（生物医学工程专业论文）心震信号的噪声去除与特征分析.pdf

i i if li lli ll mr l l l liii ly 18 4 4 3 4 6 n o i s er e m o v i n ga n df e a t u r ea n a l y s i so f b a l l i s t o c a r d i o g r a m b y w ux u e s u p e r v i s o r ：p r o f e s s o rw a n g x u n o r t h e a s t e r nu n i v e r s i t y j u n e2 0 0 8 心v i | ，h f ，气 独创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中 取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表 或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确 的说明并表示谢意。 学位论文作者签名： 昊雪 日期：j 咯6 , 2 0 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学 位论文的规定：即学校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。本人同意东北大学可以将学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后： 半年口一年口一年半口两年口 学位论文作者签名： 签字日期： 7 导师签名： 签字日期： ：。坤 东北大学硕士学位论文摘要 心震信号的噪声去除与特征分析 摘要 心血管疾病作为当今危害人类健康的主要疾病之一，日益受到人们的重视。病人希 望能及时准确的得到心脏信号检测结果和2 4 小时的全天候服务。值得注意的是，很多 心脏病患者都是在睡眠中心脏病突发，救护不及时而导致死亡。本课题以此为出发点， 目的为研究出一种用传感器记录心脏的实时信息并在心脏病发时及时预警的装置，通过 心脏的机械活动得到的心震信号提取心脏信息，为心脏病的及时诊断提供依据。 本文的重点放在信号的噪声去除和波群检测上。要处理的心震信号是一种非平稳信 号，已经通过硬件电路的初步处理，但是处理后的信号仍然含有一定的频率靠近信号频 率的噪声，并且特征点不明显。于是在广泛分析国内外生物医学信号处理的基础上，本 文针对现有心震信号特点，采取软件处理方法为心震信号高级检测仪做一些前期的工 作。 采用小波变换会有效去除信号噪声。本文根据心震信号的特点，采用了小波分解重 构的方法和小波阈值去噪方法去噪，这两种方法都达到了一定的去噪效果。阈值法去噪 比小波分解重构方法效果大有改善，基本上能够满足工程应用的实际需要。对于信号的 波群检测，本文跳出心电信号惯用的提取方法，分析了心震信号比较特殊的波形，提出 一种具有一定自适应性的波群提取法，有效的提取出心震信号中的i 波和j 波。仿真结 果说明该种方法不但测量心率较为准确，并且具有较为广泛的适用性。 关键词：心震信号；小波变换；噪声去除；特征波检测 一i i _ ； 、1 i n o i s er e m o v i n ga n df e a t u r ea n a l y s i so f b a l l i s t o c a r d i o g r a m a bs t r a c t a so n eo ft h em a j o rd i s e a s e sh a r m i n gt oh u m a nh e a l t h ，c a r d i o v a s c u l a rd i s e a s ea t t r a c t s m o l r ea n dm o r ea t t e n t i o n p a t i e n t se x p e c ta c c u r a t eh e a r te x a m i n a t i o no nt i m ea n d2 4 - h o u r s e r v i c e i ti sn o t e w o r t h yt h a tm a n yh e a r td i s e a s ep a t i e n t ss u f f e rah e a r ta t t a c kw h e ns l e e p i n g a n dd i eb e c a u s eo fn ot i m e l ya m b u l a n c e t a k i n gt h i si s s u ea sas t a r t i n gp o i n t ，o u rs t u d yf o c u s o nt h er e s e a r c ho fam e d i c a ld e v i c ew h i c hc a nr e c o r dr e a l t i m ei n f o r m a t i o no fh e a r tt h r o u g h s e n s o r sa n dc a ng i v eat i m e l yw a r n i n gs i g n a lw h e nh e a r ta t t a c ko c c u r s t h ed e v i c ee x t r a c t s h e a r ti n f o r m a t i o nf r o mb a l l i s t o c a r d i o g r a mo b t a i n e df r o mm e c h a n i c a la c t i v i t i e so fh e a r ta n d p r o v i d e sa b a s i sf o rt i m e l yd i a g n o s i so fh e a r td i s e a s e a se a r l yp e r i o do ft h ew h o l es t u d y ，t h i st h e s i sf o c u s e so nn o i s er e m o v i n ga n d w a v e c o m p l e xd e t e c t i n g b a l l i s t o c a r d i o g r a mi s an o n s t a t i o n a r ys i g n a lw h i c hh a sb e e ni n i t i a l l y p r o c e s s e db yah a r d w a r ec i r c u i tb u ts t i l lh a ss o m en o i s e t h e r e f o r e ，b a s e do nw i d ea n a l y s i so n b i o m e d i c a ls i g n a lp r o c e s s i n gh o m ea n da b r o a d ，t h et h e s i sh a sd o n es o m ep r e p r o c e s s i n gf o r a d v a n c e dd e t e c t o rw i t hs o f t w a r em e t h o d s w a v e l e tt r a n s f o r mc a ne f f e c t i v e l yr e m o v et h en o i s eo fs i g n a l s a c c o r d i n gt of e a t u r e so f b a l l i s t o c a r d i o g r a m ，t h i st h e s i su s e sw a v e l e td e c o m p o s i t i o na n dr e c o n s t r u c t i o nm e t h o da n d w a v e l e tt h r e s h o l dd e n o i s i n gm e t h o dt or e m o v en o i s e b o t hm e t h o d sh a v ea c h i e v e da c e r t a i n d e n o i s i n ge f f e c t t h ee f f e c to ft h ew a v e l e tt h r e s h o l dd e n o i s i n gm e t h o di sm u c hb e t t e ra n d b a s i c a l l ys a t i s f i e sa c t u a ln e e d si ne n g i n e e r i n ga p p l i c a t i o n s t od e t e c tw a v ec o m p l e x o fs i g n a l s ， t h i st h e s i sa n a l y s e su s u a lh e a r ts i g n a le x t r a c t i o nm e t h o d s ，a n dp r e s e n t sa ne x t r a c t i o nm e t h o d o f1w a v ea n djw a v ef r o mt h eb a l l i s t o c a r d i o g r a me f f e c t i v e l y s i m u l a t i o nr e s u l t si n d i c a t et h a t t h em e t h o dp r e s e n t e di nt h i st h e s i sn o to n l yo b t a i n sm o r ea c c u r a t er e s u l t so nh e a r tr a t e m e a s u r e m e n t ，b u ta l s oh a saw i d e ra p p l i c a b i l i t y k e yw o r d s ：b a l l i s t o c a r d i o g r a m ；w a v e l e tt r a n s f o r m ；n o i s er e m o v i n g ；c h a r a c t e r i s t i c w a v e d e t e c t o r - i i i ，： 0 目录 目录 声明。i 中文摘要i i a b s t r a c t iii 第1 章绪论1 1 1 弓i 言l 1 2 心震信号发展历程及发展现状。1 1 3 选题意义和主要工作3 第2 章心震信号的采集与特征分析5 2 1 简介5 2 2 心震信号的采集原理6 2 3 心震信号的特征9 2 4 心震信号与心电信号的比较1 0 2 4 1 产生原理的比较。l o 2 4 2 测量方法比较l5 2 4 3 心震信号与心电信号特征的比较1 1 2 4 4 心震信号与心电信号的相似之处1 2 2 5 本章小结1 2 第3 章心震信号分析的理论基础1 5 3 1 概述：15 3 2 小波变换的历史发展回顾。1 5 3 3 连续小波变换( c w t ) 1 7 3 4 离散小波变换( d w ，r ) 1 7 3 5 常用的小波函数1 9 3 6 多分辨率分析2 2 3 7 小波变换分解与重建算法2 5 3 8 本章小结2 6 第4 章心震信号消噪处理2 7 4 1 概述2 7 4 2 小波变换去噪原理2 9 一一 东北大学硕士学位论文目录 4 3 小波去噪性能的评价标准2 9 4 4 小波基的选取。3 0 4 4 1 小波基的数学特性二3 0 4 4 2 心电信号去噪中小波基的选择4 2 4 5 小波分解与重构去噪法3 3 4 5 1 小波分解与重构去噪法去噪原理及步骤。3 3 4 5 2 小波分解层数的确定4 2 4 5 3 在心震信号去噪中的应用3 4 4 5 4 仿真结果分析3 6 4 6 小波阈值与去噪法3 7 4 6 1 小波阈值与去噪法去噪原理及步骤3 7 4 6 2 小：波阈值4 2 4 6 3 关于噪声方差的估计。3 9 4 6 4 阈值函数4 0 4 6 5 在心震信号中的应用4 1 4 7 本章小结4 4 第5 章心震信号的特征波检测4 5 5 1 概述。4 5 5 2 特征波检测方法分析4 5 5 3 心震信号特征波形的检测策略与结果分析。4 6 5 3 1 关于选取极值和单调上升幅度4 8 5 3 2 自适应性阈值选取研究4 9 5 3 3 确定j 波位置。：5 0 5 3 4 计算心动周期和频率5 9 5 3 5 结论5 9 5 4 本章小结5 3 第6 章总结与展望6 5 6 1 全文总结4 5 6 2 研究展望5 6 参考文献6 7 致 射7 1 一v 一 ； 0 第1 章绪论 第1 章绪论 1 。1 引言 随着人们生活水平的不断提高和人口的逐渐老龄化，心血管疾病已经成为威胁人类 健康的主要疾病之一。据世界心脏联盟分析预计，到2 0 2 0 年，全球心血管病死亡人数 将高达2 5 0 0 万人，其中1 9 0 0 万发生在发展中国家。心血管疾病已成为全球卫生保健和 卫生资源的沉重负担。因此，如何预防和及时地诊断、治疗心血管疾病，是人们拥有健 康的心脏已经成为一个亟待解决的问题。患有心脏病的中老年人很容易在睡眠中突发心 脏病，未能得到及时抢救而猝死，因此对能够随时监测心脏机能并在心脏病发时报警的 心动仪的研究是非常迫切的。 心脏是血液循环的动力器官，通过心脏有规律的收缩和舒张，血液才能在血管里面 循环不息。心脏主要由心肌细胞组成，心肌细胞的任何活动都伴随着电的变化，这是一 种生物电，叫做心脏电活动，简称心电。每一个心脏周期都存在两种活动电活动和 机械活动。目前，记录心脏电活动的装置已经发展的比较完善，在医疗器械市场上主要 有三类监测心电的仪器，可以记录静态和动态的心电数据，但是都或多或少存在一些不 足。因此本研究提出一种记录心脏机械活动的信号，从另一角度记录心脏活动，为心血 管疾病的诊断提供新的依据。 1 2 心震信号发展历程及发展现状 心震信号是一种记录心脏活动引发身体振动的一维信号。该领域有很久远的发展历 史。 w i l l i a mh a r v e y ( 1 5 7 8 1 6 5 7 ) 发现了血液循环并在1 6 2 8 年发表的文章中提出：心脏 本身可以产生脉冲和力，而血液是被推动着离开心脏流向身体的其它部位。一位著名的 内科学专家j o s e f f k o d a ( 1 8 0 5 1 8 8 1 ) 在1 8 3 7 年发表了一篇名为“o nt h eh e a r t b e a ta n dh e a r t m u r m u r sc a u s e db yc a r d i a cm o v e m e n t 的文章，他把心脏的搏动比作枪炮的后坐力。 1 9 3 6 年s t a r r 参加了美国生理学会的一个会议，该会议讨论如何确定心脏的输出。 以此为目的，他用紧弹簧做了一张床，通过弹簧的运动把仪器的自然频率提高到大于心 率频率。从此开始了高频心冲击描记信号( b a l l i s t o c a r d i o g r a p h ，b c g ) 的时代。这一时 代延续了1 5 年。后来又出现了其它类型仪器，这些仪器测量身体在床上的位置移动、 移动速度和加速度。但是，其后的研究表明，这些仪器与其它类型的仪器相比存在某些 困难，主要表现在：a 仪器的自然频率；b 仪器的阻尼。仪器的自然频率存在于心脏活 一1 一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 动引发的频率的范围之中。这就导致了干扰，使得记录的数据是仪器的振动和心脏活动 引起的振动的和。另一个严重影响记录波形的因素是仪器的阻尼特性。阻尼是仪器阻止 其本身周期振动的固有特性。因此，心脏活动的记录波形往往产生了形变。在对这些事 实进行严格评估的基础上，z t r e f n y 等人于1 9 5 2 年开始研制自己的实验仪器以克服上 述的各种缺点。他们制造出新的b c g 的采集设备，在座椅上安装传感器，采用物理和 数学的方法来分析b c g 系统并校准仪器。 b c g 在5 0 和6 0 年代激起了极大的研究热情，后来这些热情就渐渐消退了消退的 原因是不能解释一些外在因素影响的测量问题。然而，3 0 年前，b c g 继续在心血管动 力学方面得到了研究。一系列地球和太空环境下的研究中已经可以用新的b c g 记录系 统得以实现。捷克共和国研制的q b c g 可以达到高于1 0 0 0 h z 的自然频率，这种比较高 的自然频率就不会对心脏活动的振动脏成干扰。在俄罗斯，不同性别、年龄和职业的3 0 ， 0 0 0 多人参加了b c g 的实验。在太空飞行中具有加速传感器的b c g 已经被实现。 1 9 9 1 年，b e nh j a n s e n 等设计出用于监视心冲击信号的静电荷敏感床垫瞳1 。1 9 9 6 年，我国俞梦孙等也研制出用于记录心冲击波形的充气式微动敏感床垫口1 。与此同时， j o h nm z a n e t t i 等人把传感器置于人体胸壁上h 1 获取由心脏引起的振动信号心震描记信 号( s e i s m o c a r d i o g r a p h y ，s c g ) ，并同时记录一个导联的心电图作为时间上的参考。该 种方法检测了s c g 波形的周期以及收缩期二尖瓣闭合( m c ) 、动脉瓣打开( a o ) 、心 室快速射血( i 强) 和动脉瓣闭合( a c ) 的鉴别，舒张期二尖瓣打开( m o ) 、心室快速 充盈( r f ) 、和心房收缩( a s ) 的鉴别畸1 ；小波变换心电信号( e c g ) 、心震信号( s c g ) 、 多普勒超声波心动图( e c h o ) 以多分辨率信号分解为基础研究生理状态( 等容和过度 换气) 相对于平静状态对s c g 不同频带的影响，并计算在七个频带下s c g 的功率，在 不同的频带下可以发现平静s c g 、等容运动时s c g 和过度换气时s c g 之间的重大差别 呻1 ；在s c g 中一次心跳会产生一个显著特色的合波叫做w 波群口1 ，w 波群类似于e c g 的q r s 波群作为一次心跳的时间标准，并且可能带有对s c g 分类的重要判别信息，利 用以小波为基础的多尺度边缘检测技术自动检测s c g 的特征w 波群。 较近的s c g 研究显示它是一个检测冠心病的有效技术位1 ，心震信号包含了与心动周 期有关的明显定义的点，这些点与心电图、m 超和多普勒超声波心动图有相互关系。在 没有心脏疾病的时候，静止状态下的心震信号是保持稳定的，可识别的正常心震信号在 慢性左心室功能紊乱包括心肌梗死和严重的心肌症等疾病下发生改变。心室节奏引起了 组成心震信号的心室收缩波的可逆性变化，所以正常的心震信号保持稳定，但当发生慢 性不可逆和严重的可逆的左心室收缩时就会产生改变。通过分析心震信号是探测和评测 一2 一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 左心室性能的一个有用的工具。 。 对于b c g 来说，俞梦孙等人研制的充气式微动敏感床垫虽摆脱了在人体上安装电 极的方法，但是它采取与床同样大小的传感器很占用空间，而且从人的一天活动来看， 坐姿相对于卧姿时间较长。基于这些原因，2 0 0 6 年，s a k a r ij u n n i l a 和a l i r e z a a k h b a r d e h 等人设计出一种将传感器安置在椅子的靠背和座位上的专门座椅来记录心脏的振动信 号协1 。研究者通过多尺度小波分析和神经元网络的方法对正常人、高血压患者和心脏病 患者的心脏信号进行分类，并取得了准确率为9 4 到9 5 的分类效果。该种方法是设计 出了基于e m f i 传感器的椅子用于b c g 的测量，这种方法的美中不足是需要购买专门 的产品，而且价格较昂贵。 纵观心震信号的发展过程，按其采集方法可分为两类信号：一为把电极固定在人体 胸壁上而采集到的s c g ：另一类为将传感器安装在床垫上或座椅上采集到的b c g 。两 类信号各有优势，但又都存在着不同程度的不足。因此，就需要一种采集设备经济、采 集方法简单、数据又能包含最丰富心脏信息的心震信号出现。 1 3 选题意义和主要工作 目前国内已有研究者作了一些心震信号的相关研究，但是在国内的市场中测量心脏 信号的仪器仍然由心电监测仪一手垄断。本文作者曾为此做过调研，目前国内的心电监 测仪器主要分为三大类：静态心电图机，动态心电图和监测心电图机。 静态心电图机即常规心电图机，主要记录患者静态卧床情况下的短暂的心电波形， 但是不能记录患者在其他活动状态下的心电波形，不能反映偶发心脏病变情况下的心脏 异常状态；动态心电图机即h o l t e r 系统可以长时间记录患者在各种活动状态下的心电波 形，并通过专门的分析主机对记录的大量数据进行回放和分析，其对偶发性的心脏疾病 具有很好的诊断效果，但是无法实现对心电波形的实时观测；监测心电图机能够对患者 的心电波形进行长时间的动态观测，并能对心电波形进行自动分析( 主要是心率失常分 析) ，因此在临床上应用很广。但是检测心电图还存在着数据存储量小、分析功能有限 等不足之处。 心震信号通过在椅子的四个脚上安装传感器来采集信号，不用像采集s c g 信号那 样在胸壁安装电极，虽采集方法与b c g 的采集方法类似，但是又不需要采集b c g 那种 昂贵的传感器。该信号的测量方法测得的心震信号只有一路，便于医务人员进行疾病诊 断，并且可以长时间监测病人的心脏工作情况，能够抓住病人偶尔短时的心脏异常变化， 因此心震信号具有很重要的研究意义，希望心震信号可以用来辅助甚至能代替心电图作 为心脏疾病诊断的依据。 一3 一 |i了0。， ， 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 本文主要以小波变换理论和滤波为基础来对心震信号进行分析，提取特征，通过 m a t l a b 仿真实现。 第1 章主要介绍了课题的研究背景和意义。 第2 章详细介绍采集的心震信号的过程及原理，以及心震信号产生的原理，并与心 电信号进行比较。 第3 章对小波变换进行系统的介绍，并介绍了几个经典的小波函数。 第4 章主要是对心震信号的消噪预处理算法的研究。 第5 章主要是对心震信号特征波提取算法的研究。 第6 章结论，总结全文的主要内容和工作，并对今后的研究工作做出设想。 一4 一 采集与特征分析 第2 章心震信号的采集与特征分析 2 1 简介 心震描记法是一种新型的监测心脏功能的方法，它记录的是心脏跳动过程中所产生 的震动信号，这种方法简单且安全无创。由于心脏不断收缩和舒张引而发身体振动，因 此心震描记法实质上检测的是心脏收缩力，心震信号可以准确地记录此收缩力而不会有 幅值、相位和时间上的改变。是一种非常简单而且无须侵入的方法，被检者只需要安静 的坐在四个脚下分别放置一个传感器的椅子上，身体上不需要粘贴任何电极即可测出心 震信号，可以长时间无接触的监视心脏收缩功能。 这种记录心脏活动的方法既不同于以往传统的方法，需要人体仰卧，在人体胸部和 四肢部位放置电极，也不同于现今国外在胸部中央剑突以下部位放置传感器的方法阳1 。 本文在检测时，被检者只需安静地坐在四个脚分别装有传感器的椅子或者床上，心脏跳 动而产生的震动信号经椅子或床传至其底部的压力传感器，压力传感器将力的信号转化 为电信号，实验过程与方法测量方法如图2 1 。 图2 1 心震信号的测量图示 f i g 2 1p i c t u r eo fb c g o b t a i n m e n t 一5 一 ty豇 r 南 东北大学硕士学位论文第2 章心震信号的采集与特征分析 由图2 1 所示：心脏跳动产生震动信号，并通过椅子传到椅子底部的传感器上，传 感器将震动信号转换为电信号并经过放大器后显示在示波器上，示波器采样频率为 5 0 0 h z 将信号转化为数字信号。现今，还必须同步记录一个单通道的心电信号来提供时 间基准参考，心跳检测心震信号分析都依赖于心电信号的q r s 合波的波峰检测，同时 记录单通道心电信号的测晕如图2 2 所示。 图2 2 心震信号及同时记录单通道的心电信号 f i g 2 2b c g a n d s i n g l ec h a n n e le c gs i m u l t a n e o u s l yr e c o r d e d 测得的心震信号只有一路，与心电信号相比，更便于医务人员进行分析和疾病诊断； 免去了心电信号及动态心电图测量时繁杂的电极安置；并且检测时身体上不需要粘贴任 何电极，可以长时间无接触监测病人的心脏工作情况，能够抓住病人偶尔的短时的心脏 异常变化。因此心震信号具有重要的研究意义，心震信号可期望代替心电信号作为心脏 疾病诊断的依据。一 2 2 心震信号的采集原理 实验中信号通过椅子传至其底部的传感器上，作为信号传输通道，椅子要有较好的 刚性。图2 3 为测量心震信号的椅子的实物图。 一6 一 信号的采集与特征分析 图2 3 测量心震信号的椅子图示 f i g 2 3t h e c h a i rf o rb c g 心震信号本质上测试的是心脏收缩产生的力量，因此需要使用压力传感器将力的信 号转化为电信号，然后通过放大电路放大并测试出来。在这里使用了四个拉压式压力传 感器，其原理图如图2 4 。 r 一r 图2 4 拉压式传感器原理图 f i g 2 4p r i n c i p l eo fp u l l p r e s st r a n s d u c e r 上图2 4 中为一个拉压式传感器的内部结构示意图，两个电阻的阻值变化方向相反， 当其中一个阻值增大时，另一个电阻的阻值必然减小。将四个拉压式传感器分别置于椅 子的四个腿低下并连接成全桥电路，如图2 5 为全桥等效电路，该电路的优点为当四个 传感器阻抗匹配时在压力一定的情况下四个传感器不论压力如何分布，输出端v 1 和v 2 的差值基本上是一定的，推导过程如下式： v1：(r3+r4-ar4-ar3)vcc( 2 1 )= 、厶i ， r l + r 2 + r 3 + r 4 + r l 一r 3 。 一7 一 r 虞 东北大学硕士学位论文 第2 章心震信号的采集与特征分析 v2：(r2+r3+ar2+ar3)vcc ( 2 2 ) r l + r 2 + r 3 + r 4 一a r l + a r 3 令r i = r 2 = r 3 = r 4 = r ，则 v 2 _ v 1 =兰堕堡! 丝坐塾型! 坠箜坠兰坐窆v c c ( 4 r + 出1 一出匀( 4 r + 瓜r d ( 2 3 ) 上式中分子的第二项在误差允许的情况下可以忽略，分母中的变化量之差也可以忽 略，这样可以进一步简化为： v 2 一v l ：a r l + a r 2 + a r 3 + a r 4 v c c( 2 4 ) 4 r g n d 图2 5 桥式传感器的等效电路 f i g 2 5e q u i v a l e n tc i r c u i to fb r i d g et r a n s d u c e r 由于心震信号非常微弱，受外界的干扰影响很大，要求放大器具有较高的放大倍数 和较好的抗干扰能力。 图2 6 是正常的心震信号和同时记录的单通道的心电信号。最近的心震信号研究显 示它是一个检测冠心病的有效技术，它包含了与心动周期有关的明显定义的点，这些点 与心电图、m 超和多普勒超声波心动图有一定的关系。在没有心脏疾病的时候，静止状 态下的心震信号是保持稳定的，可识别的正常心震信号在慢性左心室功能紊乱包括心肌 梗死和严重的心肌症的时候发生变化。心室节奏性的收缩和舒张引起了组成心震信号中 心室收缩波可逆性变化，所以，正常的心震信号保持稳定，但是当慢性不可逆和严重的 一8 一 垂l 东北大学硕士学位论文第2 章心震信号的采集与特征分析 可逆的左心室收缩时发生改变。通过观测提示心震信号是探测和评测左心室性能的一个 有用的工具。 ( a ) 处于平静状态的心震信号 ( b ) l 司时记录的作为参照的单通道心电信号 图2 6 正常的静息状态下的心震信号和同时记录的单通道心电信号 f i g 2 6n o r m a lb c g a tr e s ta n ds i m u l t a n e o u s l yr e c o r d e ds i n g l ec h a n n e le c g 2 3 心震信号的特征 在这种非接触的测量方法中心脏震动信号通过人体和椅子传到传感器得到的信号 属于强噪声背景下的生物电信号，它具有以下特征： ( 1 ) 微弱性：由震动信号传感器转换成电信号一般只有0 0 0 1 0 0 2 m v 。 ( 2 ) 不稳定性：人体信号都处于不停的动态变化当中。 ( 3 ) 低频特性：正常的心律( 窦性心律) 为6 0 - 1 0 0 次分。 ( 4 ) 随机性：人体心震信号反映了人体的生理机能，是人体信号系统的一部分， 由于人体的不均匀性，且容易受到外来信号的影响，信号容易随着外界干扰的变化而变 化，具有一定的随机性。 最近的心震信号研究显示它是一个检测冠心病的有效技术，同时联合相应的s c g 可以增强e c g 的诊断性能，以前所有的研究都试着查找心震信号在时域里( 振幅，持 续时间等) 的特点，频域分析寻找频率特点，为可选择的和有希望的心震信号样品分析 和分类服务，但是传统的频率分析方法采取信号的统计平稳性，但大多数的生物医学信 号包括心震信号显示明显的不稳定性，暗示了信号的许多特点随时间变化，因此需借助 于时一频或时间比例来分析。 一9 一 东北大学硕士学位论文 第2 章心震信号的采集与特征分析 2 4 心震信号与心电信号的比较 心震信号与心电信号作为心脏活动的客观表示方法，都是人们观察心脏工作状况以 及心脏疾病诊断的一个工具和手段，有着很多方面的相同和不同之处。 2 4 1 产生原理的比较 心震信号与心电信号的不同之处首先表现在产生原理的不同。 心脏机械收缩之前，先产生电激动，心房和心室的电激动可经人体组织传到体表。 心电图是利用心电图机从体表记录心脏每一心动周期多产生电活动变化的曲线图形。 心肌细胞在静息状态时，膜外排列阳离子带正电荷，膜内排列同等比例阴离子带负 电荷，保持平衡的极化状态，不产生电位变化。当细胞的一端受到刺激( 阂刺激) ，使 细胞内外正、负离子的分布发生逆转，受到刺激部位的细胞膜出现极化。该细胞膜外正 电荷消失而前面尚未除极的细胞膜外仍带正电荷，从而形成一对电偶，电源( 正电荷) 在前，电穴( 负电荷) 在后，电流自电源流入电穴，并沿着一定的方向迅速扩展，直至 整个心肌细胞除极完毕。此时心肌细胞膜内带正电荷，膜外带负电荷，成为除极状态。 之后，由于细胞的代谢作用，使细胞又逐渐复原到极化状态，这种恢复过程称为复极过 程，复极与除极先后程序一致，但复极化的电偶是电穴在前，电源在后，并较缓慢向前 推进，直至整个细胞全部复极为止。 2 4 2 测量方法比较 心震信号与心电信号的不同之处其次表现在测量方法上的不同。 ( 1 ) 心电信号的测量n 川 利用心电信号分析心脏疾病时需要采集十二导联，在人体不同部位放置电极，并通 过导联线与心电图机电流计的正负极相连，这种记录心电图的连接方法称为心电图导 联。电极位置与连接方法不同，可组成不同的导联。在长期临床心电图实践中，已经形 成了一个由e i n t h o v e n 创设而目前广为采纳的国际通用导联体系，称为常规1 2 导联体系： ( a ) 肢体导联；( b ) 胸导联。 ( 2 ) 心震信号的测量 心震信号的测量以及测量原理已于本章的前两节做了详细的介绍，人坐在椅子或躺 在床上，在不知不觉中就采集到了心震信号，这种无接触的无创的测量方法检测时身体 上不需要粘贴任何电极，因此免去了心电信号及动态心电图测量时繁杂的电极安置，便 于长时间无接触监测病人的心脏工作情况，能够抓住病人偶尔的短时的心脏异常变化。 而且测得的心震信号只有一路，与心电信号相比，更便于医务人员分析和诊断疾病。 一1 0 一 钔 l 耘 - 集与特征分析 因此心震信 左右心室、心房交替收缩射血时，会对胸腔以及整个身体产生力的作用，这个力可 以在与身体相接触的物体之间传导，把传感器置于椅子或床腿的底下，可以将这个力的 信号转化为电信号，这个经传感器转化成的电信号便为心震信号。 - 2 4 3 心震信号与心电信号特征的比较 典型的心电图波形如图2 7 所示。 r 知 图2 7 典型的心电图图示 f i g 2 7t y p i c a le c o 上图波形的具体含义如下： p 波：由心房激动所致。前一半主要由右心房所产生，后一半主要由左心房产生。 正常人的p 波宽度不超过0 1 1 s ，最高幅度不超过2 5 m v 。 p r 间期：从p 波起点到q r s 综合波起点之间所经历的时间。他表示心房开始激 动直到心室开始激动的时间。p r 间期随着年龄的增加有加大的趋势，成人正常范围在 0 1 2 o 2 s 。 q r s 波群：反映左右心室的电激动过程，整个q r s 波群的宽度被称为q r s 时限。 它代表了全部心室肌激动过程所需要的时间，正常人最多不超过0 1 s 。 t 波：代表心室激动后快速复极时产生的电位变化。在以r 波为基础的心电图上， t 波不应低于r 波的十分之一。 s t 段：自q r s 波群的终点至t 波起点间的线段，代表心室缓慢复极的过程。 东北大学硕士学位论文 第2 章心震信号的采集与特征分析 q t 间期：从q r s 波群的起点至t 波的终点，代表心室肌除极和复极全过程所需 要的时间。 u 波：代表激动的心室回到静止期的过程。正常人体的u 波是很小的。 如图2 8 是一个典型的心震信号的波形图，传感器置于椅子腿下被检测者处于平静 状态时采集到去掉噪声的信号。 图2 8 典型的心震图 f i g 2 8t y p i c a ls c g 在心脏收缩和舒张时会发生下主要机械活动：m c 二尖瓣关闭，a 卜动脉 瓣打开，r e 心室快速射血，p e 心室射血高峰，m o 一二尖瓣打开，i 心 室快速充盈，a s 心房收缩，a c 动脉瓣关闭，目前，这些机械活动与心震信号 中波形的对应关系还没有明确。 2 4 4 心震信号与心电信号的相似之处 在心电信号中q r s 波群是e c g 的主要组成部分n u 也是e c g 的主要特征部分，它 反映了左、右心室除极的全过程，在一次心动周期中占主导地位，因此对q r s 波群的 识别最为关键，特别是通过对r 波的识别可以正确区分正、异常心律，在医学诊断和病 理分析中有着重要的价值。 类似的在s 心震信号的每个心动周期中也有一个特征部本分形似w 字母的合 波，它类似于心电图中的q r s 波，是心震信号的特征波，在一次心动的心震信号中占 主导地位，是分析和诠释心震信号的主要判别特征。w 波群中的i 波和j 波是心动周期 的主要时间标志，心跳检测和s c g 分析都依赖于它的波峰检测，因此i 波和j 波的检测 为本文讨论的重点之一。 2 5 本章小结 心震图描记法是一种无创、长期无接触监测心脏机能的新技术，从力的角度反映心 一1 2 一 f ) 帆 鼬 东北大学硕士学位论文 第2 章心震信号的采集与特征分析 脏的工作状况。本章系统地介绍了心震信号的采集方法、采集原理、信号特征，并把心 震信号与心电信号进行了比较，以便更深一步的认识心震信号，区别心震信号与心电信 号。 1 3 、-il、 号分析的理论基础 第3 章心震信号分析的理论基础 3 1 概述 心震信号是一种一维信号。本文的对心震信号的特征提取主要包括两方面：信号预 处理和波群检测。在信号处理领域，不得不提到傅里叶分析和小波分析。 自1 8 2 2 年f o u r i e r 发表他的热传导解析理论以来，f o u r i e r 分析成了刻画函数空间、 求解微分方程、进行数值计算与信号处理等的主要工具之一。从理论角度看，许多常见 运算经过f o u r i e r 变换性质变得很好( 例如微商运算变为多项式乘法，卷积变为普通乘 积等) ；从实际应用角度看，频率是自然现象( 包括声音、图像和各种波动) 中一个非 常重要的特征，因此积分f o u r i e r 变换和f o u r i e r 级数有重要的物理解释，它能清楚地揭 示信号f ( x ) 的频谱结构。但是f o u r i e r 分析存在着一个严重的缺陷，f o u r i e r 系数是信号 厂( x ) 在整个时间域上的加权平均，不能提供各种频率成份的空间位置信息，根本原因是 “基”函数 e 咖) ，在时间上没有紧支撑性：i e 咖i = 1 ，n r 。因此，f o u r i e r 分析难以反 映信号厂( x ) 在时间域上的局部性质，而信号的局部性质无论是在理论研究方面，还是在 实际应用方面都是十分重要的。长期以来，数学家与工程师在努力寻找函数空间l 2 ( x ) 的 一种函数基，使得这种函数基既能保持指数函数基的优点，又希望这种函数基是由某个 具有光滑性、紧支撑性和较高的消失矩的函数通过伸缩和平移而生成的函数族。现在我 们称这种函数基为小波基，对它的存在性、构造和性质的研究便构成小波分析研究的内 容。 小波变换理论是八十年代后期发展起来的应用数学分支，其基本思想来源于伸缩与 平移，广泛应用于工程技术领域，在生物医学领域主要应用于信号检测、去噪、特征提 取、处理和数据压缩等方面。 近几年来，将小波变换理论应用于心电信号分析已经成为生物医学领域又一新的研 究热点。对于心震信号来说，虽然特征波形与心电信号相差很多，但是在最初采集到的 信号中，同样会出现各种相似的噪声。国外对于b c g 和s c g 的研究中也普遍采用小波 变换对信号进行处理，因此本文的最初处理方法计划中小波变换也作为首选。 3 2 小波变换的历史发展回顾 小波变换是最近发展起来的一种新型信号分析工具，被誉为数学上的显微镜。它具 有多分辨率、方向选择性和自动“调焦”的特点。小波分析的思想来源于伸缩与平移方 法。小波分析方法的提出，可以