王吉鳴,呂穎瑩,包濤,樓理綱,馮靖祎
浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院 醫(yī)學(xué)工程部,浙江 杭州 310003
動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)介紹及關(guān)鍵技術(shù)水平分析
王吉鳴,呂穎瑩,包濤,樓理綱,馮靖祎
浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院 醫(yī)學(xué)工程部,浙江 杭州 310003
心臟系統(tǒng)疾病的防治和診斷己成為當(dāng)今醫(yī)學(xué)界面臨的重要問(wèn)題,動(dòng)態(tài)心電信號(hào)的監(jiān)測(cè)是解決該問(wèn)題的主要手段。本文首先在心電信號(hào)分析理論的基礎(chǔ)上,介紹動(dòng)態(tài)心電系統(tǒng)的硬件組成,對(duì)心電電極及硬件電路研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié);其次,重點(diǎn)闡述了現(xiàn)階段QRS波自動(dòng)檢測(cè)技術(shù),舉例說(shuō)明運(yùn)動(dòng)偽跡干擾的濾波技術(shù);再次,綜述了QRS波特征提取的國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果;最后,對(duì)比了基于心電信號(hào)數(shù)據(jù)和心電信號(hào)特征參數(shù)的質(zhì)量評(píng)估方法,并列舉了國(guó)內(nèi)外的心電信號(hào)質(zhì)量評(píng)估案例。
動(dòng)態(tài)心電圖;電極;QRS檢波;運(yùn)動(dòng)偽跡;質(zhì)量評(píng)估
心血管疾病是嚴(yán)重威脅人類健康的常見(jiàn)疾病,心臟疾病的預(yù)防和治療問(wèn)題亟待解決[1]。目前主要的心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括靜態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[2]、心率失常檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)心電系統(tǒng)[3]及動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(Holter系統(tǒng))。前3種方法的應(yīng)用受患者的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及關(guān)鍵參數(shù)(波形振幅、頻率等)的限制,缺乏靈活性及全面性。動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)24小時(shí)監(jiān)測(cè)患者日常生活中心電的變化情況,可以全面直觀的了解患者心電變化,所以被廣泛應(yīng)用于目前的心電圖監(jiān)測(cè)中[4]。該系統(tǒng)根據(jù)心電信號(hào)的生理形成原因,可通過(guò)檢測(cè)P波、QRS波、T波的不同波段以及間期組成,分析異常特性診斷患者的病理[5-6]。
動(dòng)態(tài)心電信號(hào)具備信號(hào)幅值小、頻率低、差異性大、抗干擾能力弱等特點(diǎn),其極易受到肌電噪聲、工頻噪聲、環(huán)境噪聲等因素影響[7]。所以設(shè)計(jì)的智能心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需要克服以上不良影響,得到最真實(shí)的心電信號(hào),并在相關(guān)專業(yè)軟件基礎(chǔ)上分析心電信號(hào)的關(guān)鍵點(diǎn)和異常點(diǎn)。智能心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要由硬件和軟件組成,硬件主要負(fù)責(zé)心電信號(hào)的采集處理與記錄,軟件主要負(fù)責(zé)心電信號(hào)的分析與結(jié)果比對(duì)。整個(gè)動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)流程,見(jiàn)圖1。本文總結(jié)了智能心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在軟硬件研發(fā)過(guò)程中涉及到的相關(guān)技術(shù),對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行分析及展望。
圖1 動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)流程
動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件主要由兩個(gè)部分組成:心電傳感器和信號(hào)采集模塊。心電傳感器即心電電極是本系統(tǒng)的重要組成部分,其性能直接影響心電源信號(hào)的質(zhì)量?,F(xiàn)階段廣泛應(yīng)用的心電電極是一次性銀-氯化銀濕性電極,因銀-氯化銀材料的導(dǎo)電性優(yōu)越,且信號(hào)在該材料上損耗小,該電極在獲取心電源信號(hào)上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。但長(zhǎng)期接觸銀-氯化銀會(huì)導(dǎo)致毒性滲入皮膚,隨著動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)品質(zhì)要求的提升,逐漸涌現(xiàn)出一批新型材料心電電極。干電極的出現(xiàn)克服了濕電極的部分缺點(diǎn),北卡羅萊納州立大學(xué)的朱勇等人發(fā)明了一種基于銀納米線的干電極,該電極較傳統(tǒng)干電極的優(yōu)勢(shì)明顯,其信號(hào)采集質(zhì)量與濕電極性能相當(dāng),且其不采用凝膠層結(jié)構(gòu),提升了患者佩戴舒適感[8]。由于濕電極的性能優(yōu)越,研究者并沒(méi)有放棄該類型電極的研究,Lobodzinski等[9]應(yīng)用生物電位光纖傳感器解決了濕電極與人體長(zhǎng)期接觸引起的皮膚敏感問(wèn)題。由于材料技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了電子織物心電電極,其將導(dǎo)電電極紡線編織入衣物內(nèi),患者只要穿著該類型衣物,便可以通過(guò)鑲嵌在衣物中的電極實(shí)時(shí)采集心電信號(hào)。較早完整地實(shí)現(xiàn)該技術(shù)的是韓國(guó)高科技研究院,他們提出的時(shí)尚平面電路板P-FCB,將電極集成到衣物上進(jìn)行動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)[10]。
動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的信號(hào)采集模塊,見(jiàn)圖2。其基本原理是通過(guò)電極采集心電源信號(hào),由于動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)信號(hào)的復(fù)雜特性,采集到的源信號(hào)幅值?。? mV左右)、頻率低(0.1~100 Hz)、噪聲大。噪聲的來(lái)源主要有環(huán)境熱噪聲、工頻干擾等,另外由于人體處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài),動(dòng)作會(huì)造成電極的變形、移位、擠壓,種種因素均會(huì)導(dǎo)致采集到的心電源信號(hào)不純凈,工程上稱之為運(yùn)動(dòng)偽跡干擾。所以需要對(duì)源信號(hào)進(jìn)行信號(hào)調(diào)理,主要的調(diào)理步驟包括前端放大、低通濾波、工頻陷波、后端放大。采用多級(jí)放大電路主要為了克服噪聲信號(hào)的放大;低通濾波器將不屬于心電信號(hào)的噪聲濾除,一般以二階及以上低通濾波為宜;工頻陷波電路可以有效濾除50 Hz的工頻信號(hào),一般采用雙T型陷波電路。將調(diào)理后的信號(hào)傳輸至微處理器,現(xiàn)階段常用的微處理器主要有MSP430、ARM芯片等,該類處理器的功耗低,在電池系統(tǒng)中表現(xiàn)出良好的功耗性能,且處理器自身帶有12位的ADC模塊,既能滿足心電信號(hào)的采集精度要求,又能節(jié)約硬件成本。由于動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)信號(hào)需要記錄24 h的心電信號(hào),系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量大,一般數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊會(huì)采用SD卡,其存儲(chǔ)容量可以達(dá)到GB級(jí)別,且具備體積小、數(shù)據(jù)讀取速度快、數(shù)據(jù)不易丟失等優(yōu)點(diǎn)。
圖2 動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)信號(hào)采集模塊
采集到的心電信號(hào)可以通過(guò)有線和無(wú)線兩種形式傳送至上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。有線數(shù)據(jù)傳輸?shù)木窒拊谟谛枰颊咴谂宕鲃?dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)24 h后再將所有數(shù)據(jù)導(dǎo)入上位機(jī),耗費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng),但是其數(shù)據(jù)傳輸可靠性高,較少出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況;無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸可以克服空間時(shí)間的限制,做到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上傳顯示,但無(wú)線傳輸可靠性較難保證,存在數(shù)據(jù)傳輸丟包現(xiàn)象,而心電信號(hào)對(duì)數(shù)據(jù)完整性要求較高,所以對(duì)無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸提出了較高要求。2010年,Teo等人研發(fā)了基于SoC芯片的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn),將其應(yīng)用于動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸上,較好的實(shí)現(xiàn)了心電信號(hào)的監(jiān)測(cè)[11]。同年,我國(guó)的張兢等人也利用無(wú)線傳感模塊,研發(fā)了一套功耗低、數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性良好的動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并在實(shí)際應(yīng)用中證實(shí)了裝置的可靠性。
心電信號(hào)監(jiān)測(cè)需要軟件配合將心電信號(hào)中的有效信號(hào)提取出來(lái),常用的抑制噪聲干擾的方法有數(shù)字濾波器法、小波濾波、自適應(yīng)濾波等。1996年,Levkov等提出了采用分段處理信號(hào)的方法將采集到的信號(hào)進(jìn)行線性和非線性段濾波[12]。國(guó)內(nèi)也逐步涌現(xiàn)出一批有效的濾波算法,Zhang等[13]提出了基于多級(jí)、多尺度形態(tài)學(xué)的濾波器,該方法對(duì)心電信號(hào)的去干擾效果明顯。目前,由于肌電干擾帶來(lái)的心電信號(hào)噪聲仍然沒(méi)有特殊的解決方法,所以心電信號(hào)去干擾研究仍然十分具有前景。
2.1 運(yùn)動(dòng)偽跡干擾處理技術(shù)
在對(duì)經(jīng)硬件調(diào)理后的心電信號(hào)進(jìn)行特征檢測(cè)之前還需要完成另外一項(xiàng)重要的工作,即運(yùn)動(dòng)偽跡去除。運(yùn)動(dòng)偽跡給心電信號(hào)帶來(lái)的干擾圖,見(jiàn)圖3。
運(yùn)動(dòng)偽跡干擾的心電圖與普通異常的心電圖相似,若不加以區(qū)分極有可能給患者帶來(lái)錯(cuò)誤的診斷。各學(xué)者在對(duì)運(yùn)動(dòng)偽跡信號(hào)干擾方面進(jìn)行了大量深入研究,提出了各種信號(hào)處理技術(shù),其中較成熟的信號(hào)處理包括自適應(yīng)濾波、卡爾曼濾波以及小波變換濾波。自適應(yīng)濾波最初是由Widrow B提出的,他將帶干擾的信號(hào)與參考信號(hào)進(jìn)行比較,將得到的比較結(jié)果作為依據(jù)改變?yōu)V波器的相關(guān)參數(shù),改進(jìn)濾波器對(duì)應(yīng)特定輸入信號(hào)的濾波特性,提高信號(hào)的信噪比[14]。另外也有相關(guān)學(xué)者應(yīng)用加速度傳感器記錄人體運(yùn)動(dòng)特征,作為最終的數(shù)據(jù)處理中對(duì)應(yīng)時(shí)間段的心電信號(hào)噪聲參考源[15]。
圖3 帶運(yùn)動(dòng)偽跡干擾的心電聯(lián)導(dǎo)信號(hào)
2.2 心電信號(hào)特征提取技術(shù)
在完成心電信號(hào)的濾波之后,需要對(duì)信號(hào)波形的特征進(jìn)行提取,主要是提取并分析信號(hào)中的QRS波群,然后對(duì)QRS波峰峰值、面積、寬度、橫向偏移量、縱向偏移量以及信噪比等進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)QRS波群的特征檢測(cè)效果的好壞是決定動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)品關(guān)鍵,其直接影響患者的診斷結(jié)果,所以國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了眾多對(duì)QRS波群的特征檢測(cè)方法,其中主要包括基于數(shù)學(xué)模型的QRS波特征提取、基于濾波和閾值檢測(cè)的QRS波特特征提取、基于模板匹配的QRS波特特征提取、基于小波變換的QRS波特特征提取等。特征提取的主要流程,見(jiàn)圖4。
圖4 QRS波特征提取的流程
基于濾波和閾值檢測(cè)的方法復(fù)雜性較低且應(yīng)用簡(jiǎn)單,在早期的動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)產(chǎn)品中應(yīng)用較為廣泛,但是由于方法的局限性以及信號(hào)的復(fù)雜性,對(duì)閾值的設(shè)定需要人為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法設(shè)定,其信號(hào)特征提取效果有限。當(dāng)然早期學(xué)者也在此基礎(chǔ)上提出了較多的改進(jìn)閾值檢測(cè)方法,例如Suppappola等[16]提出了改進(jìn)閾值檢測(cè)方法,GritZali[17]提出了用閾值方法去分隔幅值,提取有效的信號(hào)特征。
基于數(shù)學(xué)模型的QRS波特征提取則將QRS波群進(jìn)行數(shù)學(xué)模型的建立,根據(jù)數(shù)學(xué)模型來(lái)區(qū)分有效的QRS波,雖然效果顯著但是建模的步驟計(jì)算量大,而且模型建立對(duì)高頻噪聲特別敏感,在實(shí)際應(yīng)用存在缺陷[18-19]。
根據(jù)小波變換方法展開(kāi)的QRS波特征提取方法是在信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析,將心電信號(hào)分解為多個(gè)尺度進(jìn)行多維分析,其效果較好。國(guó)內(nèi)的學(xué)者在基于小波變換的波群特征提取方面取得較多的成果。例如梁崴巍等人應(yīng)用樣條小波的方法捕捉到了QRS波的始末點(diǎn),針對(duì)確定區(qū)域內(nèi)的QRS波形分析對(duì)病患的診斷更具說(shuō)服力[20]。李翠微等人也是應(yīng)用樣條小波的原理,但是他們?cè)诖嘶A(chǔ)上分割出小波分析將噪聲信號(hào)與QRS波信號(hào)尺度,根據(jù)不同尺度的分析可以區(qū)分QRS波的始末點(diǎn)。也有學(xué)者將QRS波的特征進(jìn)行聚類分析,得到相應(yīng)的分析結(jié)果供病患研究[21]。
隨著數(shù)學(xué)計(jì)算方法與處理器硬件的發(fā)展,基于模板匹配的QRS波特征提取被越來(lái)越多的應(yīng)用于實(shí)際心電監(jiān)測(cè)產(chǎn)品,該方法的基本原理就是處理后的心電信號(hào)與模板庫(kù)中的信號(hào)進(jìn)行比對(duì),得到對(duì)應(yīng)的特征參數(shù),模板庫(kù)的大小決定了該方法的有效性,現(xiàn)階段的處理器內(nèi)存技術(shù)已經(jīng)可以完全滿足模板庫(kù)要求。
心電信號(hào)用不同的方式進(jìn)行硬件信號(hào)采集調(diào)理、軟件去噪、運(yùn)動(dòng)偽跡去除以及波形特征提取后,得到的信號(hào)也是千差萬(wàn)別,要使研發(fā)的產(chǎn)品性能好、診斷正確率高,需要做心電信號(hào)質(zhì)量評(píng)估。質(zhì)量評(píng)估方案是近幾年提出的,其對(duì)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)品質(zhì)量的提高帶來(lái)了巨大的好處。
心電信號(hào)的質(zhì)量評(píng)估方法總體上可以分為兩種:① 基于整體或者局部的信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估;② 基于信號(hào)特征參數(shù)提取進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。前者主要涉及到數(shù)學(xué)計(jì)算方面的均方誤差、標(biāo)準(zhǔn)差、信噪比、峰值誤差等原理,通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的計(jì)算,以及現(xiàn)有的質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),完成心電信號(hào)質(zhì)量的分類。后者主要在完成QRS波特征提取之后,對(duì)得到的波形特征參數(shù)R波檢測(cè)匹配度,并且對(duì)Q波、R波、T波重合率等進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。前者應(yīng)用數(shù)學(xué)方法可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的心電信號(hào)質(zhì)量分類,但并不能分辨出異常信號(hào)或者干擾信號(hào)處于整體信號(hào)的位置;后者雖然能分別異常信號(hào)與干擾信號(hào),但同時(shí)也受制于噪聲干擾,若前端的QRS波特征提取效果不佳,將會(huì)直接影響信號(hào)質(zhì)量的評(píng)估。
部分學(xué)者提出了一種直接的方法,在完成QRS波的特征提取后,將得到的波形面積進(jìn)行分析,順序比較QRS波兩兩之間的面積,以直方圖直觀的顯示心電信號(hào)質(zhì)量問(wèn)題。該方法雖然直觀形象,但是僅采用波形面積一項(xiàng)參數(shù)作為質(zhì)量評(píng)估基準(zhǔn),缺乏科學(xué)性。后面又出現(xiàn)了以心電信號(hào)的振幅時(shí)間、基線漂移振幅、最大振幅等參數(shù)作為評(píng)估基準(zhǔn),結(jié)合Mason-Likar導(dǎo)聯(lián)方法,綜合評(píng)價(jià)信號(hào)質(zhì)量,使得評(píng)估結(jié)果更具說(shuō)服力[22]。國(guó)內(nèi)學(xué)者易曉霖[23]提出了一套動(dòng)態(tài)心電信號(hào)質(zhì)量評(píng)估方法,跟上述方法不同的是兩者提出的依據(jù)參數(shù)不同,其將QRS波群特征提取后得到的R波檢測(cè)匹配度也作為參數(shù),結(jié)合QRS波群的功率譜密度比值,劃分不同質(zhì)量等級(jí)的心電信號(hào),該方法可行性較高且效果良好。
我國(guó)是人口大國(guó),心血管疾病患者及潛在患者數(shù)量眾多,這對(duì)動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提出很高的要求。心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在未來(lái)應(yīng)該向全信息、多導(dǎo)聯(lián)、多功能方向發(fā)展,提高心電信號(hào)的監(jiān)測(cè)性能和運(yùn)動(dòng)偽跡干擾的濾除,進(jìn)一步提升系統(tǒng)的自動(dòng)分析能力。
[1] Hossain P,Kawar B,Nahas M.Obesity and diabetes in the developing world a growing challenge[J].N Engl J Med,2007, 356(3):213-215.
[2] Pan J,Tompkins WJ.A real-time QRS detection algorithm[J]. IEEE Trans Biomed Eng,1985,32(3):230-236.
[3] 白家蓮.動(dòng)態(tài)心電信號(hào)分析系統(tǒng)[D].長(zhǎng)沙:中南大學(xué),2009.
[4] 于南詳,陳東義,夏侯士戟.可穿戴計(jì)算技術(shù)及其應(yīng)用的新發(fā)現(xiàn)[J].數(shù)字通信,2012,39(4):13-20.
[5] Huigen E,Peper A,Grimbergen CA.Investigation into the origin of the noise of surface electrodes[J].Med and Biol Eng and Comput,2002,40(3):332-338.
[6] 解鳳英,范秀華,梁朝霞,等.動(dòng)態(tài)心電圖在小二心律失常與心率變異性診斷中的意義[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進(jìn)展,2015,15(36):7144-7146.
[7] 郭繼鴻,張萍.動(dòng)態(tài)心電圖學(xué)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2003: 10-36.
[8] 李肅義,楊美玲,丁梅,等.動(dòng)態(tài)心電采集記錄系統(tǒng)的發(fā)展與展望[J].生物醫(yī)學(xué)工程雜志,2012,29(1):175-178.
[9] Lobodzinski SM,Laks MM.Biopotential fiber sensor[J]. J Electrocardiol,2006,39(4):S41-S46.
[10] Yoo J,Yan L,Lee S,et al.A wearable ECG acquisition system with compact planar-fashionable circuit oard-based shirt information technology in bio-medicine[C].IEEE Transaction on 2009,13(6):897-902.
[11] Teo HT,Qian XB,Gopalakrishnan PK,et al.A 700-wireless sensor node SoC for continuous real-time health monitoring[J]. IEEE J Solid-State Circuits,2010,45(11):2292-2299.
[12] Dotsinsky IA,Daskalov IK.Accuracy of 50Hz interference subtraction from an electrocardiogram[J].Med Biol Eng Comput, 1996,34(6):489-494.
[13] Zhang F, Lian Y.QRS detection based on multi-scale mathematical morphology foe wearable ECG devices in body area networks[J]. IEEE Trans Biomed Circuits Syst.2009,3(4):220-228.
[14] Romero,Inaki B,Torfinn B,et al.Motion artifact reduction in ambulatory ECG monitoring: an integrated system approach[A]. Proceedings of the 2nd Conference on Wireless Health, ACM[C]. 2011:1124-1135.
[15] Sung WY,Se DM,Yong HY,et al.Adaptive motion artifacts reduction using 3-axis accelerometer in e-textile ECG measurement system[J]. J Med Syst,2008,32(2):101-106.
[16] Suppappola S,Sun Y.Nonlinear transforms of ECG signals for digital QRS detection: a quantitative analysis[J].IEEE Trans on Biomed Eng,1994,41(4):197-400.
[17] Gritzali F.Towards a generalized scheme for QRS detection in ECG waveforms[J].Signal processing,1988,15(2):183-192.
[18] 楊凱,叢林,胡文東,等.基于BMD101的嵌入式無(wú)線心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2014,40(1):122-124.
[19] 凌振寶,李妹妍,張銘,等.基于ZigBee技術(shù)的無(wú)導(dǎo)聯(lián)線動(dòng)態(tài)心電監(jiān)測(cè)儀設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2015,41(8):66-71.
[20] 董春桃,隋偉,喻洪流.基于改進(jìn)的差分閾值法心臟遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)與回顧性分析[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備,2014,(11):51-54.
[21] 晏明軍.基于小波變換和FPGA的心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)試,2014,(20):35-39.
[22] Langley P, Di Marco, LY,et al.An algorithm for assessment of Quality of ECGs acquired via Mobile telephones[J].Comput Cardiol,2011,38:281-284.
[23] 易曉霖.可穿戴心電信號(hào)質(zhì)量綜合評(píng)估及節(jié)律分析系統(tǒng)[D].上海:東華大學(xué),2012.
Introduction of Dynamic ECG Monitoring System and Analysis of Key Technical Level
WANG Ji-ming, LV Ying-ying, BAO Tao, LOU Li-gang, FENG Jing-yi
Department of Clinical Engineering, The First Affiliated Hospital of Medical School of Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310003, China
Heart system disease prevention and diagnosis has become the top issue in medical field. Dynamic electrocardiography (ECG) signal monitor was the main mean to solve this problem. On the basis of ECG signal analysis theory, this paper introduced the hardware components of the dynamic ECG monitoring system, investigated the status of ECG electrodes and hardware circuit at home and abroad. In the algorithm aspects, it also elaborated QRS wave automatic detection technology. The paper illustrated the f lter technology of motion artifact interference, studied the related research results of QRS potter character extraction. Finally, it compared different quality evaluation method based on ECG signal data and ECG signal characteristic parameters, illustrated different cases of ECG signal quality evaluation.
dynamic ECG; electrode; QRS wave detection; motion artifact; quality evaluation
R541
A
10.3969/j.issn.1674-1633.2016.10.021
1674-1633(2016)10-0071-04
2016-03-31
2016-05-07
浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生科技計(jì)劃項(xiàng)目(201463043)。
馮靖祎,研究員,主要研究方向?yàn)榕R床醫(yī)學(xué)工程技術(shù)與管理。
通訊作者郵箱:casper_feng@163.com