（电子科学与技术专业论文）心电信号消噪及特征识别算法的研究.pdf

中南大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e rt e c h n o l o g y ，e c gt e l e m o n i t o r i n g s y s t e mh a sm a d eg r e a tp r o g r e s s 1 1 1 ee c gs i g n a l s c o n l l e c t e db y t e l e m o n i t o r i n gw a r ea c t u a l l yd y n a m i ce c g i th a sm o r en o i s ew h i c hh a sa n e wc h a r a c t e r i s t i c f o r s i g n a ld e n o i s i n g i s v e r yi m p o r t a n t t oe c g d i a g n o s i s ，t h e 咖d yo fe c gd e n o i s i n ga n df e a t u r ee x t r a c t i n gi sv e r y n e c e s s a r y a ne c o n o m i c a l ，s i m p l ea n dc o n v e n i e n tt e l e m o n i t o r i n gw a s d e s i g n e df i n a l f o rt h en o n u n i f o r md i s t r i b u t i o nn o i s e ，ad e n o i s i n gm e t h o d ，w h i c h w a sb a s e do ns i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o na n dw a v e l e tt r a n s f o r m ，w a s p r o p o s e d e c gw i t hn o n u n i f o r md i s t i l b u t i o nn o i s ew a sd e c o m p o s e di n t o s e v e r a l o r t h o g o n a l c o m p o n e n t sb ys i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n ，a n d t h e ne a c hc o m p o n e n tw a sd e n o i s e db yw a v e l e tt h r e s h o l dd e n o i s i n g m e t h o d ，t h ed e n o i s e de c gw a so b t a i n e db yr e b u i l d i n gd e n o i s e d o r t h o g o n a l c o m p o n e n t sa tl a s t t h ee s s e n c eo ft h es v d w tm e t h o di st o d e c o m p o s ee c g i n t od i f f e r e n to r t h o g o n a ls p a c e sb yk - lt r a n s f o r m ；i tc a l l r e d u c et h ed e g r e eo fn o n u n i f o r mn o i s ed i s t r i b u t i o n c o m p a r e dt h e s v d w tm e t h o da n do t h e rt h r e ed e n o i s i n gm e t h o d s ，e x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a tt h es v d w tm e t h o d se u c l i dd i s t a n c ei st h el e a s ta n d i tl c a dt os m a l ls i g n a ld i s t o r t i o n f o rh r vh a st h en o n l i n e a rd y n a m i c sf e a t u r e s t h ef r a c t a l sa n a l y s i s b a s e do nw a v e l e tt r a n s f o 册w a sb eu s e di nf e a t u r ee x t r a c t i n go f 删 h r vw a sp r o v e dt ob eo n ek i n do f1 ff r a c t a l ss i g n a l ，a n dt h ev a r i a n c eo f w a v e l e tc o e 伍c i e n t sa ta l l l e v e l so f 腿vi sal i n ew i t hf i xs l o p e t h es l o p e i st h ef e a t u r ev a l u ew h i c hc a l l e dra n dw a se x t r a c t e di nt h ep a p e lm r e s u l t ss h o wt h a tt h ev a l u er i s e sw h e na t r i af i b r i l l a t i o nb e g i n s ，w h i l et h e v a l u ef a l l sw h e na t r i af i b r i l l a t i o ne n d s 1 1 l u s t h em e t h o di se f f e c t i v e a ne c gt e l e m o n i t o r i n g s y s t e mb a s e d o nl o w - c o s th a r d w a r e ， m u l t i l e v e lf r a m e w o r ka n dt h ed i a g n o s t i cp r o c e s s i n ga l g o r i t h m sw a s d e s i g n e d ；i tc o n t r i b u t e dt ot h ep r o m o t i o no ft e l e m e d i c i n et e c h n o l o g y k e yw o r d se c g ，d e n o i s e ，w a v e l e tt r a n s f o r m ，s i n g u l a rv a l u e d e c o m p o s i t i o n ，f r a c t a l 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己在论文中作了明确的说明。 作者签名： 埠垃 日期：型4 年上赳日 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。 作：咎翩签名烨嗍哔年上胁 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 1 1 研究课题的背景和意义 心血管疾病由于病情隐蔽、发病危险性大且死亡率极高，已经成为威胁人类 生命安全的主要疾病，人们试图通过各种方式来预防和治疗心血管疾病。目前用 于诊断心脏疾病的主要技术是e c g ( e l e c t r o c a r d i o g r a m ，心电图) 检测，它是将 心脏跳动过程中所产生的体表电位差记录下来并加以解释的诊断方法【l 】。e c g 因 具有诊断可靠、方法简便、无创检测等显著的优点，被视为临床上心脏病诊断的 最主要的手段，是解释心律失常和传导障碍等病症最简便而又最有价值的方法。 此外，它还被广泛应用于手术麻醉、危重病人抢救、医学观察以及宇航员和登山 运动员的心电监测领域。 传统的基于e c g 的心脏病诊断方法是在进行常规检查的基础上，对患者进 行心电图测试，医生根据记录下来的心电活动情况做出初步判断，再酌情参考病 人的其他辅助资料结合自己的从医经验得出最终结论。采用这种传统方法对心脏 病进行诊断时尽管可以借助现代医疗设备提高诊断的正确率，但心脏病多数发病 隐蔽、病理成因复杂，种类及发病表现多种多样，再加上医生主观判断的不确定 性，病理的诊断结论常常出现误诊、漏诊的情况。并且，传统的心脏病诊断方法 是基于病患在医院静态配合记录心电信号的方式，这种方式可能会延误突发性 高、发病危险性大的心脏病的最佳诊断时机，从而导致病情加重或者病患死亡。 近代科学技术的高度发展，尤其是计算机技术的突飞猛进，使得e c g 与计 算机分析技术完美结合，实现e c g 病理智能检测。该方法己经被广泛的应用于 心脏的功能检查、心血管疾病的诊断与预防以及心电远程监护等多方面1 2 】。其中， 远程监护通过对被监护者的生理参数进行连续监测，并在发生意外时实施紧急救 助，它是远程医疗领域的一个重要生长点，具有广阔的应用前景【3 4 】。心电远程 监护具有以下作用：缩短医生和患者之间的距离，为患者提供及时救助，减少患 者或医务人员的路途奔波；对自理能力较差的老年人和残疾人的日常生活实施远 程监护，不仅能提高医护人员的护理水平和患者的生活质量，还可以评估监护对 象的独立生活能力和健康状况；远程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：对健康人群的远程监护，可以发现疾病 的早期症状，从而达到保健和预防疾病的目的。因此，研究心电远程监护系统对 提高国民的健康水平有重要的意义。 目前，针对远程心电监护的研究较多，成果也比较的丰富。然而，远程心电 监护系统存在着经济与质量的矛盾【5 】，使得远程心电监护设备难以全面推广。一 中南大学硕士学位论文第一章绪论 方面，众多的远程便携式心电采集设备需要降低成本，以适应普通用户的经济承 受能力【6 j ；另一方面，远程设备采集数据的质量影响着最终诊断的准确性，其中， 噪声的干扰是关键。突出的矛盾导致远程心电监护系统遇到了实用的瓶颈。 因此，针对目前远程心电监护系统的实用瓶颈，本文对心电监护设备中的噪 声研究了心电信号的改进消噪算法，设计了经济实用型心电监护仪。以心率变异 的特征值提取为例，设计远程诊断算法，实现心电信号的远程预警和监护。 1 2 心电信号研究现状 心电信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，是一种复杂的人体信号，所以 对心电系统的设计有其特殊性。在心电监护仪中，采集的心电信号实际上是动态 信号，并且因其使用环境以及不同的病理特征等诸多因素的影响，使得动态心电 信号的预处理及检测仍然存在诸多亟待解决的问题。下文对心电信号的消噪、病 理特征值提取和心电监护仪的研究现状进行讨论【7 ，舯。 1 2 1 心电信号的消噪 1 心电信号噪声来源 心电信号为心脏活动在人体体表的表现，一般为m v 级的微弱信号，并且其 频率为0 0 5 1 0 0 h z ，因此极易受环境的影响。在采集、放大、传输过程中，会因 众多许多的干扰耦合到心电信号中，大大降低了心电信号的信噪比，直接影响着 心电波形检测和诊断的可靠性。因此，在对心电信号进行自动诊断之前，需要对 其进行有效的消噪处理。由于受仪器、人体、环境等各方面的影响，心电信号中 最常见的主要干扰有工频干扰、基线漂移和机电干扰( 9 ，1 0 】。 工频干扰是由人体分布电容和电极引线环路受工频电、磁场的影响而产生的 干扰：其频率为5 0 h z ( 或6 0 h z ) 工频、谐波幅度较低，表现为心电图上呈规律性 的细小波纹。工频干扰通常会掩盖原有心电图中的细小转折，影响心电图诊断的 结果【i 。基线漂移是因人体呼吸时胸腔内器官和组织会发生一定程度的变化，当 电极固定得不是很好时，会对体表记录到的心电图波形幅度和形态有所影响，其 频率一般低于i h z ，表现为基线随呼吸产生周期性漂移1 1 2 1 。基线漂移会对心电各 部分波形的分析和识别带来较大的困难，尤其对波形中s t 段的测量的影响较大， 而s t 段对心肌缺血和心肌梗塞的诊断有重要的参考价值。肌电干扰是由人体活 动，肌肉紧张收缩而引起的m v 级干扰；它的频率范围广，表现为心电图上不规 则的细小波纹；它容易掩盖原始心电波形中的细小错折，使得心电图模糊不清或 产生失真，难以进行识别诊断【1 3 1 。通常将其视为瞬时发生的高斯零均值带限噪 2 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 声的短暂爆发，因此可将肌电干扰作为一种有限带宽的高斯白噪声来处理，其干 扰可用方差和持续时间来估计。 此外，心电信号中还可能存在因人体皮肤相对于固定电极的轻微移动或抖 动，引起接触阻抗改变，从而产生的运动伪迹；由电极接触不良或脱落带来的电 极接触噪声、电极极化噪声以及信号记录和处理中电子设备产生的干扰。 2 心电信号消噪法 实际采集到的心电信号是由心电信号与上述各种噪声信号混叠而成的电压 波形。因此，最大限度抑制噪声的影响是e c g 检测的一个重要问题，也是心电 监护仪研究的关键技术之一。目前，心电信号的消噪方法主要用来消除心电信号 中的工频干扰、基线漂移和肌电干扰。 抑制工频干扰的主要方法有平滑滤波法、简单整系数带阻滤波器法、自适应 滤波和l e v k o v 滤波法。平滑滤波是数字滤波方法中较早被人们采用的方法。该 算法简单，但滤波的通带很窄，虽然能较好地滤除5 0 h z 工频干扰，却对e c g 中的q r s 波群有较大削峰、信号衰减很大，因此在实际使用中有一定的局限性 【1 4 1 。简单整系数带阻滤波器法，其原理是用一个全通网络减去一个具有相同传 输延迟和增益的窄带带通线性相位滤波器的输出，得到一个具有尖锐陷波特性的 陷波滤波器。该方法具有线性相位，可实现实时处理。该方法与平滑滤波法相比， 滤波后信号失真小，但传输延时很大的情况下，采样频率只能是5 0 h z 的整数倍， 并且只能滤除固定频率【l ”。自适应滤波法是近几十年来发展迅速的信号处理方 法，其特点是在没有先验知识的情况下，直接利用观测数据不断递归更新处理参 数，逐步逼近某一最优值。但是，自适应算法除原始信号外，都需要一个与噪声 有关而与信号无关的参考信号。由于从体表采集到的心电信号难以满足要求，所 以必须添加额外的测量电极采集这个参考信号，这不仅增加了硬件成本，而且也 降低了设备的可靠性【1 6 1 。l e v k o v 滤波法是由c h r i s t o v 引入e c g 信号的线性段判 据m ，从而加快滤波的速度。在线性段判断过程中，m 的选择非常关键，m 取 值较小，滤波效果差，m 取值较大，滤波效果好，但削峰严重旧。 基线漂移的一般滤除方法首先对信号的基线进行估计或提取，然后通过减法 运算去掉信号中的漂移成分，从而实现滤波。该类方法统称为拟合基线抵消法， 主要包括分段直线纠正法、分段三次样条函数纠正法和分段抛物线纠正法1 1 8 1 。 分段直线纠正法仅利用插值点的信号函数值来进行纠正，方法简单但拟合精度不 高；三次样条函数纠正法除插值点函数值外还利用了插值点的一、二阶导数信息， 大大提高了纠正精度，但计算量较大【1 9 1 ；分段抛物线纠正法是分段直线纠正法 与分段三次函数纠正法的折中，在保证足够纠正精度的情况下，减少计算量，增 强消除基线漂移的实时性【删。 3 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 基线漂移与工频干扰的消除效果比较好，而肌电干扰由于频率范围很广，且 部分频段与心电信号的频率范围相互重叠，因此消除比较困难。传统的方法是设 计低通滤波器消除高频肌电干扰，但效果不佳1 2 1 1 。目前，同时可以消除工频干 扰、基线漂移和肌电干扰的一次性滤波方法越来越受到人们的重视，小波阈值消 噪法渐渐成为解决这一问题的主要手段【2 2 ，2 3 ，2 4 1 。小波阈值消噪法通过设定阈值 来处理小波系数实现对噪声的去噪，在一定程度上缓解了保留有用信号细节信息 和有效去除噪声的矛盾，且易于实现。然而由于部分干扰频带与心电信号的频带 相重叠，在消除干扰时应注意保留原始e c g 信号的信息，因此由于其阈值函数 的限制，消噪效果并不理想。文献 2 5 ，2 6 ，2 7 1 对阈值的选择策略进行了深入的研 究，这些方法皆在解决因阈值选择局限性带来的消噪效果不理想问题，并取得了 较好的结果。但人们在使用动态心电监护仪时，出入干扰较强的环境或者瞬间的 动作都可能导致噪声的时间段内增加，即心电信号的噪声的分布呈现新的时域分 布特点，使得某段时间内噪声强于其他时间段噪声。然而，小波阈值消噪法在去 噪过程中，阈值一旦确定则无法更改，因此在针对噪声分布不均匀的心电信号消 噪存在明显的局限性，消噪效果不理想。 1 2 2 心电信号特征值提取 目前市场上在使用或者正在研究的心电监护设备，在心电信号检测方面多采 用对心电信号进行q r s 波检测的方法进行疾病诊吲2 9 , 2 9 , 3 0 。q r s 波检测方法可 实现对心脏疾病的监护，然而因心电信号病因复杂，种类繁多，每种心脏病在心 电图上的表现又多种多样，q r s 波检测的方法在一定程度上存在误判、漏判的 问题。远程会诊和诊断模式是患者通过互联网络向提供远程医疗的服务器提供患 病的信息，由远端的医务工作者给出确诊结果或建议【3 l 】。它的本质是远程医生 对病人的诊断系统，系统本身还缺乏智能，只能在多数心电监护仪在医院或者专 业医疗机构内使用。对于家庭或者户外心电监护仪，必须采用心电信号异常预警 机制【3 2 1 。这种智能预警机制使得心电监护仪的使用场所没有了限制，实现了真 正的远程医疗。心电监护仪中的预警机制包括对使用者的预警以及对医疗专家的 预警，可使病患及早发现病情，同时医疗专家可及时给予初步治疗意见，赢得治 疗时机。因此，心电信号的特征值提取是远程心电诊断研究的关键【3 3 1 。 远程心电监护可通过对心电信号的特征值的检测对病情进行实时的监控，从 而实现心电监护仪的预警功能。研究表明，h r v ( h e a r tr a t ev a r i a b i l i t y ，心率变 异) 信号蕴含了有关心血管调节的大量信息，对这些信息的提取和分析可定量评 估心脏交感神经和迷走神经的紧张性、均衡性及其对心血管系统活动的影响，从 而可帮助判断心血管疾病的病情及预防，是心力衰竭的一项强有力的预测因子【3 4 ， 4 中南大学硕士学位论文第一章绪论 3 5 1 。而且h r v 呈现显著的非线性动力学特性1 3 6 3 7 1 ，心率、血压、呼吸运动是由 几个中枢神经系统调节控制的，这些系统间的相互作用会产生非周期时间过程， 但这些呈现随机性的时间过程都有着良好的确定性动力系统特性。因此目前对 h r v 信号进行特征值提取p 州成为了研究热点。 实际上，为了提取h r v 的非线性特性并研究其特征改变与生理、病理之间 的关系，人们采用了多种提取特征值方法。文献1 3 9 ，4 0 ，4 1 采用复杂度分析法分 析h r v 。该方法通过计算h r v 的复杂度，再对其进行统计分析，将统计分析结 果作为临床提供参考。但此种方法计算量较大且处理过程复杂，从而实用性受到 一定的限制。文献 4 2 ，4 3 采用l y a p u n o v 指数分析方法。由于l y a p u n o v 指数在 心率变异发生时会发生变化，因此该方法通过计算h r v 信号最大l y a p t m o v 指数， 将其作为判断心率变异的依据。但由于人在正常状态与病患状态时h r v 信号的 l y a p u n o v 指数差异为很小的百分数，且根据具体状态不同增减也有较大差别， 因此在工程实现中存在困难。文献 4 4 ，4 5 采用相关维数分析法，该文献证明了 心电信号的关联维数反映了心脏的总体动态特征，它可以估计心脏的健康状态。 然而大量的统计分析可能导致准确率不高并且增加工程的时间成本，又因该方法 敏感度不高致使实时预警功能实现存在困难。文献 4 6 】采用近似熵分析方法，该 方法将近似熵算法应用于h r v 分析，通过统计分析证明立位与卧位相比，心血 管系统复杂性降低。该方法验证了近似熵对研究心房纤颤是的可行性。以上方法 都需要大量的统计分析，并且在准确性、实用性、通用性上都亟需改进，因此不 适用于心电监护系统的实时监测及报警 4 7 1 。由于小波变换具备独特的时频分析 能力，使它成为表达、合成、检测此类信号的强有力的工具，分形是具有拓展对 称性的几何对象，因此基于小波分形的方法被应用于h r v 的检测，该方法已经 取得了一些成果【4 8 ，4 9 j 。 1 2 3 心电监护仪 对于普通的心脏病患者，心电监测1 分钟的心电图只能检出1 0 病人的心律 失常，监测2 4 小时则可达到8 5 9 0 ，因此长时间的心电监护对发现病情的重 要性毋庸置疑。对于症状较轻的心脏病早期患者，他平时没有症状或者偶感胸闷 或心脏不适。其心电异常信号通常仅持续几十秒钟，在赶到医院做心电图检查时， 可能症状消失心电图恢复正常。因此，医生可能对该患者不能及时确诊病情，疾 病难以得到早期治疗和控制。 针对以上问题，美国物理学博士h o l t e r 在1 9 5 7 年发明了动态心电图。该技 术将患者从医院的床边监护中解脱出来，通过配戴在患者身上的记录盒长时间 ( 2 4 至7 2 小时) 记录病人生活状态下的心电活动，监测患者随机病理发作。然 5 中南大学硕士学位论文第一章绪论 而，该系统不具备心电信号的远程传输能力，患者必须定期将心电记录盒送回医 院才能进行分析诊断，来回奔波，很不方便，而且得不到医生的及时指导。 基于b p ( b e e p e r ) 机心电监护家庭端的核心是一个类似b p 机大小的心电图 监护记录单元和一个通信单元【5 0 】。监护记录单元的功能是对佩带者的心电图进 行监护，当发现心电异常或佩带者感到不适时按下按钮，可以记录几秒到几分钟 的心电图，然后将监护记录单元放在通信单元上，将记录的心电图通过接口转换 经电话线送往医院。位于医院中心端的计算机将完成一对一的心电图接收、显示、 归档等管理功能。目前国内外市场上的心脏b p 机已有很多，如以色列s h a h a l 医疗服务公司的电一话传输心电图监护系统，美国的h e a r tf a x ，h e a r tm i r r o r , h e a r tv i e w 系列心电监护产品、瑞典的c a l i b e rt r i g g e rm o n i t o r 系统和国内珠海中 立电子公司生产的院外心脏病集群监护系统等。然而这种方式的实时性太差，而 且信息量极为有限。 家庭心电监护的早期对象是做过心脏手术，特别是心脏移植手术的患者，研 究中采用电子仪器记录、存储患者在家中每天的心电图及其他重要的生理参数， 并周期地将数据送往诊所进行会诊。因此早期的家庭监护要在监护结束后再进行 心电资料的分析，不具有实时性，对于突发情况难以处理。但随着微电子技术的 发展，对于信号的识别、采集、放大滤波、数据传输率等信号处理技术的不断提 高，使得家庭心电监护系统的功能不断增强，可以实时显示心电波形；但不能或 者仅能存储极少量( 几分钟) 的心电数据，由于其存储量太小，一些有价值的心 电数据不可避免地被丢失，这无疑降低了诊断的准确率。 随着计算机网络技术的发展，基于计算机网络的远程心电监护系统应运而生 【5 l 一2 1 。该系统通常由p c 机来控制心电信号传感器进行e c g 信号的采集，然后 再把e c g 数据通过计算机网络传输到医院的心电监护工作站。前端的p c 机可 以对所采集到的心电信号进行实时处理、报警和提示，也可以将心电数据部分或 全部发送到医院的心电监护中心进行进一步的分析和处理。 1 3 本文研究的内容 本文针对便携式远程心电监护诊断系统存在的实用瓶颈，研究了心电信号的 消噪、病理特征值提取和便便携式远程心电监护诊断系统的软硬件开发。主要研 究的内容如下。 ( 1 ) 第一章介绍了本文的研究背景及意义。详细分析了心电信号消噪、心 电信号特征值提取以及心电监护仪的国内外研究现状，在此基础上阐述了本文研 究的目的及意义。 ( 2 ) 第二章介绍了心电信号处理算法研究中应用到的理论知识，包括心电 6 中南大学硕士学位论文第一章绪论 信号认知、小波变换、奇异值分解以及分形分析理论。 ( 3 ) 第三章分析了小波阈值消噪法的原理及消噪性能，针对小波阈值消噪 法的局限性，提出了奇异值小波心电信号消噪算法。将该算法与其它消噪算法进 行对比，验证该算法的有效性。 ( 4 ) 第四章分析了h r v 信号具有l f 分形特征，将小波分形法应用h r v 的心房纤颤特征的检测，为远程心电预警奠定基础。 ( 5 ) 第五章为远程心电监护系统的设计，包括硬件设计和软件设计。 ( 6 ) 第六章结论与展望。 7 中南大学硕士学位论文 第二章理论基础 第二章理论基础 本文针对远程心电监护系统的研发，主要研究心电信号的预处理以及检测算 法。心电信号的预处理对心电信号的后续诊断非常重要，在研究心电信号预处理 算法时应用了小波变换以及奇异值分解理论。对于心电信号病理特征值的提取， 本文采用小波变换结合分形理论，实现h r v 特征值提取。因此，本章介绍心电 信号、小波变换、奇异值分解和分形等理论基础，为后继章节提供理论支持。 2 1 心电信号 心电信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，是一种复杂的人体信号。因此， 心电诊断和检测系统的设计有其特殊性，不同于一般工程中的情况。对心电信号 的了解有助于心电信号去噪及检测算法的研究。 2 1 1 心电图的组成 心脏是由两种不同的心肌组成，分别是能产生和传导冲动的特殊传导组织和 具有机械性收缩机能的普通心肌组织。窦房结位于右心房上腔静脉入口处，是心 脏激动的最高起搏点。它能自动地、有节律地发出一定频率的激动，通过传导系 统传至普通心肌组织，引起心肌的机械性收缩反应，即心房与心室的收缩与舒张 活动。心脏机械性收缩之前，心肌先产生电激动。这种电流通过组织和体液传导 至体表，在身体不同部分的表面形成电位差，将这种变动着的电位差用心电图机 记录下来即为心电图。 来自窦房结的激动，首先传导至心房，心房受激时产生的除极电位名为p 波。在右心房除极开始后0 0 4 0 0 6 秒，激动便由窦房结经结间束到达房室结， 然后激动通过房室结、房室束( 希氏束) ，传至心室，使心室受激，心室受激时产 生的除极电位名为q r s 波群。心房和心室受激后( 除极完成后) ，随即进行复极， 在复极过程中，心房先复极，心室后复极。心房在复极过程中产生的电位极其微 小，在心电图上难以观察到，心室在复极过程中产生的电位名为t 波。心电波 形图如图2 1 所示。 8 中南大学硕士学位论文第二章理论基础 图2 - l 心电波形图 下面给出图2 1 中各个波形的生理意义及时域特征： ( 1 ) p 波反映心房除极的综合向量。其形状是一个圆滑的小波，无双峰、 切迹和顿挫现象。高度不超过0 2 5 m v ，宽度0 0 6 s 0 1 1 s 。超过上述范围为p 波 过高或过宽，属于异常现象。一般而言，p 波过小没有重要临床意义。 ( 2 ) p r 间期自p 波开始至q 波开始的间距。代表白心房开始除极到心室 开始除极的时间。p r 间期的正常值随年龄和心率而有所差别，心率慢者，p r 间期较长。正常成人一般在0 1 2 s 0 2 0 s 之间；而经常进行体育锻炼的人，如职 业运动员，其时间可能超过0 2 0 秒。 ( 3 ) q r s 复合波q r s 波群代表左、右两心室去极化过程的电位变化。历 时0 0 6 0 1 0 s 。典型的q r s 波群包含二个紧密相连的波，第一个向下的波为q 波， 其后向上的高而尖的波为r 波，继r 波之后的一个向下的波为s 波。但是在不 同导联记录的心电图上这二个波不一定都出现，其波形和幅度变化也较大。 ( 4 ) s t 段由s 波结束到t 波起点之间的线段。反映左、右心室全部除极 完毕到复极开始以前的一段时间。 ( 5 ) t 波反映心室复极的综合向量。波形圆钝，占时较长( 0 0 5 s 0 2 5 s ) 。 ( 6 ) q t 间期从q 波开始到t 波结束。反映了心室开始除极到全部复极完 毕的一段时间。 ( 7 ) u 波t 波之后有时可能看到的一个很小的正向波。可能表示心肌激动 后的电位变化，人们对它的认识仍在探讨中。 心电图中各个波形的起点、峰值点和终点位置、电压(