常重要。 在q r s 复合波算法中，很多算法都可以分为两个部分：一个是预处理部分， 包括一些线性或者非线性的滤波；另一部分是判断规则，应用判断逻辑进行q r s 复合波峰的检测。 2 5 1 滤波器法 滤波器法是最传统、最简单的方法，经过几十年的发展，已经提出多种不同 的具体实现算法，例如二阶导数算法、移动窗口积分( m o v ew i n d o wi n t e g r a l ，m w i ) 算法、正交滤波算法等。二阶导数算法是取心电的一阶与二阶导数的平方和作为 硕十学位论文第二章动态心电分析基础 q r s 波群输出标记的脉冲信号，该方法突出了q r s 波群上升速率变化最快的地 方，能够较精确地估计r 波的宽度。移动窗口积分法的求导平方运算与二阶导 数算法相同，最后是对求导的平方数据进行移动窗口积分，这种方法对高频随机 噪声敏感性较低。而正交滤波算法是将心电信号输入到两个相位固定相差n 2 的 滤波器中，从而得到互为希尔伯特变换的输出，通过检测包络的幅值可以检测出 q r s 波l ”1 。 对于采集的心电数据，要先经过增益控制、预滤波、滤波过程，最后进行 q r s 波群的检测。在s a l l i n e n 的工作中【i6 。，预滤波过程首先通过一个0 5 h z 到 3 5 h z 的带通滤波器，只允许心电信号通过，滤波部分是通过数字滤波器的涉及 实现的，其中包括数字陷波滤波器来消除工频干扰，1 5 h z 到4 0 h z 的带通数字滤 波器见公式2 1 ： y ( f ) = x ( f ) 一2 x ( t 一1 6 ) + x ( t 一3 2 ) 一2 y ( t 一8 ) 一y ( t 一1 6 )( 2 一1 ) 消除了如运动伪迹等低频噪声的影响，最后是_ 个提供最佳信噪比输出的匹配滤 波器见公式2 2 ： 1 2 7 少( f ) = k ，x ( t - i ) ，2 0 ( 2 2 ) 其中匹配滤波器参数k 是在检测开始前，对每个病人心电自学习获得的。整个滤 波法流程如图2 3 所示。 图2 - 3 滤波法q r s 波检测的流程 经匹配滤波后的信号，通过自适应的双边界阈值法检测q r s 波群。具体方 法是使用f j 面1 5 s 以上的信号最大值的4 0 为阈值。在检测出q r s 波群后的 2 0 0 m s 的心电信号处理中，阈值上升到前面最大值的9 0 ，从而避免将t 波检测 为q r s 波群的错误。阈值的大小是随信号的波动不断调整的，提高了检测的可 靠性，特别是可以防止噪声引起的假阳性。使用该滤波器法，既保证了检测的速 度和实时性，又能够克服一定的噪声干扰。 从多分辨率的角度出发，a f o n s o 等学者提出了滤波器组法【1 7 l 。滤波器组将 信号分解为多个频率的信号然后进行分析。一个滤波器组包括一系列的分析滤波 器，将信号分解为若干个具有唯一带宽的频带；同样如果考虑重建信号，可以采 用相反的合成滤波器组将分析滤波器处理的结果合成为原来的信号。在滤波器组 1 2 硕十学位论文第二章动态心电分析基础 中，分析滤波器是将心电信号分解为特征最明显的多个频带【l 引，后续处理可以每 个单独的频带进行，也可以结合几个频带输出信号共同判断。 滤波器法实现简单、检测速度快，为早期时候q r s 复合波算法研究的主流， 在实现q r s 复合波实时检测方面具有优势，但是对于噪声的抑制效果不是很理 想，且检测准确度需要提高。 2 5 2 数学模型法 上述方法是基于一种经验判断的模式，没有明确的数学模型，但是比较实用。 在q r s 波检测中有一些基于e c g 数学模型的方法，但由于计算比较复杂，不适 于实时检测。其中较具有代表性的对该类方法进行研究工作的有： b o j e s s o n 基于先验的最大估计可变阈值q r s 波检测方法【1 9 郐1 ，其中e c g 被 看作若干个脉冲波形的组合s ( k ，z ) ，噪声看作是高斯白噪声。e c g 每个波( k ) 认为可以在任意时刻发生，具有任意的幅度和宽度( z ) ，在以前检测到的e c g 各波先验知识( 波的个数、到达时刻、幅度和宽度等) 的基础上，利用极大后验概 率估计法( m a x i m u map o s t e r i o re s t i m a t i o n ) 检测，这种方法由于要在先验知识基础 上求多种概率分布，并计算联合概率极大值，因此计算量很大。 t r a h a n i a s 提出一种基于数学形念学的q r s 波检测方法【2 ，它利用对e c g 信号所作的信号峰谷提取运算来检测q r s 波。所提取的信号成分( 波峰、波谷) 的形态是由结构元素决定的。当使用幅度为零的水平线段作为结构元素时，由于 q r s 波包含陡峭的、正或负的波峰，且其周围区域不包含幅度为零的水平线段， 因此能够被有效地谚 别出来。该方法构成的q r s 波检测体系具有数学上的严谨 性和精确性，但是对前期的预处理要求很高，因为很多高频噪声也具有上述类似 q r s 波的特征。 c o a s t 提出了一种采用隐式m a r k o v 模型分析e c g 的方法f 2 2 1 。这种方法将 e c g 采样数据作为一个随机序列，每个波和线段作为隐式m a r k o v 链的隐形状念， 根据先验知识，即提供的己知e c g 的状态与采样值，计算各种状态相应于采样 点的概率，而后把这种概率分御与待处理的e c g 信号结合，识别出信号中的q r s 波。这种方法对于高p 波和高t 波有一定的区分能力，但计算量很大，实际应 用困难。 2 5 3 模板匹配法 另一种基于信号处理的方法是模板匹配法，也称相关法【2 3 1 。其原理是把e c g 信号采样点与预先存储的e c g 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d , - 乘法和面积差分法，所存 储的信号可以是正常或非f 常的q r s 波