[硕士论文精品]心电信号的计算机识别分析及应用

山东大学硕士学位论文文摘心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一。心电图ELECTROCARDIOGRAM，即ECG检查是目前临床上诊断心血管疾病的重要方法。利用计算机对心电信号进行自动准确的分析一直是国内外学者热衷的课题。因此，探索新的更加精确的计算机自动分析、诊断方法是非常有意义的。心电信号自动分析的任务包括波形检测和心律失常分析两大部分。波形检测部分主要进行QRS波、P波、T波和ST段检测以及心率变异性分析。在波形检测的基础上，心律失常分析部分主要是结合医学经验判断室性心律失常和室上性心律失常。在心电信号自动分析中存在的一个较为突出的问题就是如何准确地检测出QRS波，而影响QRS波检狈0的主要因素是各种干扰，因此如何消除干扰，提高QRS波检测的准确率便成为ECG信号自动分析的重点。本文在总结前人研究的基础上，就如下几个方面作了进一步的研究采用改进的自适应滤波算法滤除心电信号中的工频干扰，它能够自动跟踪工频干扰信号频率的漂移和幅度的变化，具有非常好的适应性而且该滤波器的幅频响应图表明，它的阻带带宽很窄，通带非常平坦，因而很好的保证了只对干扰进行有效去除而其他信号成分没有损失。实验结果显示其滤波效果非常好。将线性分析方法用于心电信号的自动分析中。在波形检测前，采用线性分析方法处理心电信号，变形后的心电信号将使得检测过程简单而精确。将幅值法与斜率法相结合用以检测QRS波，经MITBIH心电数据库中部分数据验证，识别正确率在95左右。从而为进行心电信号的心律失常分析解决了一个关键性问题。此外，采用经典的JX法识别ST段。依据前面所获得的各相关参数采用分支判别法进行心律失常分析。第3页山东大学硕士学位论文经MITBIH心电数据库验证，算法对心动过缓、心动过速、停搏、早搏等各种典型心律失常波形识别难确率在90左右，识别效果较好。本文所述的各种方法均采用MATLAB60语言在奔机上编程实现。关键词心电信号、工频干扰、基线漂移、肌电干扰、QRS波识别、心律失常第4页山东大学硕士学位论文ABSTRACTCARDIACDISEASESAREONEOFTHEMAJORDISEASESTHATHARMHUMANSHEALTHTHEANALYSISOFECGISVERYIMPORTANTFORCLINICALDIAGNOSISOFCARDIACDISEASESTHEAPPLICATIONOFCOMPUTERSFORACCURATEANDAUTOMATICCARDIACDISEASEDIAGNOSESHASBEENAHOTSPOTTORESEARCHERSATHOMEANDABROAD，THEREFORE，ITISVERYSIGNIFICANTTOEXPLOREEVENMOREACCURATEANDHIGHERSPEEDAUTOMATICECGANALYSISMETHODTHEAUTOMATICECGANALYSISTASKMAINLYINCLUDESWAVEFORMDETECTIONANDARRHYTHMIACLASSIFICATIONTHEWAVEFORMDETECTIONPARTFULFILLSWITHQRSCOMPLEXWAVE，PWAVE，TWAVEDETECTION，STSEGMENTMEASUREMENTANDHRVANALYSISBASEDONTHEAFOREMENTIONEDWAVEDETECTION，THEARRHYTHMIACLASSIFICATIONPARTUSECLINICALKNOWLEDGETOJUDGESVASUPERVENTRICULARARRHYTHMIAANDVAHOWTOPRECISELYDETECTTHEQRSCOMPLEXISAPROMINENTPROBLEMINTHEAUTOMATICECGSIGNALANALYSISHOWEVER,THEMAJORFACTORSTHATINTERFEREWITHTHEDETECTIONOFQRSCOMPLEXAREALLKINDSOFNOISESWITHAVIEWTORAISETHERATEOFACCURACYINQRSDETECTION，HOWTOSUPPRESSNOISEISMOSTDIFFICULTINECGSIGNALANALYSISINTHISDISSERTATION，THREESUBJECTSARESTUDIEDDEEPLYONTHEBASISOFPREDECESSORSWORKWEUSETHEIMPROVEDADAPTIVEFILTERTOELIMINATETHEPOWERLINEINTERFERENCEINECGSIGNALSITCANTRACKTHEVARIETIESOFPOWERLINEINTERFERENCESFREQUENCYANDRANGEAUTOMATICALLY，HASVERYGOODADAPTABILITYANDWECANKNOWFROMTHERFRESPONSEPLOTOFTHEFILTER,ITSOBSTRUCTBANDISVERRNARROW,BUTTHEOPENBANDISVERYPLAINSOTHEADAPTIVEFILTERCANELIMINATETHEINTERFERENCESIGNALVERYWELL，BUTNOTHURTTHEECGSIGNALTHETESTSRESULTSSHOWTHATITSFILTERINGEFFECTISVERYGOODWEUSELINEARANALYSISMETHODINTHEAUTOMATICECGANALYSISBEFORETHEWAVEFORMDETECTION，WEVARYTHEECGSIGNALBYLINEARANALYSISMETHODTHEVARIEDSIGNALMAKESTHEDETECTIONEASIERAND第5页山东大学硕士学位论文EXACTERWECOMBINERANGEARITHMETICWITHSLOPEARITHMETICTODETECTQRSCOMPLEXESTESTEDBYTHEMITBIHDATABASE，THECORRECTNESSISABOUT95THUSWERESOLVEAPIVOTALPROBLEMFORARRHYTHMIACLASSIFICATIONAFTERTHATWEUSECLASSICALJXARITHMETICTOMEASURESTSEGMENT。BASEDONTHEDATAWEHAVEGOT，WECLASSIFYALLKINDSOFTYPICALARRHYTHMIABYEMBRANCHMENTDISTINGUISHMETHOD，FOREXAMPLE，SINUSBRADYCARDIA，SINUSTACHYCARDIA，SINUSARRESTANDPREMATUREBEATTESTEDBYTHEMITBIHDATABASE，THECORRECTNESSISABOUT90ALLOFTHEMETHODSMENTIONEDINTHISPAPERAREACHIEVEDBYMATLAB60ONPIVCOMPUTERKEYWORDSECGSIGNAL，POWERLINEINTERFERENCE，BASELINEWANDER，MUSCLENOISE，QRS，ARRHYTHMIA第6页11心电图的检测原理及各波形的意义心电图E1ECTRONCARDIOGRAM，ECG检查是目前临床上不可或缺的常规检查之一，实践证明它对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要价值。由于诊断可靠、方法简便、对病人无损害，故已在临床上广泛应用。正常人体内，由窦房结发出的一次兴奋，按一定的途径和时程，依次传向心房和心室，引起整个心脏的兴奋。因此，每一个心动周期中，心脏各部分兴奋过程中出现的电变化的方向、途径、次序和时间都有一定的规律。这种生物电变化通过心脏周围的导电组织和体液反映到身体表面，使身体各部位在每一心动周期中都发生有规律的电变化。把测量电极放置在人体表面的一定部位，记录出来的心脏电变化曲线即为临床常规，心电图。它反映了心脏兴奋的产生、传导和恢复过程中的生物电变化。心肌细胞的生物电变化是心电图的来源。心肌细胞在安静状态下，膜外电位为正，膜内电位为负，细胞膜内外两侧的电位差称为静息电位，细胞呈极化状态。当心肌细胞受到刺激而发生兴奋时，兴奋部位的膜电位去极化，即由原来的外正内负电位变为外负内正电位。经过短暂的时间，膜电位又自动向静息电位方向恢复，这种过程称为复极化。因此心肌细胞每兴奋一次就产生一次先是去极化后复极化的膜电位变化过程，形成动作电位。心电信号就是由许许多多心肌细胞的电活动综合叠加而形成的”。正常人的心电图包括一个P波，一个QRS波群和一个T波，有时还能记录到一个小的U波。典型正常心电图的波形如图11所示。P波反映左右两心房的去极化过程，波形小而圆钝，历时008第7页山东大学硕士学位论文011S，波幅不超过025MV。QRS波代表左右两心室去极化过程的电位变化，因心室的体积大，兴奋传布的方向变化也较大，所以波幅远较P波大，波形也显得复杂。典型的QRS波群包括三个紧密相连的波，第一个向下的波为Q波，以后是高而尖峭的向上的R波，最后是一个向下的S波。用不同导联记录时，这三个波不一定都出现，大小方向也会不同。正常的QR波群历时约006010S，代表心室肌兴奋扩布所需的时间。T波反映心室复极化过程中的电位变化，方向与QRS波群的主波方向相同，波幅一般为0108MY，历时005025S。U波是T波之后002004S可能出现的一个低而宽的波，方向与T波一致，其意义与成因均不十分清楚。图1一L典型正常心电图PR间期指从P波起点到QRS波起点之间的时程，为01202S。它代表由窦房结产生的兴奋经由心房、房室交界和房室束到达心室，并引起心室开始兴奋所需要的时间，故也称为房室传导时间。当发生房室传导阻滞时，PR间期增长。QT间期从QRS波起点到T波终点的时程，它代表心室开始兴奋、除极，到完全复极至静息状态的时间AST段指从QRS波群终了到T波起点之间的线段，正常时与基线平钨8页，山东大学硕士学位论文齐，它代表心室部分已完全进入去极化状态T”。12常规心电图的导联体系心电信号是从体表采集的，如将探查电极安置于体表相隔一定距离的任意两点，原则上均可测出心脏的电位变化，此两点即构成一个导联。临床上为了统一和便于比较所获得的ECG波形，对测定ECG的电极位置和引线与放大器的联接方式有严格的统一规定，称之为心电图的导联系统。临床上广泛应用的是标准十二导联系统，其中标准肢体导联三个I、II、111，加压肢体导联三个AVR、AVL、AVF，胸导联六个VHV。标准肢体导联为双极导联，拾取两个测试点之间的电位差其余为单极导联，拾取特定某点相对于参考点的电位。现分别简单介绍如下标准肢体导联I导放大器正输入端接左上肢，负输入端接右上肢；II导放大器正输入端接左下肢，负输入端接右上肢III导放大器正输入端接左下肢，负输入端接左上肢。加压肢体导联由于标准肢体导联描记的图形较小，为弥补不足，在每条导联线上附加5KQ的电阻，消除各个肢体电阻差异的影响，使描记的心电波形振幅加大，便于分析。AVR的正极接右上肢，AVL的正极接左上肢，AVF的下极接左下肢，三者负极都接WILSOIL中心电端。胸导联正极为各探查电极，负极为WILSON中心电端，探查电极的具体放置位置V。胸骨右缘第四肋间；V。胸骨左缘第四肋间；V。在V。V。连线的中点；V。左锁骨中线与第五肋间相交处V；左腋前线与V。同一水平高度V。左腋中线与V。、V。同一水平高度。将肢体导联的三个电极各串一5KQ以上的电阻以减少皮肤接触电阻差别的影响，然后将三者连接起来，即构成WILSON中心电端”“”。目前用作计算机自动分析的记录主要采用常规12导联，9导联和正第9页交3导联系统。对于心电数据的处理，选择一个合适的导联系统是非常重要的。因为计算机只能对输入数据所包含的信息进行分析和处理，它本身并不能增加输入数据的信息量。在导联的选择中下面几个因素需要加以考虑I选择的心电图导联应包含从人体表面获得尽可能多的信息。2各导联的工作应该具有一致性，如采集信号时应同步。3导联的数目应尽可能少。因为导联多需要较大的数据装置，这将会使数据处理变得不实用和不经济。13ECG自动分析的发展及现状心脏的活动状态主要是通过ECG中各波段的波形和参数来反映的。ECG信号分析的目的就是要提取P、QRS和T波的各种参数包括幅度、宽度、问期等以及识别波形，其中主要对QRS波群进行自动分类，并根据其他一些临床特征做出诊断。主要内容包括信号的预处理、数字滤波、特征提取、波形识别等。并且随着计算机技术的不断提高，自动分析的内容也在不断增加，如最近I临床上研究的热点之一一一心率变异HEARTRATEVATIABILITY，HRV。ECG自动分析准确性、可靠性的好坏决定着诊断的准确性，影响着治疗效果”1。早期的ECG分析是由医生完成的，这一过程无疑费时费力而且可靠性不高。计算机辅助的ECG分析系统开始于50年代末，其后ECG自动分析系统迅速发展为几个不同的领域1静态ECG系统，检测病人安静状态下的心脏功能，用于医院病房；2心律失常检测及监护ECG系统，用于冠心病病房CCU、外科手术、急救中心等对心律失常节拍进行检测，或者对病人ECG进行实时显示作为监护3运动ECG系统，在病人完成系列规定运动后测量其ECG以诊断其冠状动脉疾病4动态ECO，也常称为HOLTER系统，对病人在正常生理和外界环境下的EGG进行长时期记录，该系统对早期心血管疾病和一过性心律失常的检测有其独特功能。如今，应用计算机分析心电信号，已经越来越广泛的用于心脏功能第10顶山东大学硕士学位论文检查、心电监护等领域，心电信号的计算机分析是计算机在生物医学领域中应用较成功的范例之一。目前在进一步提高信号的检测率、实时分析及系统小型化比如家用心电监测系统等方面仍有大量工作要做。EC6检测按信号记录的方式可分为两种类型一种是从体表多个方位来记录心电信号，即使用多个3个以上EC6导联，以获得某段时间内心脏电活动较全面的信息，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。临床使用的12导联心电图、心电向量图等都属于这种方式。多导联记录方式由于信号量很大且对病人约束较大，不能进行长时间记录，因而在诊断心律失常方面，通常不能获得充分的结果。另一种方式是在体表少量位置一般是1、2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节律以及各心拍是否正常，发生心律失常的时刻、类型、性态和频度等情况，捕捉不常出现的随机病理信号。I临床使用的CCU、ICU心电监护和HOLTER心电记录分析系统等都属于这种方式。这种方式因记录导联少，对于诊断心脏病变的区域不是很充分，但其记录操作较方便，对病人约束较少，因而可以记录监测很长时间，从而可以了解病人在经历多种生理、心理和病理状况时心脏电活动的情况。大多的ECG检测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ECG加权形成一个综合ECG信号而后采用单导联检测技术，因而单导联ECG检测技术是EC6自动分析的基础。通过ECG分析对心脏疾病进行诊断，根据诊断途径的不同可以分为两大类。一类是根据ECG信号分析得出某些特征参数，如RR间期、ST段电平等，再利用功率谱分析等信号分析技术对病人某一疾病作出诊断。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异常的种类如室性早搏、房性早搏等。采用的数学工具主要是一些基于经验的统计方法，第11页山东大学硕士学位论文这种分析方法可以诊断病人多种病变，因而应用较为广泛。但是该方法对医生的经验和劳动强度提出了很高的要求，而且心脏电生理的复杂性决定了该方法的精度和性能不可能达到理想的要求。随着计算机功能的增强，人们提出了更复杂而精确的分析方法，这些方法大致可分为模板匹配和特征提取两类。模板匹配方法是计算ECG心拍与原存储或学习到的心拍模板的近似程度，据此判断该心拍属于何种类型。衡量近似程度的标准有的是用归一化的空间距离，更多的是用信号与模板的互相关函数的方法。模板匹配方法的最大特点是原理简单，不要求很多的波形特征参数，因而受特征参数测量精度的影晌较少；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时的思维习惯，因而能对具有相似特征参数而不同形态特征的心拍进行区分，易于为人们接受。它的缺点是不同种类的波形有较大重叠时难以区分，因此对中高频噪声的鲁棒性不足。另一类分析方法是基于特征提取的方法。该方法的基本思想是从检测到的ECG中提取有关波形的幅度、宽度、斜度和面积等基本参数，在特征提取空间图上形成多个心拍类型域。最常用的是利用RR间期和QRS波宽度的正常值和异常值构成一个矩形窗，以判断心拍正常还是异常。该方法所用的特征量不多，原理简单，处理速度快，但这类方法只能处理一些典型的情况，而且对特征参数的精度依赖性太强，对于心拍类别较多的复杂情况将出现严重的误判。不过由于R波定位技术的发展，由RR间期构成的判据在判断室性心动过速、停搏、漏搏、二联律、三联律等方面已经应用于临床诊断，并取得了较理想的效果”。较为复杂的特征提取的方法还有基于人工智能的规则产生系统和基于模糊理论的自动分析方法等。之后提出的ECG自动分析方法还有基于人工神经网络的分类判别方法，这是近年来研究的热点。其基本原理根据所提取的心电信号特征参数，运用神经网络，在学习大量样本的基础上得出网络的各权值，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，算法的建立较为复杂A第12斑山东大学硕士学位论文如何更有效地进行分类，提高识别率是如今人们努力的主要方向。随着信号处理技术、计算机技术的发展和人们对心脏电生理特征了解的深入，关于TB律失常的自动诊断识别率必将会有进步的提高，相信在不久的将来ECG工作站的功能和普及率也会有很大的提高。14本课题主要研究内容计算机应用于TB电信号的自动分析源于50年代末60年代初，尽管经历了四十多年的研究，ECG自动分析技术在理论上和实践上都逐渐成熟起来，可是随着人类文明的发展，人们对医疗诊断系统的精度和可靠性的要求也在不断提高。而且，国内从事ECG自动分析的研究才刚刚起步，由于国外开发此类软件多是以商用为目的，出于商业保密，关于测量和分析方法的研究没有系统而详尽的报道。我们的研究工作就是在这种背景下展开的。ECG信号的提取过程中会产生多种干扰、噪声和伪迹，它们的频谱与ECG信号的频谱有较大程度的重叠，使得心电信号难以正确检测。因此，如何消除噪声而又使心电信号不失真是我们工作的重点之一。由于ECG信号本身的复杂性以及检测过程中的噪声干扰，如何进一步提高现有ECG分析方法的准确性，是如今诸多学者热衷的研究课题。ECG自动分析的内容主要包括信号预处理、波形识别、特征参数提取和心律失常分析等。目前，国内外基础研究的重点是心律失常分析。同时，ST段分析和心率变异性HRV分析也逐渐成为临床上研究的热点。本课题的主要任务是采用软件方法来实现心电信号的自动识别和心律失常分析功能。整个课题的流程如图12所示，具体内容如下1对心电信号预处理进行了深入的探讨和研究，给出了具体的实现方法。采用改进的自适应滤波器用于工频干扰的滤除，简单整系数递归数字滤波器去除基线漂移和肌电干扰。2将线性分析方法用于心电信号的波形识别，使得识别过程简单而精确。在准确的获取QRS波的各相关参数后，进行心律失常分析，识别第13页山东大学硕士学位论文各种典型的心律失常。3ST段检测对于心肌缺血和心肌梗塞有重要的诊断价值。对于经过线性分析后的ECG信号，我们采用经典的JX法对ST段进行研究。4对心率变异性分析提出可行的方案，具有一定的参考价值。图12课题主要流程图本课题的软件部分采用MATLAB65编写，在奔IV机上调试。MATLAB语言长于数值计算和信号处理，有专用的信号处理工具箱，能满足课题各方面要求。第14页山东大学硕士学位论文15论文的结构与安排本论文的主要内容编排如下第一章绪论。主要介绍了一TS,电图的相关知识及心电信号自动分析系统的发展现状，以及课题所要研究的主要内容。第二章心电信号预处理。详细介绍了如何有效的去除心电信号中的各种主要干扰，包括工频干扰、基线漂移和肌电干扰。给出了具体实现各种滤波算法的原理图和传递函数。第三章ECG波形检测算法。给出了心电信号中QRS波和ST段的识别算法，继而根据所得参数进行心律失常的分析。最后介绍了心率变异性分析的可行方案。第四章总结及展望。本章总结了论文所完成的主要研究工作以及取得的研究成果，并对本课题进行更深入研究提出了几点展望。第15页山东大学硕士学位论文2心电信号预处理从测量技术上来说，心电信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，幅度为10UV胎儿5MV成人，主要频率范围为005HZLOOHZ。因此，在心电信号的检测、提取、放大及记录过程中，有来自人体自身的干扰如肌电干扰，也有来自外界的干扰如工频干扰等。这些干扰使系统的信噪比下降，甚至会淹没微弱的有用心电信号。因此，在识别分析之前，进行信号预处理以消除各种干扰，得到比较纯净的有用信号是非常必要而且重要的川。信号预处理主要包括工频干扰、肌电干扰的消除和基线漂移的校正。21工频干扰的消除工频干扰永自交流电源，它的中心频率为50HZ，左右有一定的偏移量。在心电信号记录中，由于人体分布电容和电极引线环路受工频电、磁场的影响很大，往往引进严重的工频干扰。为了滤除工频干扰，我们可以在硬件和软件两方面采取措施。在硬件设计上可以采取适当的接地和屏蔽，提高电路的共模抑制比，设置模拟滤波器，缩小导联线所形成的环路区域，采用性能优良的器件和浮地跟踪电路，光电隔离等措施。但是仅仅依靠硬件上的措施并不能完全解决干扰问题，随着计算机的广泛应用，数字滤波技术成为目前数字式，11,电图机滤除工频干扰的一个有效手段。数字滤波器精度高，可靠性高，并且可以实现严格的线性相位，避免波形失真，这都是模拟网络难以达到的1。对干扰的滤除是否彻底以及对心电信号是否有影响是设计数字滤波器时必须注意的两个关键问题。目前几种主流的软件滤波方法有LEVKOV滤波法、简单整系数带阻滤波、自适应滤波以及相干模板法等。第16页山东大学硕士学位论文LEVKOV法1984年，LEVKOV首先提出对ECG信号的线性段和非线性段采用不同处理方式的数字滤波法121。1988年CHRISTOV改进该算法，引入ECG信号的线性段判据M来加快滤波的速度，称之为改进的LEVKOV滤波法1310用该方法滤波，它要求原始ECG信号满足以下两个条件1采样频率FS应是工频干扰频率的整数倍。2在一个工频干扰周期T内，工频干扰各采样点幅值的代数和为0。在滤波过程中首先要识别出一个线性段，该线性段滤波后的值为这个线性段原始数据的平均值；同时求出其工频干扰的值作为非线性段工频干扰的模板。而在非线性段，其真值是用原始数据减去在临近的线性段求得的干扰模板值141。在线性段判断过程中，判据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。因此仅仅依靠M值的调整并不能完全解决问题。图21LEVKOV法滤波产生削峰的ECG波形对此方法继续改进，可加入QRS识别的开关函数首先对ECG信号微分，并设定闽值进行识别，若满足给定条件，认为是QRS波，滤波时单独处理；否则按照LEVKOV法进行滤波。算法中，采用自适应调整阈值法判别QRS波，闽值能很好地跟随信号变化，而又不会把干扰当作QRS波误检，其中引入两个变量来确定是否出现QRS波，当连续出现两个点的微分值大于阈值，即判定为QRS波。当检测到一QRS波后，求出其波幅最大值，调整闽值，并置一标志，作为LEVKOV法中单独处理QRS波的依据151该方法算法简单，参数可调，运算量小，易于实时处理，能够跟随第17页山东大学硕士学位论文噪声频率的变化，并且对QRS波没有削峰，滤波效果较好。I、，LLL图22噪声较弱时改进LEVKOV法滤波效果图23噪声较强时改进LEVKOV法滤波效果简单整系数带阻滤波在数字滤波器的设计中，FIR滤波器可以实现严格的线性相位，但其计算量较大，而IIR滤波器虽然需要的计算量较小，但不能实现严格的线性相位。为此，LYNNM】首先提出了一种简单整系数的低通滤波器，它是用IIR结构来实现的FIR滤波器，既具有严格的线性相位特性，又只需较少的计算量。它的另一个重要优点是，其系数都是2的整次幂，故可以用简单的移位运算来代替乘法，用少量次数的递归计算实现非递归的FIR滤波，使所需要的计算量急剧减少1171O滤除工频干扰的滤波器具有带阻特性，这可以从一个全通网络中减去具有相同延迟和增益的线性相位带通网络输出而得到，称之为NOTCH滤波器。这里的带通滤波器可以采用一个梳状滤波器，这样不但可滤除50HZ及其高次谐波的干扰，也有效地滤掉了O5HZ以下的基漂。实验结果显示该滤波器滤波效果较好，且大大减少了计算量，有利于第L8页山东大学硕士学位论文实时处理。其不足之处在于只能滤除固定频率，当工频干扰频率有波动时，滤波效果明显下降。自适应相干模板法鉴于自适应滤波器对工频干扰有很强的抑制作用，根据心电信号与工频干扰各自的特点，可以利用信号的相干特性用原始输入信号本身建立自适应的干扰信号模板，再从原始输入信号中减去干扰信号模板，从而达到滤除干扰信号的目的1SL。设SN为有用信号，NN为工频干扰信号，则原始信号XNSNNN。定义模板信号为RCN，击善彳伽一砉击姜S一“，击善NCNKI，CZM式中，FS为信号采样频率，FG为工频干扰频率50HZ，要求为FG整数倍，即FS50KHZK为正整数。由于NN为周期信号，若SN为零均值信号，当M足够大时，有亩善V”矗轳”击善SCNKI2223由上三式日】得荆L。X“K0N24则有用信号SN为SNXN一HXN一RH删一玄萎XNK,I25由实验结果可以看出，该方法克服了自适应滤波器算法复杂，耗用机时，需要附加参考信号通道等不足，对工频干扰50HZ及其谐波有很好的抑制作用，而且对消除基线漂移也有很好的效果。在采样率适当的情况下，能实现实时滤波。但是，该滤波器带宽较小，在50HZ处BF01HZ，因此当实际工频干扰频率偏移较大时，滤波效果下降，不足以满足要求。第19页山东大学硕士学位论文图24自适应相干模板法同时滤除工频和基漂当干扰的中心频率有漂移时。使用一个中心频率固定的窄带陷波器，滤波效果较差。采用自适应处理，不但可以不必准确知道干扰的频率，而且能自动跟踪频率的漂移，具有非常好的适应性。目前的自适应滤波方法在实时性、收敛性方面可以得到保证，因而是一种理想的抑制50HZ工频干扰的方法。211自适应陷波器的原理191120自适应陷波器是自适应噪声对消系统的一个特例，自适应噪声对消的基本原理如图25所示。图25自适应噪声对消原理它有两个输入传感器，第一个传感器除接收到信号S外，还收到一个与信号不相关的噪声N。，即输入为SN。，组成对消器的“原始输入”。第20页一山东大学硕士学位论文第二个传感器接收与信号不相关而以某种未知方式与噪声N。相关的噪声N，该传感器给对消器提供“参考输入”。将噪声N加以滤波，使自适应滤波器产生出与噪声N。相匹配的输出Y。然后，将该输出从原始输入中减去，产生系统输出S十N。一Y。通常，从噪声源到原始支路及参考支路，其传感器的通道传输特性是未知的，或只是近似可知，且没有固定的性质，因而就不能用一个固定参数的滤波器来得到与相匹配的输出Y。采用自适应滤波器就可以通过由输出误差信号所控制的自适应算法如LMS算法来随时自动地调整参数，以获得好的噪声对消效果。在图25所示的自适应噪声对消器中，可以只要求或根本不要求关于S，RL。和N，各自的或者它们之间的有关统计特性的先验知识。当然，对获得好的噪声对消性能而言，需要N。和IQ。有良好的相关性，而信号S和他们两者均应不相关。假定S，I“1。，N，和Y都是统计平稳的，且具有零均值，则系统输出误差模的平方为“”J，F2盯K一州22RESG。一Y】26将上式两边取期望，并考虑到S和N。及Y不相关，则得到EK卜EE0N。一Y12J27当调整自适应滤波器使均方误差E2达到最小时，由于信号功率EIS不受影响，相应的最小输出功率为EMLNEE一一。一Y12J28因而，当EJEH达到最小时，E1LL。YJ2也同时达到最小。所以，滤波器的输出Y即为原始噪声N。的最佳最小均方估计。进而，由于SRL。一Y29故使输出总功率达到最小，与系统输出为信号S的最佳最小均方估计也是等同的。一般说来，在系统输出E中，包含有信号和一些剩余噪声。这个剩余噪声由N。一Y给出。由式23知，使输出总功率最小就是使输出噪声功率最小。而由于输出中的信号维持不变，故使输出总功率最小，第2J页山东大学硕士学位论文也将使输出信噪比达到最大。在最理想情况下的输出总功率为E。；。IEEIS门，即此时ELLOYI2O，输出信号将成为完全无噪的信号。常用的基本自适应算法有很多最小均方LMS算法、序贯回归SER算法、递推最小二乘RLS算法、随机搜索算法及直接矩阵求逆DMI算法等。大多数对自适应滤波器的研究都是基于WIDROW提出的LMS算法。LMS算法设计和实现较为简单，因而在很多应用场合都非常实用。本文所讨论的自适应滤波器采用的逼近算法就是LMS算法。212用于消除工频干扰的自适应陷波器在某些情况下，有用信号受到一个或多个加性正弦干扰的污染，消除干扰的经典方法是使用陷波滤波器。当然，在消除干扰的同时，应尽量完好地保留信号。自适应陷波器的优点是，能提供易于控制的带宽，极其深的零点，以及具有自适应地精确跟踪干扰的频率和相位的能力。由上述自适应原理可知，必须获取一个与干扰信号12。相关，但与心电信号S无关的参考信号N。见图21。通常人们采用将纯余弦信号经901相移后加权输出的方法来模拟工频干扰”，原理图如下图26自适应陷波器原理图一参考输入XN与XN间存在90相移，即第22页山东大学硕士学位论文X。NCCOS63ONT巾XZNCSIN63。NT中210211它们通过相关抵消回路以最小均方算法控制加权系数W。N、WN，而两个加权输出相加成自适应滤波器的输出Y此外，TNAKOR等还提出可以将右腿的共模信号作为自适应滤波器的参考输入“”；CHRISTOV等人也提出从心电信号的基线段提取干扰信号作为参考信号“”，但要从信噪比很差的信号中提取干扰信号是个很困难的问题。本文采用一个带宽为2，5HZ、中心频率50HZ的带通滤波器，从原始输入中提取参考输入如图27所示。为了尽量减少参考输入N。N与SN的相关性，带通滤波器的带宽B不能过大。由心电信号的频谱分析可知“”正常人QRS波的频谱能量主要集中在O38HZ的低频区，其中0LOHZ频率段的能量为5788186；1120HZ频率段占29291342130HZ频率段占896727；30HZ以内的能量合计占96233，09，30HZ以上各频率成分的能量总和0处收敛，极点全部在Z0处因果系统；3结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，但有些结构中例如频率抽样结构也包含有反馈的递归部分。当将单位脉冲响应HN设计成偶对称时，则有MHN1一N224NLN1日ZHNZ一一1一NZ1225月0O经变换后得到HJ国EI。NHC。S”一掣226相位特性为中U一UN12。由上式可见其频率特性是严格的线性特性，可以消除由于滤波器的非线性相位特性引起的信号波形失真，而使用模拟滤波器或IIR数字滤波器都难以得到严格的线性相位特性，这是FIR滤波器最突出的优点。但所不足的是当需要得到同样的幅频衰减特性，即同样窄的过渡带和同样的阻带最小衰减分贝数，除了要选用合适的窗口外，它的阶数N要比IIR滤波器高得多，N一般要取20以上。从差分方程可知，对每个输出YN需要进行N1次乘法和N次加法，这就使需要的计算量显著增大，因此需对FIR加以改进，既减少计算量又保证严格的线性相位特性。222简单整系数递归数字滤波器由上所述，FIR滤波器可以实现严格的线性相位，但其计算量尤其是乘法计算量较大；而IIR滤波器虽然计算量较小，但不能实现严格的线性相位。为此，LYNN首先提出了一种简单整系数的低通滤波器，它是用IIR结构来实现的FIR滤波器。既具有严格的线性相位特性，又只需较少的计算量。它的另一个重要优点是，其系数都是2的整次幂，故可以用简单的移位运算来代替乘法运算，使所需要的计算量急剧减少。第29页山东大学硕士学位论文总之，这种滤波器既具有严格的线性相位，避免了信号的相位失真；又具有容易编程，能够快速执行的优点；而且很容易扩展成高通、带通和带阻型的简单整系数滤波器“”“”。目前，这种滤波器已在心率、心电检测方面获得广泛的应用。223去除基线漂移的简单整系数滤波器滤除基线漂移的滤波器具有高通特性，通常采用交换法得到，即先按截止频率和其他参数设计好相应的低通滤波器，然后将其与个具有相同传输延迟和增益的全通网络相减，实现方法如图图2一LO高通滤波器实现框图传递函数为HZZ一“”一1K”【1一Z1一ZI】“227式中，M为滤波器的阶数。选定ML；参数K的选择基于如下考虑在400HZ的采样频率下，3DB点的截止频率近似为1224KT或F；224K，K取2的整次幂。这里我们取3DB点的截止频率为07HZ，由此选定K256，滤波器特性和滤波结果如图山东大学硕士学位论文图211高通滤波器的幅频相频特性AUUULU，J图212A原始ECG信号B滤波后的EC6信号23肌电干扰的滤除高频噪声主要来自于肌电干扰，肌电干扰是由于病人或肌肉紧张、或体位变化、或电极接触不良所产生的。过去，人们通常设计一个BUTTERWORTH低通滤波器以消除高频的肌电噪声。这里，我们设计一个低通数字滤波器。它采用的即为LYNN首先提出的在Z平面的单位圆上零极点对消的方法所设计的递归型数字滤波器。该类滤波器只需进行整系数运算，且具有完整的线性相位。系统的传递第31页山东大学硕士学位论文函数为H，Z1一Z一”1一Z。1228，空HZ的零点为ZT2P一，K0，1，M1。因此函数共有一个极点和M个零点，极点在Z1处，而零点分布在LZIL的圆周上，并对圆周进行M等分。整个单位圆周对应圆周角频率为02N，对应的实际频率为采样频率OF。设F。400HZ，取3DB点的截止频率为50HZ，对应的圆周角频率是632NFF。4；M2N48。由此滤波器特性如图所示图213低通滤波器的幅频相频特性该滤波器幅频特性太差，有大量的旁瓣，另外其相频特性虽然在通带内是线性的，但在阻带内跳动。为解决这些问题采用二阶的简单整系数低通滤波器H，Z1一Z“21一Z“2229由于幅值放大了26倍，所以要乘一个衰减系数164。可得滤波器的传递函数为日Z164“1一Z82，1一Z。12230滤波器的幅频相频特性和滤波结果如图镍32J山东大学硕士学位论文O期】图214改进后的滤波器特性180160140120100O5001000I5002000图215滤波前后的心电信号第33页山东大学硕士学位论文3ECG波形检测算法我们已经知道，ECG自动分析系统的关键是心电信号的参数提取和波形识别，其中重点是QRS波群和ST段的分析。QRS波群的检测是心电信号检测中的首要问题，它不仅是诊断心律失常的最重要的依据，而且只有在QRS波确定以后，7J1能计算心率、检测ST参数，刁能区别正常与异常心律。ORS波检测的主要内容是QRS波位置，宽度和幅值的检测。ST段是自QRS波群的终点到T波开始前的一段水平线，代表了心室肌除极后到复极前的一段时间，基本上应与等电位点处于相同的电位水平。对于心肌缺血的病人，其ST段会明显偏离等电位点，所以ST段检测对心肌缺血和心肌梗塞有重要诊断价值。ST段的测量参数主要有ST段的位移、斜率和面积。31QRS检测算法的发展及现状通常，ORS波的检测可以分为软件检测和硬件检测两类ORS波的硬件检测，主要依据QRS波与P、T波和噪声的频率特性的差异来实现检测。典型的QRS波检测器由滤波电路、整合处理电路和判别电路等部分组成。滤波器的设计是根据匹配滤波器原理利用信号与噪声频带分布的差异设计带通滤波器，提高目标信号QRS波对噪声P、T波、肌电干扰和基线漂移的比率。例如THAKOR等人就曾提出了最优ORS波滤波器理论，给出了一种中心频率为17HZ、Q值为4的带通滤波器。整合处理方法大多采用一阶差分、二阶差分、平方、平滑等技术中的种或几种，目的是进一步加强QRS波的分量，减少噪声影响。判别方面有许多技术被应用，如FRADEN等使用自动增益控制AGE以及带回滞的比较器，HEWLLETPACKARD公司用快速反应的峰值检测及阈值调整电第34页山东大学硕士学位论文路，GEBBEN等应用自动灵敏度控制调整阈值等。采用硬件实现QRS波检测具有处理速度快、结构相对简单的优点，但是方法上不如软件实现那么灵活，对于复杂情况的应付能力较差；而且处理的参数较少，一般只能检测QRS波的位置，而对如QRS宽度、面积等参量则难以准确提取。QRS波的软件检测，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，而且可以灵活地选择可调节参数，可调节参数可以方便地增加或者减少，从而显示出较大的优越性。QRS波的软件检测方法大体可分为两类基于信号处理的QRS波检测和基于图像识别的QRS波检测。这两类方法首先要对信号进行数字滤波处理，即用软件的方法实现数字滤波。研究者们在这方面做了大量工作，70年代后期就有人设计了具有线性相位的低通、高通和带通等不同形式的QRS滤波器，且用整型数实现，这种滤波器比用浮点滤波器的计算效率提高了很多。由于THAKOR等设计的硬件巴特沃斯带通滤波器只考虑了ECG信号频谱特性的平均分布，无法对个体差异做出调整，其效果当然也不理想。其后，THAKOR又提出了一种软件自适应线性滤波方法，进一步提高了QRS波的信噪比。考虑到QRS波形变异和频谱的重叠，YU等人提出一种非线性滤波器。其后XUE等人进一步运用神经网络ANN实现了QRS波的非线性自适应滤波，较好地滤除了基线漂移、伪差等影响，取得了较好的检测性能，但计算量较大，仍难以运用。总之，以往的QRS波检测方法通常是设计低通滤波器或者高通滤波器，滤除非QRS波段的影响，目的是希望尽可能的将QRS波群、高频干扰、低频干扰分解到不同的空间中。但是由于各类频带范围相互交叠，使用常规时频分析在干扰严重或者非典型R波等情况下很容易造成漏检、误检“。近年来，小波分析技术逐渐成熟，已经在数据压缩、图像处理、语音分析等领域展示了良好的应用前景。作为一种时频分析技术，小波变换继承和发展了GABOR窗傅立叶变换的局部性思想，针对信号频率成分进行采样，满足了高频信号高分辨率的要求。正是由于这种“显微”特第35页山东大学硕士学位论文性，小波变换能及时跟踪信号的突变。小波变换的一个重要应用就是检测信号的特征点。国内外不少学者在从事利用小波变换进行心电图特征点标定的研究工作，其中以西安交大李翠微、郑崇勋等和印度JSSAHAMBI等人的研究工作最具代表性。他们分别以一次样条函数和高斯函数一次导数为母函数，用MALLAT快速算法计算小波变换“。滤波以后的信号往往要经过某种变换以提高QRS波的分量，然后采用一系列阈值进行判别，这是检测技术的关键，也是各类检测技术的不同点。对ECG信号进行的变换中最多的是对其求一阶差分，其中有JACKSON的两点差分，把ECG信号转换成易于判别的单向差分MURTHY在一阶差分基础上求平方以检测室性旱搏。AHLSTROM研究的HOLTER实时检测系统在ECG信号一阶和二阶差分基础上检测QRS波。以上的QRS波检测方法都是用固定阈值进行判别，由于可能有干扰，或者有高大P波、高大T波，当心律失常或QRS波幅度变小，阈值设置过高，会导致漏检错误。因而，在以上检测方法基础上推出了可变闽值，二次搜索方法，采用的阈值有幅度闽值，时间间隔阈值等。在这些方法中，PAN和TOMPKIDS的工作最具代表性。PAN的完整检测方法是采样的ECG信号经过带通滤波、一阶差分、逐点平方后，再通过一个移动窗口求和得到变换的信号，该信号经过一个可变阈值检测其幅度来识别QRS波，为减少高大T波带来的误判，在所检测的QRS波后设一段时间的不应期，跳过不应期进行检测。为了减少低幅度QRS波造成的漏检错误，运用RR间期阈值对所检测到的两个QRS波的RR间期作判别，若当前RR间期超过该闽值，则认为中间可能漏检了一个低幅度QRS波，这时用较小的阈值回头重判一次”。上述方法都是基于经验判断，没有明确的数学模型，但是比较实用。在QRS波检测中也有人提出了一些基于EC6数学模型的检测方法，但是计算比较复杂。较有代表性的工作有ISNMUTRTHY等人的二阶零极点模型检测法，BORJESSON等人提出的基于先验最大估计可变阈值QRS波检测方法”4。另外还有基于相关法的QRS波检测方法”，其原理是把ECG信号采销36贰山东大学硕士学位论文样点与预先存储的ECG波形模板进行比较。这种方法不仅可以检测QRS波，而且可以提取心律失常下的QRS波，但是对高频噪声和基线漂移很敏感。上述软件检测QRS波的方法都属于非句法NONSYNTACTIC，是基于信号处理理论，也可以说是一类参数检测法。另一类检测QRS波的方法是基于图像识别，称为句法SYNTACTIC，其思想是根据ECG信号的病理特征不仅与波形的各种参数有关，而且与其波形的形态有直接关系。句法方法把EC6中不同的波形和线段分解成系列的模式线段和尖峰，把每个模式的特征参数如线段的斜率、起点、终点等用一组符号表示，检测这些符号构成的系列，当某一系列符合QRS波所具有的符号系列时，则判定该系列所对应的ECG波段为QRS波。句法方法由于考虑到ECG的图形因素，从而避免了信号处理那一类方法对图形差异大而参数变化不大的QRS波的错误识别，而且句法方法处理ECG信号一般不对信号作变换，处理过的信号还可以进一步用来识别P、T波等其他成分，这就是句法的长处。句法方法存在的问题是它对噪声较敏感，处理速度慢，同时在进一步分析心律失常时不变沿用医生传统的分析方法和步骤。总的来说，句法方法检测到的结果不比非句法好，而且存在上述问题，使句法方法较少获得实际应用”1。32QRS波群的检测QRS波是心电图中最重要、最显著的波群，波幅值大，波形陡，这也是QRS波与T波和P波的主要区别。对整个心搏的检