心电信号的计算机分析final
心电信号分析与处理技术研究

心电信号分析与处理技术研究心电信号是一种非常重要的医学数据,对于心脏疾病的诊断、治疗和预防具有重要的意义。
因此,心电信号的分析和处理技术一直是医学工程领域的研究热点。
本文将从数据采集、信号预处理、特征提取和分类识别等方面介绍心电信号分析与处理技术的研究进展。
一、数据采集心电信号通常是通过心电图来进行采集的,心电图是将心电信号转化为图像的一种方式。
不同的心电图仪器有着不同的性能和精度,因此在进行心电信号分析时需要考虑到数据采集的准确性和可靠性。
目前,常用的心电图仪器有便携式、低成本的心电仪和专业的多通道心电记录仪等,它们都具有不同的特点和应用。
二、信号预处理在进行心电信号分析前,需要对心电信号进行预处理和滤波,以去除杂音干扰和增强数据的可读性。
信号预处理的方法包括滤波、去噪、补偿和校正等。
其中滤波技术是最基本的预处理方法之一,可以将心电信号中的高频和低频成分分离开来,以达到去噪的目的。
常见的信号滤波技术包括IIR滤波、FIR滤波、小波变换等。
三、特征提取特征提取是从原始的心电信号中提取其特征的过程,以便将其分类和识别。
常用的特征提取方法包括基于时域和频域的方法。
时域特征包括幅值、时间间隔、斜率、交叉等,频域特征包括功率谱密度、频域幅度等。
同时,基于小波变换的特征提取方法也得到了广泛的应用,因其可以对不同尺度的信号进行分析。
四、分类识别分类识别是将已提取的特征进行分类和判别的过程。
在实际应用中,分类识别是经常面临的问题。
常用的分类识别方法包括人工智能、神经网络、决策树、支持向量机等。
其中神经网络是目前应用最为广泛的方法之一,因为它能够自动学习并提供较高的准确性、鲁棒性和可靠性。
总体来说,心电信号分析与处理技术是一个非常复杂的过程,需要各种学科的交叉和融合,例如生物医学工程、数学、计算机科学等。
它的主要作用是诊断和预防心脏疾病,并为人们提供更加健康和高效的医疗服务。
未来,随着技术的不断发展和应用的不断扩大,心电信号分析与处理技术也将变得更为先进和普遍。
医学信息处理中的心电信号分析技术综述

医学信息处理中的心电信号分析技术综述心电信号是一种反映心脏电活动的生物电信号,对于医学诊断和疾病监测具有重要的意义。
在医学信息处理中,心电信号分析技术被广泛用于心脏疾病的诊断、预防和治疗。
本文将综述医学信息处理中的心电信号分析技术,包括信号预处理、特征提取和分类等方面的研究进展。
首先,信号预处理是心电信号分析的重要步骤,其目的是去除噪声和干扰,提取出心电信号的有效信息。
常见的信号预处理方法包括滤波、降噪和去基线等。
滤波可以去除高频干扰和低频漂移,常用的滤波器有低通滤波器和高通滤波器。
降噪技术可以通过小波变换、Kalman滤波等方法去除信号中的噪声,保留信号的有效成分。
去基线技术可以消除信号中的基线漂移,提取出心电信号的时间和频率特征。
接着,特征提取是心电信号分析的关键步骤,其目的是提取出心电信号中的有用信息,为后续的分类和诊断提供依据。
心电信号的主要特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征。
时间域特征包括平均心率、R峰振幅和QRS波宽度等,反映了心脏的节律性和波形特征。
频域特征包括功率谱密度和频带能量等,可以揭示心电信号的频率分布和能量分布。
时频域特征通过小波变换等方法,可以同时分析心电信号在时间和频率上的特征。
最后,分类是心电信号分析的最终目标,通过将心电信号进行分类,可以实现心脏疾病的诊断和监测。
分类方法包括传统的监督学习方法和深度学习方法。
传统的监督学习方法主要采用特征提取和分类器构建的两步骤方法,如支持向量机、朴素贝叶斯和人工神经网络等。
深度学习方法则利用神经网络的深层结构和端到端学习的特点,直接从原始心电信号中学习特征和分类模型,如深度神经网络和卷积神经网络等。
除了上述几个方面外,心电信号分析技术在医学信息处理中还有其他一些重要的研究内容。
例如,心电信号的时空分析可以通过多通道的心电信号采集,描绘出心脏活动的空间分布和时序演化。
心电信号的模态分解可以将原始信号分解为不同的模态成分,分析心脏的多尺度动态特征。
心电信号的计算机分析

心电信号的计算机分析【实验目的】:通过理论结合实际,用语言编程对心电信号数据进行分析,实现低通滤波、高通滤波、检测、特征提取、心律失常分析,从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。
【实验要求】读取数据检测特征参数提取心率失常分析功率谱分析【实验报告】一实验介绍心脏在有节律的活动过程中,能在人体表面产生微弱的电信号,如果我们在人体表面的特定部位安放电极,就能在电极上获得微弱的心电信号,此信号经放大、处理后,描记在记录纸上就是心电图,它能够反映心脏的功能及病情。
在获取心电图的过程中,由于心电信号比较微弱,仅为毫伏()级,所以极易受环境的影响。
对心电信号引起干扰得主要因数有:工频干扰、电极接触噪声、运动伪迹、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化、信号记录和处理中电子设备产生的干扰、电外科噪声等。
为了增强心电信号中的有效成分,抑制噪声和伪迹,提高波形检测准确率,除了对心电记录仪的硬件抗干扰能力有较高的要求外,心电信号变换后的处理也至为重要。
用于心电信号数字处理的方法主要有:消除电源干扰的工频滤波器,消除采样时间段引起信号失真的汉宁平滑滤波器,消除高频肌电的低通滤波器,消除直流偏移和基线漂移等低频噪声的高通滤波器,以及用于波检测的带通滤波器。
本实验利用心电信号数据库,简单设计了对心电信号进行计算机分析的实验,实验主要分成两部分:信号处理和心电参数分析;信号处理的方法有低通滤波、高通滤波、微分(查分运算):,对处理后的信号进行如下分析:检测心率失常分析参数提取功率谱分析。
本实验的整个过程是:先读取文件数据,将数据显示在计算机屏幕上,并可进行翻页显示,然后对所读心电数据进行低通滤波、高通滤波、微分(查分运算)等处理,同时将处理后的数据显示在屏幕上;对心电信号的分析是采用处理后的的数据,先对波进行检测,然后计算特征参数,然分析是采用处理后分析是否心率失常,此实验还对信号进行了功率谱分析,参见图。
二 实验的理论与实现此实验的是用++编程来实现整个处理和分析过程,整个实验的分析过程是:先对信号进行低通滤波、高通滤波和微分;然后再进行检测、参数提取和心律失常分析(如图),这样可以滤除干扰,保证分析的可信度。
心电图数据分析和识别算法研究

心电图数据分析和识别算法研究心电图(electrocardiogram, ECG)是测量心脏电活动的一种非侵入性方法,能够反映心脏的活动状态。
心电图可用来检测心脏病、心绞痛、心肌梗塞等多种心脏疾病。
随着计算机技术的发展,心电图数据的分析和识别变得更加准确和有效。
本文将探讨心电图数据分析和识别算法的研究进展,包括特征提取、分类器建立和应用。
一、心电图数据的特点心电图数据是时域信号,其特点是在脉冲时间序列中心出现一个R峰,R峰前后出现多个谷峰,如图1所示。
心电图数据的波形复杂,存在多种形态,如房性心动过速、心房扑动、房颤等。
这些形态可能妨碍心率和节律的识别和检测,因此需要进行特征提取和分类。
图1.心电图R峰和谷峰的示意图二、特征提取算法特征提取是分析心电图数据的关键环节。
从波形复杂的信号中提取具有代表性的特征向量,是分类器建模的基础。
目前,常用的特征提取方法包括时域、频域和小波分析。
1.时域分析时域分析是一种基于时间的信号分析方法,用于提取信号的时间间隔和幅值等基本信息。
传统时域特征包括R-R间期、QT间期、QRS波宽度、ST段变化等。
其中,R-R间期是指连续两个R峰之间的时间间隔,可用于计算心率。
QT间期是指心室收缩期开始到收缩结束之间的时间,可反映心肌细胞电活动的恢复时间。
QRS波宽度是指QRS波的起始和结束之间的时间间隔,可反映心室内传导过程的速度。
ST段变化是指ST段与等同导联基线之间的偏移,用于评估心肌缺血和损伤。
时域特征较为简单,但受到噪声的影响较大,信号的形态信息不足,精度有限。
2.频域分析频域分析是将时域信号转换为频域信号,通过频域信号的幅度谱和相位谱来分析信号的特征。
常用的频域特征包括功率谱密度、频带能量比、最大频率等。
其中,功率谱密度是指信号在不同频率下的功率,用于提取信号中的频率成分。
频带能量比是指把频率域分为不同带宽,计算不同频带内的信号能量比例,用于区分不同类型的心律失常。
基于机器学习的心电信号识别与分析算法研究

基于机器学习的心电信号识别与分析算法研究心电信号是反映心脏电活动的生物电信号,可以通过对心电信号的识别和分析,来帮助医生进行心脏疾病的诊断和监测。
近年来,随着机器学习技术的发展,基于机器学习的心电信号识别与分析算法逐渐得到了广泛应用和研究。
本文将围绕这一主题展开讨论,介绍相关的算法研究和应用。
首先,我们将介绍基于机器学习的心电信号识别算法的研究现状。
目前,常用的心电信号识别算法包括基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。
特征提取方法主要是通过对心电信号进行时域、频域和时频域等多个维度的特征提取,然后将这些特征作为输入,通过分类器进行识别。
常用的分类器包括支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)和随机森林(Random Forest)等。
深度学习方法则是利用神经网络模型,通过对大量心电信号进行训练,提取特征并进行分类。
常用的神经网络模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长-短期记忆网络(LSTM)等。
这些方法在心律失常识别、心功能评估和心肌缺血检测等方面,取得了较好的效果。
其次,我们将探讨基于机器学习的心电信号分析算法的研究进展。
心电信号分析是对心电信号中的心脏电活动进行解析和理解的过程。
基于机器学习的心电信号分析算法主要包括心律失常分析、心房纤颤检测和心脏功能评估等。
心律失常分析是指对心电信号中的异常心律进行识别和分类,如室性早搏、室速和室颤等。
心房纤颤检测是指对心电信号中是否存在心房纤颤进行判断,心房纤颤是一种常见的心律失常,可能导致中风和其他心血管疾病。
心脏功能评估是指通过心电信号分析来评估心脏的收缩和舒张功能,如心脏搏动和心脏健康程度等。
通过对心电信号的精确分析,可以为医生提供重要的诊断依据和治疗建议。
同时,我们还将介绍基于机器学习的心电信号识别与分析算法在实际应用中的挑战和前景。
心电信号的识别和分析面临着数据量大、噪声干扰多、柔性差等问题。
同时,心电信号的识别和分析需要具备较高的准确性和实时性,在某些情况下还需要考虑功耗和计算资源的限制。
应用机器学习技术进行心电信号分析研究

应用机器学习技术进行心电信号分析研究引言:随着人们对健康意识的提高,心电信号的分析和监测在医疗领域变得越来越重要。
心电信号是反映人体心脏功能和健康状况的重要指标之一。
然而,传统的心电信号分析方法存在一定的局限性,不能完全满足临床需求。
随着机器学习技术的快速发展,应用机器学习算法对心电信号进行分析已经引起了广泛关注。
本文将介绍应用机器学习技术进行心电信号分析的方法和研究现状。
一、机器学习在心电信号分析中的应用心电信号是由心脏工作产生的电位变化所形成的信号,包含了丰富的信息,能够反映出心脏的节律和功能状况。
然而,由于心电信号的复杂性和高维特征,传统的手工特征提取和模式识别方法已经无法满足对心电信号的准确分析和识别需求。
因此,应用机器学习技术对心电信号进行自动化分析成为了一种新的研究方向。
1. 特征提取机器学习分析心电信号的第一步是特征提取。
由于心电信号的高维特征,选择适当的特征表示对于后续的模型学习至关重要。
常见的特征提取方法包括时域、频域和时频域特征等。
时域特征包括平均心率、R-R间期方差等;频域特征则包括功率谱密度、频率分量等;时频域特征则结合了时域和频域特征。
2. 分类和识别经过特征提取后,机器学习算法可用于心电信号的分类和识别。
常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、神经网络等。
这些算法通过学习预测模型,对心电信号进行自动化分类和识别。
例如,在心律失常检测方面,利用机器学习技术可以实现对房颤、室颤等心律失常进行准确的识别和分类。
二、应用案例分析1. 窦性心律和房颤的区分窦性心律和房颤是心电信号中常见的两种心律。
通过采集大量的窦性心律和房颤心电信号,结合机器学习算法,可以训练模型进行自动化分类。
研究表明,利用机器学习技术,可实现对窦性心律和房颤的高准确度分类,为临床提供准确的诊断结果。
2. 心律失常监测心律失常是一种心脏节律异常的情况,常常会引起心脏功能障碍和危及生命的风险。
心电信号分析中的信号处理算法研究
心电信号分析中的信号处理算法研究一、引言心电信号(ECG)是反映心脏电生理学活动的生物电信号,是疾病诊断、监测和研究的重要手段。
心电信号的分析与处理是心电学研究领域的基本问题之一,其研究意义不仅在于对心电学的认识与探索,而且可以为临床医学提供更为准确、有效的诊断和治疗手段。
本文将介绍心电信号分析中的信号处理算法研究,主要分为以下几个方面:ECG特征提取、信噪比(SNR)计算、基线漂移和干扰消除、心率变异性分析、QRS检测等。
二、ECG特征提取ECG信号是一个周期重复的信号,其中包含一些特征波形(如P波、QRS波和T波等),这些波形的形态特征与心脏病变相关。
因此,ECG信号的特征提取是ECG信号处理的重点和难点之一。
常用的ECG特征提取方法包括:1. 基于传统模板匹配的方法:该方法将ECG波形与预先设定的参考波形进行匹配,通过计算差异度或相关系数来得出ECG特征波形的位置和形态参数。
2. 基于小波变换的方法:这种方法将ECG信号分解为频率域上的若干子带,利用小波变换的多分辨率特性,对各个子带进行不同程度的重构,从而得到ECG信号的特征波形。
3. 基于深度学习的方法:近年来,随着深度学习技术的发展,越来越多的学者开始探索利用深度学习方法进行ECG信号处理。
利用卷积神经网络(CNN)等方法进行特征提取,可以获得更高的准确度和鲁棒性。
三、SNR计算ECG信号本身具有很强的稳定性,但在实际测量过程中,由于多种因素的影响,如接触电极质量、线路干扰等,ECG信号往往被噪声淹没,这就需要考虑信噪比(SNR)的问题。
信噪比是衡量ECG信号质量的重要指标,一般采用功率谱密度法或功率积分法来计算。
其中功率谱密度法可以计算出信号的噪声功率和信号功率,从而得到SNR;功率积分法则通过对信号和噪声功率的积分来计算SNR。
四、基线漂移和干扰消除基线漂移和干扰是ECG信号处理中常见的干扰问题,可能会对ECG特征波形的提取和分析造成影响。
基于机器学习的心电图信号分析
基于机器学习的心电图信号分析心电图作为一种表示心脏电活动的信号,对于心脏疾病的诊断和监测起到了至关重要的作用。
传统的心电图分析主要依赖于专业医生的经验和知识,但由于传统方法的局限性,随着机器学习技术的发展,越来越多的研究人员开始探索基于机器学习的心电图信号分析方法。
1. 什么是心电图信号?心电图是一种记录心脏电活动的非侵入性检测方法。
心脏的肌肉细胞在收缩和舒张时会放电,这些电信号可以通过粘在患者皮肤上的电极捕捉到,并由心电图设备转化为可视化的曲线图。
心电图曲线图中展示心脏电活动的不同阶段,如起始电波、QRS波群、ST段和T波。
通过分析这些阶段,医生可以判断出患者是否存在心脏疾病,以及心脏疾病的类型和严重程度。
2. 现有的心电图分析方法存在的问题尽管传统的心电图分析方法依赖于医生的经验和知识,但这种方法存在一些局限性。
首先,由于心电图曲线图的复杂性,需要具备专业的知识和丰富的经验才能准确诊断和监测心脏疾病。
这种方法需要大量的人工介入,不仅费时费力,而且可能会受到医生的主观因素的影响。
其次,由于心电图曲线图中信号的特征表现不明显,很难直接提取有用的信息,限制了该方法的效果和应用范围。
3. 基于机器学习的心电图信号分析方法机器学习是一种利用计算机算法自动从数据中发现模式、规律和知识的方法。
在心电图信号分析领域中,机器学习算法可以自动提取特征,辅助医生进行心脏疾病的诊断和监测。
基于机器学习的心电图信号分析方法通常包括以下几个步骤:首先,需要进行数据采集,即收集患者心电图信号的原始数据,并进行初步预处理。
其次,利用机器学习算法对心电图信号进行特征提取。
机器学习算法可以自动从数据中提取有用的特征,如频率特征、时域特征、小波变换特征等。
特征提取的目的是将原始数据转化为易于处理的特征向量,便于后续的分析和建模。
接下来,利用机器学习算法进行模式识别。
模式识别是一种利用计算机算法自动识别模式和规律的方法,可以帮助医生对心脏疾病进行诊断和监测。
使用数学技术进行心脏信号分析的方法与技巧
使用数学技术进行心脏信号分析的方法与技巧心脏信号分析是一门研究心脏电活动的学科,它通过分析心脏产生的电信号来了解心脏的功能状态和疾病情况。
数学技术在心脏信号分析中起着重要的作用,它能够提取有用的信息、诊断疾病并预测心脏疾病的风险。
本文将介绍一些常用的数学技术和方法,以及它们在心脏信号分析中的应用。
一、傅里叶变换傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学技术。
在心脏信号分析中,傅里叶变换可以将心电图信号从时域转换到频域,从而提取出信号的频谱特征。
通过分析频谱特征,可以了解心脏信号的频率成分,如心率、心律失常等。
傅里叶变换还可以用于滤波,去除心电图信号中的噪声,提高信号的质量和准确性。
二、小波变换小波变换是一种将信号分解成不同频率成分的数学技术。
在心脏信号分析中,小波变换可以将心电图信号分解成不同频率的小波包,从而提取出信号的时频特征。
通过分析时频特征,可以了解心脏信号的时变性质,如心率变异性等。
小波变换还可以用于检测心律失常、心肌缺血等心脏疾病,提高疾病的诊断准确性。
三、熵分析熵是一种衡量信号复杂性的数学指标。
在心脏信号分析中,熵分析可以用来评估心脏信号的复杂性和不规则性。
通过计算信号的熵值,可以了解心脏信号的非线性特征,如心律失常、心脏疾病等。
熵分析还可以用于预测心脏疾病的风险,提供个性化的医疗建议。
四、机器学习机器学习是一种通过训练模型来自动分析和识别数据的方法。
在心脏信号分析中,机器学习可以用来建立心脏疾病的预测模型。
通过输入大量的心脏信号数据和相关的临床信息,机器学习算法可以学习到心脏信号与疾病之间的关系,从而预测心脏疾病的风险。
机器学习还可以用于心律失常的诊断、心脏病的分类等。
五、网络分析网络分析是一种研究复杂系统的方法。
在心脏信号分析中,网络分析可以用来构建心脏信号的复杂网络模型。
通过分析心脏信号的网络结构和拓扑特性,可以了解心脏信号的传播和调控机制。
网络分析还可以用于研究心脏疾病的发生和发展过程,提供治疗策略和预防措施。
心电信号处理算法的优化与应用
心电信号处理算法的优化与应用心电信号是指记录和分析心脏活动的电信号。
心电图(Electrocardiogram, ECG)是记录心脏电活动的一种常用方法。
通过分析心电信号可以获得关于心脏功能、心律失常和心脏疾病的重要信息。
因此,优化心电信号的处理算法对于有效地获得可靠的心电信号数据、提高心脏疾病的诊断准确性非常关键。
心电信号处理算法的优化旨在提高处理速度、准确性和稳定性。
随着计算机科学和信号处理领域的不断进展,许多优化算法被应用于心电信号处理中。
首先,针对心电信号采集中可能存在的噪音和干扰,一种常见的优化算法是滤波算法。
滤波可以消除因外部环境等原因引入的噪音,使得心电信号更加清晰和准确。
常见的滤波算法包括基于时域的均值滤波、中值滤波以及频域的低通和高通滤波。
此外,小波变换也被广泛应用于心电信号滤波中,它能够在时频域上同时提供频率和时域的信息。
其次,心电信号的特征提取是另一个关键的任务。
特征提取的目标是从复杂的心电信号中提取出有用的信息以供进一步分析。
常用的特征提取算法包括时域分析和频域分析。
时域分析基于心电信号的波形形状和振幅对其进行特征提取。
而频域分析则基于心电信号的频率谱对其进行特征提取。
进一步,随着深度学习的发展,神经网络被广泛应用于心电信号的特征提取,其能够自动学习和提取信号中的丰富特征。
最后,心电信号的分类与诊断是应用心电信号处理算法的重要任务之一。
通过对心电信号进行分类和诊断,可以及时发现和诊断心脏疾病。
传统的分类算法包括支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)和决策树等。
这些方法需要对数据进行手动选择和提取特征。
然而,在深度学习的帮助下,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)等模型被用于自动学习和分类心电信号。
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心电信号的计算机分析
【实验目的】:
通过理论结合实际,用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析,实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析,从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。
【实验要求】
1读取数据 2 QRS检测 3 特征参数提取
4 心率失常分析
5 功率谱分析
【实验报告】
一实验介绍
心脏在有节律的活动过程中,能在人体表面产生微弱的电信号,如果我们在人体表面的特定部位安放电极,就能在电极上获得微弱的心电信号,此信号经放大、处理后,描记在记录纸上就是心电图,它能够反映心脏的功能及病情。
在获取心电图的过程中,由于心电信号比较微弱,仅为毫伏(mV)级,所以极易受环境的影响。
对心电信号引起干扰得主要因数有:工频干扰、电极接触噪声、运动伪迹、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化、信号记录和处理中电子设备产生的干扰、电外科噪声等。
为了增强心电信号中的有效成分,抑制噪声和伪迹,提高波形检测准确率,除了对心电记录仪的硬件抗干扰能力有较高的要求外,心电信号A/D 变换后的处理也至为重要。
用于心电信号数字处理的方法主要有:消除电源干扰的工频滤波器,消除采样时间段引起信号失真的汉宁平滑滤波器,消除高频肌电的低通滤波器,消除直流偏移和基线漂移等低频噪声的高通滤波器,以及用于QRS 波检测的带通滤波器。
本实验利用MIT心电信号数据库,简单设计了对心电信号进行计算机分析的实验,实验主要分成两部分:信号处理和心电参数分析;信号处理的方法有低通滤波、高通滤波、微分(查分运算):,对处理后的信号进行如下分析:QRS检测心率失常分析参数提取功率谱分析。
本实验的整个过程是:先读取文件数据,将数据显示在计算机屏幕上,并可进行翻页显示,然后对所读心电数据进行低通滤波、高通滤波、微分(查分运算)等处理,同时将处理后的数据显示在屏幕上;对心电信号的分析是采用处理后的的数据,先对QRS波进行检测,然后计算特征参数,
然分析是采用处理后分析是否心率失常,此实验还对信号进行了功率谱分析,参见图1。
图1:心电信号计算机分析
二实验的理论与实现
此实验的是用C++编程来实现整个处理和分析过程,整个实验的分析过程是:先对信号进行低通滤波、高通滤波和微分;然后再进行QRS检测、参数提取和心律失常分析(如图2),这样可以滤除干扰,保证分析的可信度。
图2:心电信号计算机分析流程
程序有三个功能模块:数据操作、信号处理和心电信号分析。
数据操作主要对数据文件进行读写操作,显示波形并可浏览波形;信号处理对I 信号进行低通滤波、高通滤波和微分;心电信号的分析是对心电信号进行QRS检测、参数提取、心率失常分析,另外还对心电信号进行了功率谱分析,处理和分析程序请参见附页。
下面分别介绍各个不同步骤。
1 读取数据并进行显示
打开选择的数据文件,将心电数据读入内存中,并安点显示的方式以数据的大小作为幅度,点的先后次序作为时间轴显示在活动窗口;通过操作刷新按钮来变化显示数据段。
显示结果如图3。
2 信号处理
(1) 低通滤波:
此实验采用二阶低通滤波器,设计的传递函数为:
2
12
6)
1()1()(----=z z z H Y(Z)/X(Z)=1-2z^-6+z^(-12)/1-2z^(-1)+z^(-2); y(n)-2y(n-1)+y(n-2)=x(n)-2x(n-6)+x(n-12) y(n)= 2y(n-1)-y(n-2)+x(n)-2x(n-6)+x(n-12) 它的差分方程是:
)
12()6(2)()2()(2)(T nT x T nT x nT x T nT y T nT y nT y -+--+---= 绝止频率为:11Hz 。
显示结果如图4
(2)高通滤波
高通滤波的设计方法是将一个全通滤波器减去一个一阶低通滤波器。
所采用的低通滤波器是一个整数型滤波器,其传递函数为:
1
32
11)()()(----==z
z z X z Y z H lp 其差分方程为:
)32()()()(T nT x nT x T nT y nT y --+-=
从原始信号中减去除以直流增益的低通滤波器的输出,即可得到高通滤波。
他的传递函数为:
32
)()()
()(16z H z z X z P z H lp hp -
==
- 其差分方程为:
[])32()()(32
1
)16()(T nT x nT x T nT y T nT x nT p --+--
-= 此高通滤波器的绝止频率为15Hz ,
显示结果如图5。
(3)微分
对心电信号进行微分可以得到QRS 复波的斜率信息。
我们采用5点微分,它的传递函数为:
)22(1.0)(431-----+=z z z z H
差分方程为:
[])4(2)3()()(28
1
)(T nT x T nT x T nT x nT x nT y -----+=
结果显示如图6。
图3 读取数据显示波形
图4 低通滤波后显示波形
图5 高通滤波后心电波形
图6 差分运算结果
3 心电信号分析
心电信号能反映心脏的活动功能,正确分析心电信号对于疾病的诊断和预防具有重要的意义,心脏的活动每时每刻都在进行,对病人实际发病情况研究表明,发病和心电信号异常一般时间歇发生,如要依靠医生在不间断的心电信号中发现异常信号是一件不容易做到的事,随着计算机技术的发展,利用计算机对心电信号进行分析能减轻医生的工作强度,同时业能提高捡出率。
本实验中对MIT数据库中的信号进行了简单的检测和分析,工作主要有QRS检测、参数提取、心率失常分析及功率谱分析。
下面分别介绍。
(1)QRS检测:QRS波是心电信号中具有明显特征的波形,通常用它来计算心率,同时他也能反映心脏收缩期的特征,检测QRS波在心电信号分析过程中至关重要。
QRS扽检测过程大体是:原始心电信号先进型低通滤波、高通滤波,在进行微分,然后把微分后的信号去平方,在用移动积分窗框破进行积分,最后用阈值进行比较,就得到QRS复波峰值点,参见图7。
实现程序参见所附程序。
图7 QRS检测流程
检测结果参见图9。
(2)参数提取:
对QRS 间隔时间进行计算,得到R -R 间期,由R -R 间期计算心率,将临近8个值进行平均得出平均心率值。
另外还计算了QRS 间期。
结果参见图10。
(3)心率失常分析:
QRS 宽 度 及R -R 间 期 都 是 由RS 检 测 器 所 确 定 的 。
根 据 这 两 个 参 数 就 可 将ECG 信 号 进 行 分 类 。
在 这 个 以 两 个 参 数 为 基 准 的 得到映 射 图 中 (参见图8), 算 法 通 过 对 一 套 由 临 床 医 生 确 定 的 8个 QRS 复 波 进 行 识 别 来 建 立 一 个 称 为 “ 正 常 ” 的 区 域 。
这 些 QRS 复 波 包 括 特 定 病 人 的 “ 正 常 ” 心 率 与 形 态 。
这 一 识 别 过 程 在 两 组
2维 映 射 空 间 内 , 建 立 一 个
初 始 的 “ 正 常 ” 区 域 的 中 心 。
除 了 “ 0” 区 域 之 外 , 对
映 射 图 中 其 他 区 域 的 边 界 均 计 算 出 距 离 常 规 区 域 中 心 位 置 ( 定 位 ) 的 百 分 比 。
“ 0” 区 域 的 固 定 边 界 是 根 据 生 理 指 标 ( 极 限 ) 而 定 的 。
所 有 被 映 射 到 “ 0” 区 域 的 指 示 点 都 被 认 为 是 噪 声 , 因 为 它 不 在 通 常 所 希 望 的 最 小 的 RR 间 期 或 QRS 宽 度 的 生 理 限 度 之 内 。
结果参见图11。
(4)功率谱计算:
心电信号可以看作为周期信号,假定他以N 为周期,则其DFT 将在以采样频率为宽度的各区间内重复。
有定律可知:
2
1
2
)
(1)(∑∑-=∞
==N k n k X N n x
如果对一个函数c(t)进行采样,并用FFT 法计算他的DFT ,则会得到: ∑-=-=
1
2)(N n N
jkn k e
n c C π
这时对N/2+1个频率点的功率谱的周期图估算定义为:
2
021)0(C N
P =
图8 基于R R 间隔和QR S 间期映射的心率失常算法
12
,...,2,1,(1)(22
2-=+=-N k C C N k P k N k
2221
)2(N C N
N P =
功率普计算结果见图12。
三 讨论
本实验使用C 语言编程实现了对心电信号的处理和分析,实验中所采用的方法多出自于书中内容,方法简单,易于理解,但实际使用时对于不常见病人的心电信号可能会出现误分析的结果。
现在的数学理论在不断发展,神经网络、小波变换、最优化控制等都可用于心电信号的处理和分析,新理论的应用定能极大地提高心电信号的处理效果和分析的正确率。
图9 QRS 检测结果显示
图10 心电信号特征参数提取
图11 心率失常分析结果
图12 功率谱图
陆建荣
2006年6月19日。