• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      自適應(yīng)雙閾值心電信號(hào)檢測(cè)算法研究

      2018-07-03 01:05:18陳耿鐸曾有靈李喆
      關(guān)鍵詞:波群心電電信號(hào)

      陳耿鐸, 曾有靈, 李喆

      (南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院,廣東廣州510515)

      隨著人們對(duì)移動(dòng)醫(yī)療認(rèn)識(shí)的加深和相應(yīng)技術(shù)的逐步提高,便攜式移動(dòng)心電測(cè)量設(shè)備逐漸成為民眾日常首選心電監(jiān)測(cè)工具,而對(duì)其配套的心電自診斷算法也提出了更高的要求[1].經(jīng)過(guò)心電圖的篩查還可以進(jìn)一步檢測(cè)出各種疾?。?].其中,對(duì)心電圖(electrocardiogram,ECG)的波形識(shí)別和診斷,是心電分析的重中之重.心電信號(hào)特征波中的QRS波群的檢測(cè)與識(shí)別更是ECG分析的首要任務(wù),只有將QRS波群確定后才能對(duì)其他波形信息進(jìn)行分析和相應(yīng)的診斷.QRS波群包括3個(gè)連續(xù)的波,反映了兩心室除極的過(guò)程與心室電激動(dòng)的過(guò)程.而QRS波群中高聳的波則是心電圖中特征最明顯的R波,在心電圖臨床分析過(guò)程中具有重要的意義.在對(duì)其分析方法中,差分閾值法具有簡(jiǎn)單、處理速度快以及易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn),但是對(duì)于摻雜了偽差的數(shù)據(jù)則漏檢率非常高.蘇麗等[3]提出的自適應(yīng)差分閾值法檢測(cè)正向R波并且以差分法為基礎(chǔ)進(jìn)行Q、S波定位,檢出率可達(dá)到99.4%以上;雙閾值法[4]計(jì)算量少、準(zhǔn)確率高、抗干擾性強(qiáng),但對(duì)波形失真較嚴(yán)重的心電數(shù)據(jù)的檢測(cè)和診斷效果欠佳.本研究在檢測(cè)R波時(shí),融合上述兩種算法的優(yōu)點(diǎn),使用雙閾值法確定初始閾值后加入閾值自適應(yīng)修正,從而得到R波初始位置,再對(duì)R波進(jìn)行精確定位,最后在R波前后40點(diǎn)的小區(qū)間內(nèi)尋找Q波和S波,進(jìn)行QRS波群標(biāo)記.利用美國(guó)麻省理工學(xué)院的MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫(kù)[5]和臨床實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)該算法進(jìn)行檢測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本研究基于自適應(yīng)差分閾值法和雙閾值法提出的改進(jìn)算法計(jì)算量小,對(duì)R波、QRS波群檢出率高,準(zhǔn)確率高,可以滿(mǎn)足在移動(dòng)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)自診斷的需求.

      1 R波的檢測(cè)

      對(duì)R波的檢測(cè)是心電數(shù)據(jù)分析的首要任務(wù),只有對(duì)R波進(jìn)行準(zhǔn)確的檢出,才能進(jìn)一步檢測(cè)出QRS波群,從而實(shí)現(xiàn)心律失常自診斷的功能.對(duì)R波的檢測(cè),需要對(duì)其形態(tài)和幅值進(jìn)行檢測(cè),并確定出相應(yīng)的閾值來(lái)適應(yīng)眾多檢測(cè)對(duì)象.在確定出初始閾值后,應(yīng)加入自適應(yīng)方法對(duì)閾值進(jìn)行實(shí)時(shí)修正,以滿(mǎn)足連續(xù)監(jiān)護(hù)過(guò)程中對(duì)幅值、形態(tài)都發(fā)生變化的心電信號(hào)的實(shí)時(shí)檢測(cè)需求.本文首先根據(jù)雙閾值法確定初始閾值,然后利用自適應(yīng)修正對(duì)閾值進(jìn)行更新,從而準(zhǔn)確有效地檢出R波.

      1.1 心電數(shù)據(jù)預(yù)處理

      用戶(hù)的初始心電數(shù)據(jù)中大量的工頻干擾和基線漂移使得波形產(chǎn)生一些毛刺,對(duì)心電波形的繪制以及后期的心律不齊自診斷報(bào)告有極大影響.因此,心電信號(hào)在分析前需預(yù)處理.心電信號(hào)預(yù)處理采用5點(diǎn)平滑濾波法,處理分布最多的工頻干擾和基線漂移.5點(diǎn)平滑濾波時(shí)域表達(dá)式為:

      式(1)中,x(k)為單個(gè)心電數(shù)據(jù)的時(shí)域表達(dá)式;y(k)為5個(gè)心電數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波處理后的心電數(shù)據(jù)時(shí)域表達(dá)式.經(jīng)過(guò)預(yù)處理,工頻干擾和基線漂移得到有效消除.

      1.2 雙閾值法確定初始閾值

      對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后,取前800個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),計(jì)算心電信號(hào)的隔項(xiàng)差分,即:

      式中,Diff(i)是心電信號(hào)這一點(diǎn)的幅值隔項(xiàng)差分值,f(i)是心電信號(hào)這一點(diǎn)的幅值.對(duì)心電信號(hào)采用隔項(xiàng)差分而不是傳統(tǒng)的相鄰項(xiàng)差分,為了使差分?jǐn)?shù)據(jù)更加明顯,以便提取心電波形的特征信息.得到前800個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的隔項(xiàng)差分值后,找出其中的2個(gè)最大值:ECG心電信號(hào)最大值MAX_ECG和隔項(xiàng)差分值Diff最大值MAX_Diff,并求出R波的2個(gè)檢測(cè)初始閾值:

      式中,ECG_Thrh0為ECG心電信號(hào)的閾值,Diff_Thrh0為心電信號(hào)各項(xiàng)差分值的閾值,0.6與0.5為經(jīng)驗(yàn)常數(shù).與傳統(tǒng)的差分閾值法相比,這里增加了一重閾值判斷,增強(qiáng)了該算法在實(shí)際運(yùn)行中的抗干擾能力,在數(shù)據(jù)噪聲、基線、工頻干擾較大的情況下仍然能夠準(zhǔn)確地提取心電波形的特征信息,提高了該算法檢測(cè)出R波及作出心電自診斷的準(zhǔn)確率.

      1.3 檢測(cè)R波

      得到初始的2個(gè)檢測(cè)閾值后,對(duì)每個(gè)心電數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以對(duì)R波進(jìn)行檢測(cè).每一點(diǎn)都與雙閾值進(jìn)行比對(duì).如果某一心電信號(hào)點(diǎn)同時(shí)滿(mǎn)足2個(gè)閾值點(diǎn)對(duì)其做減法均得到負(fù)值,則在該點(diǎn)的前10點(diǎn)及后15點(diǎn)數(shù)據(jù)范圍內(nèi)尋找最大值,若該點(diǎn)為最大值則認(rèn)為檢測(cè)出1個(gè)新的R波峰值點(diǎn).該點(diǎn)的幅值應(yīng)滿(mǎn)足在該范圍內(nèi)最大,否則不認(rèn)為該點(diǎn)為1個(gè)R波峰值點(diǎn).

      1.4 雙閾值的自適應(yīng)更新

      因在連續(xù)監(jiān)護(hù)過(guò)程中,心電信號(hào)的幅值、形態(tài)都會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生變化,所以算法的2個(gè)檢測(cè)閾值不能一直固定不變.為了適應(yīng)實(shí)際情況,應(yīng)對(duì)檢測(cè)閾值進(jìn)行實(shí)時(shí)修正.初始雙閾值檢測(cè)出10個(gè)R波點(diǎn)后,用滑動(dòng)平均的方法對(duì)檢測(cè)閾值進(jìn)行修正.10個(gè)R波后的2個(gè)閾值可分別表示為:

      式中,i=1,2,3…;C1、C2均是常數(shù),加上這 2個(gè)常數(shù)的目的在于保證雙閾值的大小在穩(wěn)定的水平,使其在整個(gè)檢測(cè)過(guò)程中都能保持一定的準(zhǔn)確性.用初始雙閾值檢測(cè)出10個(gè)R波后,對(duì)雙閾值按式(5)和(6)進(jìn)行自適應(yīng)修正.此后每一對(duì)閾值檢測(cè)出5個(gè)R波后,進(jìn)行下一輪的閾值自適應(yīng)更新,再繼續(xù)檢測(cè)下1個(gè)R波.

      1.5 RR間期的計(jì)算

      RR間期是指心電信號(hào)圖中,相鄰2個(gè)R波之間的時(shí)間間隔.RR間期是判斷心率失常疾病的重要憑證,可以通過(guò)RR間期的長(zhǎng)短判斷某用戶(hù)是否患有心率失常方面的疾病,故RR間期的準(zhǔn)確判斷,在心電自診斷中具有重要意義.用雙閾值確定R波位置后,即可利用相鄰R波之間的時(shí)間差計(jì)算各個(gè)RR間期.但應(yīng)注意的是,差分后的心電數(shù)據(jù)與原始的心電數(shù)據(jù)有時(shí)延關(guān)系.通過(guò)相鄰R波之間的位置關(guān)系,結(jié)合心電數(shù)據(jù)采集頻率可得到RR間期的計(jì)算方法:

      式中,RR_period為心電信號(hào)的RR間期,RR_time是相鄰兩個(gè) R波的間隔,F(xiàn)S為采樣頻率,為360 Hz.

      1.6 R波的多檢與漏檢

      在R波的檢測(cè)過(guò)程當(dāng)中,容易因?yàn)槠渌蓴_導(dǎo)致R波的多檢或者漏檢.為此,在R波的檢測(cè)過(guò)程中應(yīng)加入多檢與漏檢的檢測(cè)方法.通過(guò)式(7)計(jì)算出RR間期后,如果當(dāng)前的R波與前一R波的RR間期小于正常的RR間期的0.75倍,則認(rèn)為在這段RR間期內(nèi)有可能存在多檢的R波.那么將前一R波和當(dāng)前R波的幅值均與正常R波幅值相比較,若這兩點(diǎn)的R波的幅值小于正常R波幅值的1/3,那么認(rèn)為該R波點(diǎn)為多檢R波,R波計(jì)數(shù)相應(yīng)減1;如果當(dāng)前的RR間期大于正常的RR間期的2倍,則認(rèn)為有可能存在R波的漏檢.那么將在這一RR間期內(nèi)對(duì)信號(hào)點(diǎn)進(jìn)行遍歷,若找到滿(mǎn)足幅值與正常R波相匹配的點(diǎn),則認(rèn)為找到新的R波,R波計(jì)數(shù)相應(yīng)加1.

      R波檢測(cè)的算法流程圖如圖1所示.

      圖1 R波檢測(cè)算法流程圖Fig.1 Flow chart of R wave detection algorithm

      2 QRS波群的檢測(cè)

      QRS波群是人體正常的ECG圖中由Q波、R波和S波構(gòu)成的幅度最大的波群.Q波為R波前第一個(gè)向下的波,S波為R波后第一個(gè)向下的波.QRS反映了心室電激動(dòng)過(guò)程和左、右2個(gè)心室除極的全部過(guò)程.有效檢測(cè)出QRS波群及計(jì)算出該波群寬度對(duì)于檢出心臟節(jié)律失常、作出準(zhǔn)確心電自診斷有著重要的意義.正常成人QRS波群時(shí)間為 0.06~0.10 s,兒童為 0.04~0.08 s[6].

      QRS波群檢測(cè)的步驟如下:

      (1)以每一點(diǎn)R波為中心,進(jìn)行QRS波群標(biāo)記.在已檢測(cè)出的R波位置的前30個(gè)信號(hào)點(diǎn)內(nèi)尋找幅值最小的點(diǎn),標(biāo)記為Q波.為確保這個(gè)點(diǎn)不是由于其他干擾而產(chǎn)生的無(wú)意義點(diǎn),再對(duì)這個(gè)Q點(diǎn)前15個(gè)點(diǎn)進(jìn)行遍歷,若沒(méi)有幅值更小的點(diǎn),則該點(diǎn)確認(rèn)為Q點(diǎn);若出現(xiàn)比Q點(diǎn)幅值更小的點(diǎn)則將2個(gè)點(diǎn)進(jìn)行比較,計(jì)算出QRS波群寬度后,與正常的QRS波群時(shí)間相比,得到相應(yīng)的 Q值點(diǎn).

      (2)在已檢測(cè)出的R波位置的后30個(gè)信號(hào)點(diǎn)內(nèi)尋找幅值最小的點(diǎn),標(biāo)記為S波.同理對(duì)其進(jìn)行干擾點(diǎn)的排除,得出正確的S波點(diǎn).

      (3)在檢測(cè)出QRS波群后計(jì)算其寬度,與心電特征進(jìn)行比對(duì)并作出相應(yīng)的疾病判斷.

      3 結(jié)果

      使用美國(guó)麻省理工MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫(kù)中的心電圖病例,對(duì)本研究提出的方法進(jìn)行有效性和通用性驗(yàn)證[7-8],即對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù)中的心電圖病例在上位機(jī)上在C語(yǔ)言的編譯環(huán)境下進(jìn)行QRS波檢測(cè),并且嘗試作出心律不齊的疾病自診斷.以100號(hào)數(shù)據(jù)文件為例,檢測(cè)前500個(gè)心電數(shù)據(jù).表1為C語(yǔ)言環(huán)境下算法的測(cè)試結(jié)果(檢測(cè)出的R波數(shù)目及其相應(yīng)具體位置).從程序運(yùn)行的結(jié)果可以看出,100號(hào)文件的前500個(gè)數(shù)據(jù)中含有2個(gè)R波,其位置分別在第70和363個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)上.圖2為該心電文件前500個(gè)原始數(shù)據(jù)的繪圖效果,圖3則是將其中前100個(gè)數(shù)據(jù)放大繪圖的效果圖.從圖3非常直觀地看出,第一個(gè)R波的確出現(xiàn)在70號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置上.

      表1 100號(hào)文件前500個(gè)數(shù)據(jù)的算法測(cè)試結(jié)果Table 1 Algorithm test results for the first 500 data of the 100th files

      從心電數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取10個(gè)心電數(shù)據(jù)文件,并對(duì)照MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)的參考文獻(xiàn)進(jìn)行算法比較試驗(yàn)后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示.表中“改進(jìn)后”表示使用本文算法的檢測(cè)結(jié)果,“常用算法”表示目前一般移動(dòng)式心電檢測(cè)設(shè)備常用的差分閾值法的檢測(cè)結(jié)果.10個(gè)心電數(shù)據(jù)文件的R波檢測(cè)結(jié)果均有較好的檢測(cè)效果,使用改進(jìn)后的算法正確率達(dá)到99.5%以上,而常用的算法檢測(cè)正確率僅有99.2%左右.對(duì)于102、116、118這 3個(gè)文件中的數(shù)據(jù),常用算法的誤檢數(shù)比較多.因?yàn)?組數(shù)據(jù)的基線漂移以及工頻干擾較多,使得心電信號(hào)中的部分波形失真較為嚴(yán)重,從而導(dǎo)致算法在進(jìn)行檢測(cè)時(shí)對(duì)R波的誤檢較多.本實(shí)驗(yàn)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)后,由于引入了對(duì)多檢和漏檢的檢驗(yàn),使得誤檢情況得到遏制.

      圖2 前500個(gè)原始數(shù)據(jù)波形圖Fig.2 The first500 row data waveform

      圖3 前100個(gè)數(shù)據(jù)放大繪圖的效果圖Fig.3 The enlarging picture of the first 100 data

      表2 10組心電數(shù)據(jù)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)表Table 2 10 sets of ECG detection statistics

      除了對(duì)QRS波群進(jìn)行檢測(cè)外,還結(jié)合了心電信號(hào)在臨床上的病癥特征對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病的自診斷檢測(cè),檢測(cè)結(jié)果如表3所示.表3中記錄了6個(gè)心電文件的病癥診斷結(jié)果.表中,由于103號(hào)數(shù)據(jù)中只發(fā)生了2次房性早搏,其中1次并沒(méi)有檢測(cè)出來(lái),導(dǎo)致準(zhǔn)確率只有50%,其余文件對(duì)于不同心律不齊疾病均有較好檢測(cè)效果.表中:0/x中0表示未檢測(cè)數(shù)該類(lèi)病,x表示該用戶(hù)數(shù)據(jù)未有該類(lèi)病.

      表3 數(shù)據(jù)自診斷檢測(cè)記錄表Table 3 ECG data self-diagnostic test record sheet

      4 結(jié)語(yǔ)

      綜上所述,本研究基于雙閾值法和自適應(yīng)差分閾值法改進(jìn)的檢測(cè)算法是行之有效的.雙閾值保證了在檢測(cè)R波的過(guò)程中能夠保持較高的準(zhǔn)確性,而雙閾值的自適應(yīng)修正則保證在心電數(shù)據(jù)幅值、形態(tài)隨著時(shí)間變化的過(guò)程中能夠穩(wěn)定地對(duì)R波進(jìn)行檢出.R波的準(zhǔn)確、穩(wěn)定檢出為RR間期的計(jì)算和QRS波群寬度的計(jì)算提供依據(jù),與常用檢測(cè)方法相比,提高了心律失常疾病識(shí)別與自診斷的成功率和準(zhǔn)確率.本算法對(duì)心電數(shù)據(jù)的R波QRS波群寬度的準(zhǔn)確檢測(cè)和計(jì)算為進(jìn)一步的識(shí)別和自診斷提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[9-11].

      當(dāng)然,本研究中仍然存在亟待完善和改進(jìn)的地方.比如更好地完善算法的抗基線漂移和工頻干擾能力,提高算法準(zhǔn)確率;另外還可以嘗試加強(qiáng)對(duì)P波和T波進(jìn)行研究,提出相應(yīng)的檢測(cè)算法并作為依據(jù)作出心律失常自診斷.

      [1]任淑華.心電自動(dòng)分析診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].南京大學(xué),2012.REN S H.Design of ECG Automatic Analysis and Diagnosis System[D].Nanjing University,2012.

      [2]黃鄒琴,李濤,周婕.心電圖篩查經(jīng)胸放療聯(lián)合化療對(duì)高血壓患者心功能異常的研究[J].暨南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與醫(yī)學(xué)版),2017,38(4):350-354.HUANG Z Q,LI T,ZHOU J.Research on cardiac dysfunction of hypertensive patients undergoing thoracic radiation therapy(TRT)combined with chemotherapy by electrocardiographic screening(ECG)[J].Journal of Jinan University(Natural Science&Medicine Edition),2017,38(4):350-354.

      [3]蘇麗,趙國(guó)良,李東明.心電信號(hào)QRS波群檢測(cè)算法研究[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào),2005,26(4):513-517 SU L,ZHAO G L,LID M.Study of algorithms of QRS complexes detection in electrocardiogram signal[J].Journal of Harbin Engineering University,2005,26(4):513-517.

      [4]趙羿歐,劉揚(yáng).一種改進(jìn)的差分閾值心電檢測(cè)算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2011,37:347-352.ZHAO Y O,LIU Y.Improved Differential Threshold ECG Detection Algorithm[J].Computer Engineering,2011,37:347-352.

      [5]宋喜國(guó),鄧親愷.MIT-BIH心率失常數(shù)據(jù)庫(kù)的識(shí)讀及應(yīng)用[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志,2004,21(4):230-232.SONG X G,DENG Q K.On the format of MIT-BIH arrhythmia database[J].Chinese Journal of Medical Physics,2004,21(4):230-232.

      [6]吳慶玲.嵌入式實(shí)時(shí)心電診斷算法[D].南京大學(xué),2011.WU Q L.Embeded real-time ECG diagnosis algorithm[D].Nanjing University,2011.

      [7]MOODY G B,MARK R G.The impact of the MIT-BIH arrhythmia database[J].IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine,2001,20(3):45-50.

      [8]GOLDBERGER A L.Components of a new research resource for complex physiologic signals,physiobank,physiotoolkit,and physionet,American heart association journals[J].Circulation,2000,101(23):1-9.

      [9]李淑園.可穿戴式智能心電設(shè)備的研究[D].北京工業(yè)大學(xué),2015 LI Shuyuan.Research on wearable intelligent ECG device[D].Beijing University of Technology,2015.

      [10]王如想.心律失常自動(dòng)識(shí)別算法的研究[D],山東大學(xué),2013.WANG Ruxiang.Research on the algorithm of arrhythmia classification[D].Shandong University,2013.

      [11]田福英.便攜式心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中心電信號(hào)的實(shí)時(shí)分析方法設(shè)計(jì)[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志,2012,29(3):3413-3415.TIAN F Y.Design of Real-time ECG Analysis Methods for Portable ECG Monitoring System[J].Chinese Journal of Medical Physics,2012,29(3):3413-3415.

      猜你喜歡
      波群心電電信號(hào)
      基于聯(lián)合聚類(lèi)分析的單通道腹部心電信號(hào)的胎心率提取
      心電向量圖診斷高血壓病左心室異常的臨床應(yīng)用
      基于ResNet與BiLSTM的心電QRS波群檢測(cè)方法
      《思考心電圖之166》答案
      基于非接觸式電極的心電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
      電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:41:40
      穿戴式心電:發(fā)展歷程、核心技術(shù)與未來(lái)挑戰(zhàn)
      基于Code Composer Studio3.3完成對(duì)心電信號(hào)的去噪
      科技傳播(2019年24期)2019-06-15 09:29:28
      《思考心電圖之162》答案
      更正啟事
      基于隨機(jī)森林的航天器電信號(hào)多分類(lèi)識(shí)別方法
      沅江市| 阳东县| 谷城县| 邯郸市| 芜湖市| 平武县| 四会市| 堆龙德庆县| 龙南县| 兴文县| 紫金县| 田阳县| 额济纳旗| 灵丘县| 泊头市| 灯塔市| 玉屏| 蓝山县| 邵阳市| 汶上县| 龙江县| 抚宁县| 漯河市| 邹城市| 莆田市| 西乌珠穆沁旗| 石景山区| 华亭县| 阿尔山市| 琼结县| 贵州省| 镇平县| 沙河市| 久治县| 巴东县| 新乐市| 怀化市| 凉山| 太原市| 高密市| 湄潭县|