（检测技术与自动化装置专业论文）ECG智能检测与分析方法的研究.pdf

摘要 摘要 心电图技术是一项有着百年历史的医学技术，它被广泛的应用于临床之中， 是医生诊断心脏病情的有效途径之一。目前，基于心电图自动诊断技术的研究有 很多，而本课题一一远程实时心电监护系统，正是利用了心电自动诊断技术，实 现了对病人心电信号的远程实时监测，从而有效的降低了心脏病患者因不能得到 及时治疗而导致死亡的几率。 本课题是来自于北京市自然科学基金的项目，本人的课题所涉及的主要内容 包括：从理论上论证方案的可行性，进而进行算法研究，最终实现人机交互软件， 从而对e c g 数据进行分析计算。 就本文所涉及到的算法而言可以分为如下四部分： 1 ，通过滤波器对波形进行基线漂移矫正及噪声滤除； 2 ，标注部分的算法：首先对数据进行d c t 变换，然后再对d c t 域的数据 进行p r o n y 分析，从而实现p 、q r s 等波的标注分离； 3 ，特征参数提取部分：分别从波形形态及心电速率两方面进行h e r m i t e 参数提取及h r v 参数提取； 4 ，分类器：为了增强系统的鲁棒性，所采用的是分类器是以高斯函数为核 函数的s “： 从软件实现的层面上讲：本软件采用v c + + 语言在n e t 环境下进行编写调试， 使用m f c 建立软件界面。软件功能包括e c g 动态显示，数据标注计算，x m l 存储等等。 关键词：心电图波形检测支持向量机病情诊断 北京工业大学硕士学位论文 a b s t r a c t e c g t e c h n i q u ei sam e d i c a lt e c h n i ch a v i n ga b o u to n eh u n d r e dy e a rh i s t o r y i ti s u s e dw i d e l y , a n di ti sa 1 1e f f e c t i v em e t h o df o rd o c t o rt oh e a r td i s e a s ed i a g n o 螂a t p r e s e n t , t h e r e a r el o t so fs d u t i e so ne c ga u t o - d e t e c t i o n t h es u b j e c t - e c g t e l e m o n l t o r i n gs y s t e m , m a k em o n i t o r i n g r e a lt i m ec o m ch u eb yu s i n ge c g m a o - d e t e c t i o nt e c h n i q u e a sar e s u l t , t h ep r o b a b i l i t yi sl o w e r , w h i c ho f p a t i e n t sd e a t h b e c a u s eo f n o t b e i n gc u r e di nt i m e t h es u b j e c ti s 丘o m 8 e i j i a g n a t u r a ls c i e n c ef u n d - e c gr e a l - t i m e t e l e m o n i t o r i n gs y s t e m m yw o r ki st h a t - t h es u b j e c ti sd e d i c a t e dt ot h ef e a s i b i l i t yo f t h i sp l a na n df u r t h e rr e s e a r c hi na ne f f o r tt or e a l i z et h ei n 妇- t i v es o 日2 w a r ea n de c g c 唧i n g t h e r ea l ef o u rp a r t si nt h ee n t i r ea l g o r i t h m ( 1 ) u s ef i l t e rf o rb a s e l i n ec , o n e o t i o na n dn o i s es u p p r e s s i o n ； ( 2 ) a r i t h m e t i co fl a b e l ：枷d c t ( d i s c r e t ec o s i n et r a n s f o r m ) ，s e p a r a t ee c g d a t at op ，q r sw a v cb yp r o n ym e t h o d ； ( 3 ) p a r to fg e t t i n gt h ec h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r ：g e tt h eh e r m i t ep a r a m e t e ra n d h r v p a r a m e t e r f o r d e s c r i p t i o n s h a p e o f w a v ea n d h e a r t r a t e ； ( 4 ) c l a s s i f i c a t i o n ：c o n s i d e rf o re n h a n c i n gr o b u s t , l 】卵s v m ( s u p p o r tv e c t o r m a c h i n e ) a st h em e t h o do fp a t t e r nr e c o g n i t i o nf o rc l a s s i f i c a t i o n , i t sc o r e f u n c t i o ni sg a u s s i a nf l l n c t i o r f o rt h er e a l i z eo ft h es o f t w a r e ：p r o g r a ml a n g u a g ei sv c + + t h ep r o g r a m m i n g e n v i r o n m e n ti s n e te n v i r o n m e n lm f c w i l lb eu s e dt of a c i l i t a t ed e s i g n i n gs o t r w a r e t h em a i nf u n o t i o no f t h es o l r 3 v r r ei s ：d y n a m i cd i s p h y ，d a t ah b e l ) ( m ls t o r a g e k e yw o r d s ：e c gw a v ed e t e c t i o n , s v m , d i a g n o s o b i i 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个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j 塞王些盍堂或其它教育机构 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了谢意。 _ 虢弓n 吼2 呶王、8 关于论文使用授权的说明 本人完全了解j t 塞王些盍堂有关保留，使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名鎏血导师签名弱锄期：砷参孑 第一章绪论 第一章绪论 心电图( e c g ) 技术从1 9 0 3 年被e i n t h o v e n 应用于临床以来，至今己有百年历 史。在这百年中，持续发展的心电图技术为人类的生命与健康，为生物学、临床 医学做出了巨大贡献，成为临床不可缺少的，最重要的常规检查技术。近年来， 心脑血管疾病的发病率和死亡率逐年上升，对心脏做定期检查，及早发现隐患， 己成为大多数人尤其是心脏病患者的需要。心电图作为检查心脏病常规和必要的 手段，是医生诊断心脏疾病的得力助手。心电图的准确判断对于病情的及早发现、 以致提高国民健康水平和生活素质有着重要意义。 心电图在诊断心律交异、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 不同时刻的e c g 都存在着很大的差异，要对其作出准确判断，通常需要医师具 有丰富的知识和积累大量临床经验。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，因而心电图的自动诊断已经成为人们的研究热点。 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 1 1 心电自动诊断技术的研究 伴随着心电图的发展，心电自动诊断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、特征参数检凋、波形 的聚类分析、波形类别判断，以致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己从实验室投入临床应用，但许多研究成果尚未广泛 为临床所接受，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。 心电自动诊断研究涉及的内容和技术非常广泛，但从以往的研究文献看，基 本可归为三个主要方面：一是预处理技术的研究；二是波形检测与参数提取技术 北京工业大学硕士学位论文 的研究；三是诊断技术的研究。 1 1 1 预处理技术的研究 预处理技术主要是进行噪声干扰抑制的研究。由于心电信号比较微弱，仅为 毫伏( 卟r ) 级，极易受环境的影响。体表电极检测到的e c g 信号所受干扰一般可 分为七种，即工频干扰、基线漂移、电极接触噪声、电极极化噪声、肌电干扰、 放大电路内部噪声和运动干扰。 e c g 信号的预处理技术包括采用各种经典的数据滤波方法及各种现代信号 处理方法【1 嘲。如文献同中根据各波频谱成分设计不同的低通差分滤波器，以突出 不同波的特征；文献川中采用自适应滤波的方法较好的实现了噪声抑制：文献町 中采用的基于神经网络的非线性自适应滤波器可以较好地消除基漂及伪迹的影 响，缺点是自适应滤波器采用的模板要受q r s 波形变异的影响，且基于神经网 络的算法运算量又大；文献1 9 j q - 提出基于小波分析的e c g 滤波技术可以较好地抑 制噪声，但运算量较大由于e c g 检测过程中的主要干扰源来自电源线的工频 干扰及由于各种因素造成的基线漂移，因而许多文献专门探讨了这两类干扰的抑 制方法。如文献【1 田中采用自适应滤波方法进行基线漂移的抑制取得了较好的效 果。文献【i l 】中讨论了一种自适应相干模板法，可同时抑制工频干扰及基线漂移 文献【1 2 l 中提出的自适应滤波方法，白适应滤波器的中心频率能够跟随工频信号的 频率变化而自动调节并抵消工频干扰，且可获得较高的q 值，效果较好。文献【n 1 中则采用了两阶形态滤波的方法进行基线漂移的抑制，可以说是非线性滤波方法 在这一方向上较为成功的应用。 预处理技术部分己较为成熟，包括高频噪声抑制、工频干扰的抑制及基线漂 移的抑制等，但对于接触噪声等形成的类似病理心电的伪迹的纠正，对于人为移 动引起剧烈抖动，尚不能有效的去除。但由于这类噪声相对较少，且诊断主要针 对质量较好的信号进行，因而在以往的研究文献中未作为重点 1 1 2 波形检测与参数提取技术的研究 波形检测识别和参数提取是心电自动分析系统的关键，其准确性和可靠性决 一2 一 第一章绪论 定着诊断的效果。特征参数检测中，由于r 波相对明显，检测过程通常先检出r 波位置，而后以r 波为参考，在一定时窗内进行搜索，实现其它特征点的检测。 因而，r 波准确的检出通常是其他特征点准确检测的前提，这方面的研究文献多 达数百篇，涉及的检测方法繁多，这里仅简要回顾部分有代表意义的方法。 r 波检测方法有时域分析、句法分析、神经网络法、非线性滤波、小波变换 法等几个方向。在以往的检测中，时域分析方法为最常用的方法，其又可分为幅 度法、斜率法和面积法，近年来则更侧重于小波分析、神经网络等现代处理方法 的探讨。因为r 波的幅度和斜率一般较大，采用幅度法和面积法，对于正常r 波较易检出，但在t 波高大时易出错。因而在效果较好波形检测算法中，几乎无 一例外需要引入临床经验参数，如略过r 波的不应期，当指定时段内无r 波检 出时进行回溯处理等。如文献【1 4 】中首先采用带通处理的方法进行基漂及高频干扰 的抑制，而后对信号进行差分，并对差分信号平方及移动窗口平方积分，通过综= 合判断差分及积分信号进行r 波的检测，此外，判断中还引入了临床经验参数及 自适应阈值调整方法，取得了较好的r 波检测效果。文献【”l 中作者则对幅值一差 分法、一阶导数法、一二阶导数法口s ) 及导数滤波法町四类，共9 种 q r s 检测方法进行了比较，指出了各自方法的优缺点。文献【坫1 7 l 则采用小波方 法进行了q r s 波的检测，文中采用了样条小波，通过多尺度变换，综合判断各 小波尺度上的模极值对实现r 波的定位。从工程应用的角度来看，不同尺度的小 波变换可认为是不同通带的滤波器，这一方法实际上利用了q p s 波不同频带下 的能量联合分布特性实现了q r s 与其它噪声干扰的区分。该方法也引入了临床 经验参数，对m i t - b i h 测试结果准确性达9 9 8 。文献【1 6 ，1 刁中采用的小波为低 通函数的一次微分，q r s 在小波尺度上产生对应的模极值对，后续搜索判断过程 较为复杂，计算量较大，因而国内有学者尝试采用低通函数的二阶导数作为小波 进行r 波定位，从而使r 波在小波尺度上对应单个峰值，减少了搜索过程，虽 然仍较为成功，但准确性有所下降。除此之外，采用各种非线性滤波、神经网络 方法的探讨文献也多达数百篇，这里不再一一歹举。 ， 除r 波检测外，特征点的检测还包括q r s 波起点、终点的定位，p 波、t 波及其起点、终点的定位，以及s t 段的识别等问题。q r s 波起点、终点定位一 般根据斜率变化确定，如文献【l 句。中所用的小波系数过零点检测的方法和文献【1 司 北京工业大学硕士学位论文 中所用的w b i 方法，但其精确定位仍存在问题。对于p 波及t 波的识别，由于 其幅度小，斜率不明显，一直是有待完善的问题。虽然有学者试图将q r s 波的 检测方法中的斜率法、阙值法等应用于这一研究，但效果不够理想。文献【1 叼中虽 然采用双基导联矫正体系及多基线体系来解决p ，t 波低平时基线扰动的影响，但 不可避免受高频干扰。文献【1 9 】中采用了二次曲线拟合的方法进行p 波的判断，但 仍不能解决双向p 波等问题。文献【1 6 】中则通过在小波变换大尺度上进行p t 波及 其边界点的定位，其本质上类似基于差分的斜率方法，对于et 低平及双向等情 况仍容易出错。文献脚l 中则用等电位线交叉点、面积指标以及拐角指标函数的线 性组合构成适应函数，采用演化算法( e a ) 进行寻优，确定t 波终点。此外，还有 学者采用a n n 2 “、中值滤波吲等方法进行相应的探索。但这类技术均未能完善 解决p ，t 波识别问题，这一技术远不及q r s 波检测方法成熟。p ，t 波识别技 术的不成熟，不仅在于其检测算法本身的问题上，还与其研究基础有关，如目前 的m i t - b i h 数据库，仅对r 波及其类型进行了标注，关于p ，t 波的检测尚缺乏 统一的定量评测标准数据，限制了各算法的性能比较。虽然也有其它数据库进行 了相应的特征点标注，但公开性较差，限制了这一研究的进行。除上述特征点的 确定问题外，波形检测还包括波形形状的确定以及一些特殊细微结构的识别问 题，也有少数学者从事了这方面的探索圆 波形识别技术中的r 波的检测技术己相对成熟，而对于低频小幅度信号的检 测，如p ，t 波的检测及其边界点的识别，精度仍须进一步提高。这些问题的解 决是心电自动诊断技术日后推向实用的基础 1 1 3 诊断技术的研究 这里的诊断技术的是指在前面的预处理、特征点检测基础之上进行病理结果 的判断方法。 由于许多基础问题尚未完善解决，这一研究也多处于探索阶段。自动诊断的 研究除需要用到前面的预处理技术和波形识别技术外，还涉及到模式识别、数 理统计、人工智能等方面的内容，许多学者进行了大量相关探讨，但多局限于一 种或几种病理信号的研究。对于心电波形的分类，有关研究又基本可分为两种倾 第一章绪论 向，一种是期望根据心电波形的自然结构实现分类；另一种则是根据临床医师给 出的标注结果，强制训练分类器，进而用于波形类别的判断。前一种方式多是通 过聚类分析来完成。如文献】提出采用聚类分析的方法进行训练样本预处理，而 后利用不同聚类样本构造多个子分类器，以提高神经网络对e c g 的分类能力， 这一方法虽然使分类器的性能有历改善，但距实际应用仍有较大差距。这类研究 虽然从自然结构上考虑了波形分类的合理性，但由于同类病理信号的变异很大， 若进行多患者、大样本实验，很容易使聚类结果变得过于琐碎，失去实用价值， 因而更多文献侧重于有指导学习方法的探讨。除前面所述的单纯采用数学分类器 方法进行研究外，也有研究人员直接根据临床经验进行信号诊断的研究，如文献 阅中根据r r 问期和q g s 波宽定义了十二种心律失常；文献阅根据r r 问期和 q r s 波面积高度比定义了九种心律失常，两者都采用普通分枝逻辑法，只不过 q r s 波的形态描述指标有异，但都过于简单，易造成误诊文献唧采用心电向 量、s t 段、t 波方向等综合诊断标准和模糊数学的概念，大大提高了诊断准确率。 实质上这是一种概率方法，在所用特征参数较少时，也易造成误诊。此外还有学 者提出采用类似专家系统的方案嗍，但由于许多基础问题的限制，这一研究方向 未能迅速的发展。 从以往的研究文献看，对e c g 诊断的研究方法的热点一直在跟随新的研究 方法的出现而不断转换，从早期的逻辑分支判断、经典数字信号处理，至后来专 家系统、句法分析、分形、a n n 、小波变换等现代处理手段，以及各种分类、聚 类方法的研究，都在不断的应用于这一领域。但很多研究是针对某些少数病例进 行，甚至是采用e c g 对于某些方法性能本身的测试，缺乏可实际应用的前景。 因而，这一领域虽然涌现了大量的研究文献，但许多问题一直未能完善解决 1 2 远程心电监护系统 远程心电监护a e c gt c l 锄加i 劬g ) 是远程医疗 b l 锄出i 粥) 的一个重要组 成部分，是指利用现代通信技术、计算机技术、电子技术、网络技术等来对受试 者进行长时间的、远距离的心电监测，受试者的活动范围可以不受医院的限制 嘲。 北京工业大学硕士学位论文 1 2 1 远程心电监护系统的意义 普通心电图仪仅能纪录受检者处于静态的且为时甚短的心电信号，这种检查 对于恶性心律失常和心肌缺血不能客观地反应，也不能记录受试者在睡眠、运动、 工作劳累或情绪波动等特定状态下的心电波形，因此长时心电监护成为保证重症 病人生命安全的重要手段。心脏疾病具有突发性强、发病征兆不易察觉的特点， 一些特殊的人群，如术后在家恢复的病人、残疾人和不能自理的老年人、高发病 人群、孕妇和胎儿等的心电监护都需要长时间的、不间断的在院外进行。此外， 随着人们生活水平的改善以及医疗保健意识的提高，越来越多的健康和亚健康人 群开始关心自己心脏的活动状况，要求根据日常的心电监护情况来对心脏可能出 现的病变进行预警或提供咨询指导服务。这样，仅通过常规心电图的检查远远不 能满足心脏疾病的监护要求，发展面向家庭、面向人们日常生活的，能够及时、 准确、全面、不间断地捕获心脏的病变反应的心电监护系统就显得格外重要 远程心电监护的优势在于；缩短了医生和患者之间的距离，为患者提供及时 救助，减少患者或医务人员的旅途奔波；对自理能力较差的老年人和残疾人的日 常生活实施远程心电监护，不仅能对受试者的心电信息进行准确、及时的监测， 提高诊断的科学性和全面性，还可以充分评估监护对象的独立生活能力和健康状 况，提高患者的生活质量；远程心电监护可以在患者熟悉的环境中进行，减轻了 患者的心理压力，提高了诊断的准确性；对健康人群的远程心电监护，可以发现 疾病的早期症状并予以预警和提示，从而达到保健和预防疾病的目的p 川显然， 心电远程监护对于人们的生活质量和健康水平的提高将发挥着越来越重要的作 用 1 2 2 远程心电监护系统急需解决的关键问题 由于通信载体的不一样，各种类型的远程心电监护系统在操作的难易程度 上、对用户活动范围的限制、数据传输速度、抗干扰性、服务质量等方面有着显 著的差异。这些实际上都是远程监护系统的。硬件”问题，会随着通信技术、电 子技术等相关技术的发展和进步而逐步得到改善对于远程心电监护系统的而 言，由于用户可能远离医院，而且也无法让医护人员永远在线来提供帮助，要求 一6 一 第一章绪论 系统必须具有自动实时检测异常心电信号的功能；同时要求系统具有对e c g 信 号进行后台分析，具有辅助的疾病诊断的能力，这些可以看作远程心电监护系统 的“软件”问题，是保证系统的服务质量而必须解决的关键问题。目前，远程心 电监护系统急需解决的关键问题主要在于： ( 1 ) 系统监护的实时性不强。心脏疾病的发作具有较大的突发性和危险性，因此要 求远程监护系统必须具有实时检测功能，一旦检测到病变心电信号或者是可疑 的心电信号时，必须给以预警、提示并及时通知医院的监护中心采取一定的救 护措施。这就要求远程心电监护系统具有能对所监护的心电信号进行实时的自 动分析的能力，而且分析系统的可靠性、可信度要高，尽量不发生漏检、误判 等常见弊病。 ( 2 ) 远程心电监护系统对- f i , 电信号处理的自动化、智能化程度不高。这是目前的远 程心电监护系统最缺乏的关键技术之一由于远程心电监护系统的采集的数据 量大，分析系统在具备良好的实时处理能力的同时，还要求系统具有较强的离 线分析能力。这就要求系统不但要具有较高的分析准确性，还应具有自学习和 自适应功能，系统能够建立自己的知识库，并自动积累新经验，以做到分析系 统具有辅助专家的功能，保证系统对疾病诊断的准确性。这种能力对于无人值 守和医护人员临床经验欠缺的监护中心尤为重要。 必须指出的是，多年来，人们一直对远程心电监护系统的信号采集装置、远 程通信的载体、监护网络的拓扑结构给予了足够的重视，在对远程- f i , 电信号的分 析方面所作的努力还远远不够。也使得目前的远程心电监护系统还脱离不开具有 丰富临床经验的。专家级”医护人员的不停顿的日夜在线监护和指导，从而使得 系统的人力资源成本急剧增加，也严重制约了其应用范围。要解决好这个问题， 一方面必须要对远程心电监护系统的自动分析给以足够的重视，另一方面则应探 索出远程心电监护系统e c g 信号自动分析的良好的算法。 北京工业大学硕士学位论文 1 3 本文研究内容 1 3 1 课题来源 本文课题来源于北京市自然科学基金。远程实时心电监护系统”，其目标是 研究开发出一种新型的移动式心电远程监护系统，实现智能化的、实时的、随时 随地心电远程监护。从而可以更方便、更迅捷地为远离医院的患者和健康人群提 供服务。其组成分为以下两大部分，如图1 1 所示： 图1 - 1 远程心电监护系统 v i g i l 1e c gt e l e m o n i t o r i n gs y s t e m 该系统主要由两部分组成： ( 1 ) 第一部分是佩戴在患者身上的心电监护系统终端，其功能是获取心电信号、 采集心电数据，并通过g p r s 与院方服务中心实现远程通信。 ( 2 ) 第二部分是院方服务中心，它主要是实现两个功能：数据实时分析和数据管 理。实时分析主要将经g p r s 网络传输过来的e c g 信号进行在线的分析和诊 断，以便及时为用户提供在线决策支持数据管理主要实现数据库的常规管 理功能 由于移动式远程心电监护系统是目前最新型的心电监护形式，为了提高系统 的监护质量，也为了提升系统的整体性能，对系统采集到的心电信号进行智能分 析势在必行。本文的主要研究目的就是实现移动心电监护系统的e c g 信号的智 能分析，为患者提供准确、及时、科学的决策和诊断结果。 一 一8 一 第一章绪论 1 3 2 本文主要研究内容 远程心电监护系统的e c g 信号本质上属于动态心电信号，目前对普通的体 表心电信号进行自动分析仍然有许多工作要做，对于动态心电信号的分析研究更 是不成熟。此外，由于移动式心电监护的用户活动范围更大、运动程度更加剧烈， e c g 信号更容易受到干扰。 因此，建立一套适用于移动心电监护系统的实时性好、鲁棒性强、准确率 高、具有自学习和自适应功能的动态e c g 分析算法就是本文的主要工作。具体 研究内容如下： ( 1 ) 对目前心电信号计算机自动分析的理论、方法进行概括和总结。在现有e c g 信号分析理论剖析的基础上，对e c g 信号的预处理理论、波形检测和特征参 数的提取方法、e c g 信号的疾病自动诊断方法等进行分析和总结，指出目前心 电信号计算机自动分析存在的问题以及解决的技术途径。 ( 2 ) 针对传统差分阈值法存在的搜索时间窗长、波形不能精确定位的弊端，根据移 动心电监护系统的特点，探索适合于动态心电信号实时分析的检测算法。包括 e c g 信号特征波形的快速检测及识别，自学习、自适应算法的设计，报警决策 规则的制定等。 ( 3 ) 心电特征信息提取的理论和方法研究。针对心电信号特征信息的提取目前还没 有理论可依的现状，从数据挖掘和数据融合的角度，对心电信息进行多域、多 模式特征信息提取与融合的研究。 ( 4 ) e c o 信号的分类算法研究。根据各种心电信号自动分类算法的特点，探索出 适用于移动心电监护系统的、具有较强推广性的、识别精度高的动态心电信号 识别与分类算法，实现心脏疾病的自动诊断。 ( 5 ) 研制移动心电监护系统e c g 信号的检测与分析软件，实现系统集成。 北京工业大学硕士学位论文 第二章心电图与标准心电数据库 本课题的研究对象为心电图，因此在介绍相关算法之前。首先对心电图相关 内容进行一下简要的介绍。 2 1 心电图基础 1 9 0 1 年，荷兰生物学家莱顿( i 硝d 即) 大学教授e i n t h o v c m 首次描记出比较满意 的p - q r s - t 波群，并于1 9 0 3 年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，记录出每个心动周期的心脏变化曲线，并将其命名为心 电图( e c g , e l 蝴d i o g r a p h ) ；1 9 0 4 年，又提出e i n t h o v e n 三角概念，即所谓的 三个标准导联( i 、d 心电图，成为心电图的首创者1 9 0 5 年，心电图被正式 应用于临床。1 9 0 6 年，l e w i s 利用心电图开始研究期外收缩、心房扑动、心房颤 动、心室传导阻滞，为心电图的临床应用做出了巨大贡献。1 9 3 2 年，w i l s o n 等 创立了著名的零电位中心电端理论，设计了胸( 心) 前导联，使体表心电图标准化 为1 2 导联，创立了临床心电图学 如今，心电图诊断方法已经成为心血管疾病诊断中一种十分重要的方法，由 于其简单、方便、无创，在临床上得到了广泛的应用。 2 1 1 正常心电图 一 r ” 一矗i t ， os 鲥 ”一、9 一i 图2 - l 心电图各个波段 f i g u r e2 - 1d i f f e r e mp a r ti ne c g 一1 0 一 第二章心电图与标准心电数据库 不同导联所记录到的心电图，在波形上有所不同，但基本上都包括一个p 波， 一个q r s 波群和一个t 波。有时在t 波后，还出现一个小的u 波。正常的心电 图波形如图2 1 所示，各个波段含义如下口1 】： p 波 心电图的p 波是左、右心房除极的复合波。p 波的时间，在肢体导联中为 0 0 6 - 0 1 l s ，波幅不超过0 2 5 m v ，其波形小而圆钝。p 波在不同导联上的形状可 有差异，在a v r 导联的p 波倒置，在其它的导联中则以直立为主，尤以和a v f 导联最为明显。 t a 波 一 t a 波代表心房复极过程中产生的电位变化。始于p 波后，方向与p 波相反， 波幅很低，常重叠在p - r 段、q r s 波群或s t 段中，而不易辨认。在完全性房室 传导阻滞时，p 波与q r s 波群相距较远时，偶可辨认出来p - t a 段，代表心房 的电收缩时间，正常为0 1 5 加4 5 s ，平均为o 3 0 s 。t a 波在临床心电图中的意义 尚未肯定，但它的出现有助于辨别心脏传导阻滞时p 波的变化。 p - r 间期 p r 间期，又称p - q 间期，由p 波起点到q r s 波群起点之间的间期，代表 白心房除极开始至心室除极开始的时间。正常成人为o 1 2 - 0 2 0 s ，但个体之间可 有差异。p r 间期的长短与年龄及心率有关。 q r s 复合波群 q r s 复合波群代表左、右两心室除极过程的电位变化。在各导联中，正常q 波不超过0 0 3 - - - 0 0 4 s ，但不包括呈q s 型的导联。在正常成人中，q r s 时间为 o o 鲫1 0 s ，一般多在0 0 8 s 左右。在胸导联中，q r s 时间较肢体导联略宽一些， 但也不应大于o 1 0 s 在儿童中或心率快时，q r s 时间可略短些，但不应小于 0 0 6 s 典型的q r s 复合波群包含三个紧密相连的波，第一个向下的波为q 波，其 后向上的高而尖的为r 波，继r 波之后的一个向下的为s 波但是在不同导联 记录的心电图上这三个波不一定都出现，其波形和幅度变化也较大。正常的q r s 北京工业大学硕士学位论文 波群形态多呈峻峭陡急形，少数在波顶或基线底部可有轻度钝挫，偶有轻微切迹。 在不同的导联，q r s 波群的电压各不相同。一般来说，正常q 波的幅度应小于 同导联r 波的1 2 - , 1 4 ，其深度一般不超过0 3 m y 。在i 、，导联中，正常r 波的振幅分别为1 5 m v , 2 5 m y , 2 o m v 以内。正常s 波在标准导联，其深度应在 0 6 m v 以内 室壁激动时间( v a l 3 室壁激动时间是指电激动自心室内膜到达外膜所需要的时间因此，有时能 反映出室壁的厚度。在心电图上是指从q r s 波群开始到r 波顶峰垂线之间的时 距正常成人v 1 导联的v a t 不应超过0 0 3 s 。在v 5 导联中的v a t ，男性不应 超过0 0 5 s ，女性不应超过0 0 4 5 s 结合点( j 点) q r s 波群的终点与s t 段交接处称为结合点，简称为j 点。该点主要代表心 室肌已全部除极完毕。通常j 点多在等电位线上，上下偏移不超过o 1 m v 。 s t 段 s - t 段是自q r s 波群的终点( j 点) 至t 波起点之间的线段，代表心室缓慢复 极过程正常的s t 段多为一等电位线。在正常情况下，j 点可因多种原因发生 移位而影响s t 段，故在测量s t 段时，应自j 点后0 0 4 s 开始测量至t 波的开始， 来确定有无s t 段的移位。有时也可有轻微的偏移。在任一导联，s t 段下移一般 不应超过0 0 5 m v ；s t 段上抬在v 1 ，v 2 导联不超过0 3 m v ，在v 3 不超过0 5 m v ， 在v 和v 6 导联与肢体导联不应超过o 1 m v 。s t 段呈水平型延长( 大于0 1 2 s ) 与冠 状动脉的早期缺血有关。 t 波 t 波代表心室快速复极过程中的电位变化。波形圆钝，升降支并不完全对称， 波形的前支较长而后支较短。正常t 波的时限为0 0 5 , - 0 2 5 s ，但t 波的振幅愈高， 其时限愈长t 波的方向与q r s 波群的主波方向一致，在r 波为主的导联中，t 波的幅度不应低于同导联r 波的1 1 0 q - t 间期 第二章心电图与标准心电数据库 从q r s 波群起点至t 波终点的时程，代表心室肌除极和复极全过程所需的 时间。这一问期的长短与心率密切相关。心率越快，q - t 间期越短；反之，则 q - t 间期越长。心率在6 0 1 0 0 次份时，q t 问期的正常范围为0 3 2 0 4 4 s 。 正常的q t 问期依心率、年龄及性别不同而有所不同。分析q - t 间期的变化， 对疾病的早期诊断和分析抗心律失常药物对心脏的影响，可起一定的辅助作用。 临床上正常心电图波形如图2 - 2 所示，图中n 表示为正常心拍。由图可见， q r s 波具有较大的幅度和斜率。在动态心电图上，q r s 波振幅常发生大小的变 化，但一般不出现阵发性、间歇性低电压。 n o 冒删n 0 吣 n n 图2 - 2 正常心拍 f i g u r e 2 - 2n o r m a le c g 2 1 2 心电信号的特征 通过体表电位提取出的心电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：从人体体表拾取的心电信号一般只有0 0 5 - - - 5 m v 2 不稳定性：人体信号处于不停的动态变化当中。 3 低频特性：人体心电信号的频率多集中在o 0 5 1 0 0 h z 之间。 4 随机性：人体心电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，且容易接收外来信号的影响，信号容易随着外界干扰的变 换而变化，具有一定的随机性。 2 1 3 心电导联体系 心电导联指在记录体表心电信号时，放置在机体特定部分的电极和输入导线 之间的连接方式。e i n t h o v e n 于1 9 0 3 年提出标准i ，导联；w d s o n 于3 0 年 代提出v i - v 6 单极胸导联，g o l d b e r g e r 改良了中心电位端，于4 0 年代提出单极 北京工业大学硕士学位论文 加压导联a v r 、a v l 、a v f ，这1 2 个导联经过长期的临床实践验证，己成为国际 公认的标准1 2 导联f ，2 】。 2 1 3 1 双极肢体导联 双极导联测量两点之间的电势差，故称之为双极导联。最常用的双极导联是 e i n t h o v e n 提出的标准i 、导联，如图2 3 所示，其数学公式表示如下： i = e l - e r ( 2 - 1 ) i i = e v - e a ( 2 - 2 ) i i i = e i , - e l ( 2 - 3 ) e l 、e r 和e f 分别代表左、右臂和左腿的电位，导联i 测量的是左右臂之问 的电位差，如此类推。有上述方程简单组合表明，在心动周期的任一时刻电位大 小都存在如下关系( e i n t h o v e n 法则) ： i + 2 ( 2 4 ) l i z 图2 - 3 双极肢体导联示意图 f i g u r e2 - 3b i p o l a rl i m bl e a d 2 1 3 2 单极胸导联和加压单极肢体导联 单极导联表示一个单独点的电势变化1 9 世纪3 0 年代g r d s o n 等人在心电学 中引入了“中心电位端”的概念，在一个心动周期内，左右臂和左腿的电势综合 一1 4 第二章心电图与标准心电数据库 成一个相对恒定的电势： w w c t = ( e 一- e l + e f ) 3 ( 2 - 5 ) 此时如果用昂表示某一测试电极的电位，则单极导联测得的电位阼是： y f e p - w w c r 2e p 旺寸e l + e 心门( 2 - 6 ) 如果砑提供一个相对恒定的电位，则单极导联基本上记录出测试电极的电位 变化，而与从中心端获取的实际电位水平关系不大( 广义上讲只影响单极导联的 基线水平) 。如果测试电极连接到右臂、左臂和左腿，就得到单极肢体导联，方 程如下： p # e r - 岍 ( 2 - 7 ) v l = e l - w r r c t ( 2 _ 8 ) y fe f - w 孵( 2 - 9 ) 附附斥印 ( 2 - l o ) ( a ) 单极胸导联的连接胸导联探测电极的位置 图2 4 单极胸导联的连接方式及电极放置位置 ( a ) m f i p o l a rc h e s tl e a d c o ) p o l ep o s i t i o no f c h e s tl e a d f i g u r e2 - 4u n i p o l a rc h e s tl e a da n di t sp o l ep o s i t i o n 如果将测试点放在胸部各个不同部位，可以测得胸部不同部位的电势，如 图2 4a 所示。1 9 3 4 年，美国心脏协会选定心前区的六个位置为标准记录点，如 图2 _ 4b 所示。和v 2 在第四肋间隙胸骨左右缘，v 4 在左锁中线和第五肋间 隙相交处，v 6 在左腋中线相当于v 4 水平位置，v 3 在v 2 和v 4 连线中点处， 北京工业大学硕士学位论文 v 5 在v 4 和v 6 中点。 为了提高单极肢体导联所测量的电压，g o l d b e r g e r 修改了w i l s o n 的中心电 位端，如a v r 的电路中，把w i l s o n 中心端与右肢的连接去掉，新的电位反映了 左臂和左腿电位的平均值，数学上用e o r 表示改良电端的电位，则修正后的珞 为： a l = e r - e g r = 舔- ( e l + e v ) 2 - - 3 1 2 ( 2 1 1 ) 修正后的电势比增高5 0 ，称之为加压单极肢体导联，用a v r 表示同理 有： a v l = 既z 西= 屁- ( e s + e r ) 尼_ 3 圪忍 2 n = e p i e g 口= e v - ( e l + e y 2 - 3 y f 2 由此可得在心动周期的任一瞬间，有： 皇卵移口汜切”f ；移 加压单极肢体导联的示意图如图2 5 所示： 嘲 梆帆 ( 2 - 1 2 ) ( 2 1 3 ) ( 2 一1 4 ) 图2 - 5 加压单极肢体导联连接方式 f i g m e2 - 5 叫孕n e m 酣u n i p o l a rl i m bl e a d 一1 6 第二章心电图与标准心电数据库 2 1 3 31 2 导联心电图相互关系 双极肢体导联i 、，加压单极导联a v r 、a v l 、a v f 和6 个胸导联组成 标准1 2 导联。肢体导联包括双极和单极共六个，如果记录其中任何两个其余四 个可以推出，如记录导联i 和，则导联a t 计算如下： a v f - - e r ( e l + e r ) 2 = ( e f e l ) 2 + ( e f - e r ) 2 = r i 2 + n t 2 = t 1 1 一i ) 2 + i i 2 = i i i 2( 2 - 1 5 ) 其他导联表示如下： 2 2 标准心电数据库 a v r 邓+ i r f 2 “i 尸i ，2 = i ( 2 1 6 ) ( 2 1 7 ) ( 2 一1 8 ) 本章第一节对心电图的基础知识进行了简要的介绍，在以后的章节中将对 e c g 波形及其节律做进一步地分析，揭示它们内在的规律，给出统计特性，为 模式识别的方法奠定基础。在研究分析之前，首先介绍一下本文使用的标准心电 信号数据库。 2 2 1 标准心电数据库的发展 心电数据库是指数据库内的心电诊断和分类经过l | 缶床资料证实，即数据库的 心电分类是以临床证据作为分类标准或者经过权威的专家小组确认( 主要指心律 失常数据库) 。心电数据库在心电自动分析程序的研究开发和测试过程中都起着 非常重要的作用。它不仅用于临床研究，而且还可检测和客观评价市场上各种心 电图自动分析仪器或软件的性能。 2 0 世纪6 0 年代至7 0 年代，心律失常自动检测技术因为没有统一的可以得 到的数据集而受到阻碍。每个研究组都开发出自己的数据集，并且利用这些由同 样算法标注的数据集来评价自己的算法，因此早期算法的性能总是数据相关的 北京工业大学硕士学位论文 随着研究领域和l | 缶床病人监护自动检测系统的广泛应用，要求系统使用者和设计 者使用同一的、可接受的方法评估心律失常检测算法的性能。 自2 0 世纪8 0 年代以来，国际上主要有3 个标准心电数据库：欧共体c s e 数据库、美国心脏学会提供的a h a 数据库和美国麻省理工学院提供的m i t - bi h 数据库，其中后者又包括心律失常、房颤、s t 段改变等多个数据库。 2 2 2c s e 数据库简介 1 9 8 0 年，鉴于心电图自动测量和诊断程序的大量涌现，而在波形定义、测量 和诊断分类，以及数据传输上都缺乏标准，欧共体启动了一个名为定量心电图共 同标准( c s e ，c o m m o ns t a n d a r d sf o rq u a n t i t a t i v ee l e c t r o c a r d i o g r a p h y ) 的项目p 3 1 ，其 目标在于减小不同心电自动分析程序之间的差异，统一心电图数据的采集、编码 和交换，以及为心电自动测量、诊断和分类程序提供评价的依据。 c s e 工作小组组织了来自不同国家的心血管专家，于2 0 世纪8 0 年代末，建 立起一套心电图测量和诊断标准库。在建立标准库时，为了最大限度地降低不同 专家在测量上的变异性，数据库每例心电图的手工测量结果均经事先设计的测量 程序和统计学方法产生，以保证测量参考标准的可靠性和准确性。 c s e 心电数据库包括三部分：3 导联数据库、多导联数据库，以及诊断数据 库。其中前二者是用于心电测量程序的开发和测试，后者是用于心电诊断程序的 评价。该数据库的数据采样频率为5 0 0 h z