心電信號處理方法綜述

1、1.1 人體心電信號的產(chǎn)生機(jī)理1.2 人體心電信號對診斷的重要意義1.3 信號的提取方法1.4 心電信號處理方法人體心電信號的產(chǎn)生是由于在心肌細(xì)胞一端的細(xì)胞膜受到一定程度的刺激時，對鉀、鈉、氯、鈣等離子的通透性發(fā)生改變，引起膜內(nèi)外的陰陽離子產(chǎn)生流動，使心肌細(xì)胞除極化和復(fù)極化，并在此過程中與尚處于靜止?fàn)顟B(tài)的鄰近細(xì)胞膜構(gòu)成一對電偶。電興奮的傳導(dǎo)竇房結(jié): 心臟的起搏興奮點(diǎn), 其細(xì)胞自發(fā)產(chǎn)生50-100次/分的可傳導(dǎo)AP,心房的傳導(dǎo): 心房傳導(dǎo)束-右心房-左心房傳導(dǎo)系統(tǒng)的傳播: 房室束-希氏束-左、右分支-浦氏纖維-心室肌,1901 年荷蘭萊頓大學(xué)的生理學(xué)家Einthoven，采用彎弓將熾熱的細(xì)鍍銀石

2、英絲縛在箭尾，當(dāng)箭射出后，石英絲被拉長，變成纖細(xì)而又均勻的弦線，制成了弦線型心電流計，終于在 1903 年描記出滿意的心電圖波群。心電信息是人體最重要的生物電信息之一。心臟的基本活動包括電活動和機(jī)械活動。每個心動周期中都是電活動在前，機(jī)械活動在后，兩者相差 0.04s0.07s，形成了興奮與收縮耦聯(lián)。正常的人體心臟，在生命活動中呈現(xiàn)的是有規(guī)律性、特征性的心電信號曲線和圖形，而心臟器質(zhì)性病變和功能性改變，必然在心電信號上有所改變，顯現(xiàn)出病態(tài)的心電曲線和圖形。各種心律失常和傳導(dǎo)障礙、心肌梗塞、心肌受損、供血不足、藥物和電解質(zhì)紊亂、12 導(dǎo)同步心電圖(1) 可同時在 12 導(dǎo)聯(lián)上描記同一心動周期的心

3、電信號，對單源或多源早博的識別和定位、心律失常的分型、預(yù)激分型定位、寬 QRS 波心動過速的鑒別診斷、室內(nèi)傳導(dǎo)阻滯的診斷等，較單導(dǎo)心電圖記錄有顯著優(yōu)越性。(2) 可同步整體觀察和測量 12 導(dǎo)聯(lián)同一心動周期的波形，大大提高各種參數(shù)測量的準(zhǔn)確性，降低了目前單導(dǎo)心電圖存在的測量的變異性。(3) 有利于 P、QRS、T 波時限，P-R、Q-T 間期R 峰時間等基本參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的建立，以促進(jìn)各國心電信息的交流，增強(qiáng)研究結(jié)果的可比性。心電導(dǎo)聯(lián)體系 心電導(dǎo)聯(lián)指在記錄心電信號時，輸入導(dǎo)線與電極放置在機(jī)體特定的測試部位(正輸入端)、參比部位(負(fù)輸入端)和接地部位的連接方式。標(biāo)準(zhǔn) 12 導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)、Frank 正交

4、校正導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)預(yù)處理方法 去除干擾波形識別方法 識別定位特征波形信號描記 信號預(yù)處理 波形識別 信號分類 診斷R波定位 QRS參數(shù)檢測 P定位 T定位體表電極檢測到心電信號比較微弱，僅為毫伏(mV)級，所以極易受環(huán)境的影響ECG 信號含有七種不同類型的干擾，即工頻干擾、基線漂移、電極接觸噪聲、電極極化噪聲、肌電干擾、放大電路內(nèi)部噪聲和運(yùn)動干擾平滑、中值、小波、自適應(yīng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等目的：去除干擾方法：FIR濾波器、小波濾波器、自適應(yīng)濾波器等電源工頻干擾。電源工頻干擾主要因電源磁場作用于導(dǎo)聯(lián)與人體之間的環(huán)行電路所致。其主要表現(xiàn)為心電記錄上可見正弦波或正弦波的疊加，其頻率為50Hz工頻或其諧波，幅度較低

5、?；€漂移和呼吸對ECG的幅度調(diào)制。基線漂移主要由人體呼吸運(yùn)動或電極接觸不良等因素導(dǎo)致，屬低頻干擾信號，其頻響一般小于1 Hz，幅度為ECG峰-峰的15%，表現(xiàn)為緩慢變化的近似正弦曲線。肌電干擾。肌電干擾由人體活動，肌肉緊張所引起的干擾，其頻率范圍較寬，為0-10000Hz，幅度為毫伏級，可以將其近似為零均值高斯噪聲的短暫爆發(fā)，持續(xù)時間約為50ms，表現(xiàn)為不規(guī)則的快速變化波形。運(yùn)動偽跡。運(yùn)動偽跡又稱躍變干擾。運(yùn)動偽跡是電極移動引起的短暫基線改變，這是由于電極與人體間移動或抖動而引入的干擾。其持續(xù)時間為100500ms，幅度很大，一般可達(dá)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的滿量程輸入，使其達(dá)飽和態(tài)。硬件方法： ECG

6、信號作為心臟電活動在人體體表的表現(xiàn)，信號一般比較微弱，幅度為10V5mV，頻率為0.05100Hz。心電各波段頻譜有一定差異，其中，QRS波頻率較高約為340Hz，P、T波約為0.710Hz。 硬件上可采用上限頻率為100Hz的低通濾波器以消除高頻干擾，并采用下限頻率為0.05Hz的高通濾波器以消除基線漂移信號 提高系統(tǒng)的共模抑制比，也可有效地抑制工頻干擾。有限沖擊響應(yīng)濾波器 系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)h(n)在有限個n值處不為零 系統(tǒng)函數(shù)H(z)在|z|0處收斂，極點(diǎn)全部在z = 0處。去除高頻干擾Fs=1000HzN=8,H(z), -3dB, 55Hz, 第一從瓣峰值: -13dB, 部分線性相

7、位 H(z)*H(z), -3dB, 55Hz, 第一從瓣峰值: -26.7dB, 線性相位H(z): 旁瓣太大, 13dB; 相頻特性雖在通帶內(nèi)保持線性, 但在進(jìn)入阻帶后有突變, 有可能造成心電信號的高頻相位失真;H(z)*H(z): 旁瓣有較大的衰減, 26.7dB, 有真正的線性相位;FIR 濾波器的單位值響應(yīng)為：系統(tǒng)函數(shù)為：Z變換：H(z)總是穩(wěn)定的，單位圓上頻響：設(shè)計 FIR 濾波器就是根據(jù)要求的頻率響應(yīng) ，找出一單位樣值響應(yīng) 為有限長的時間離散系統(tǒng)，其頻響 盡可能地逼近要求頻響 ，使式表示的二者均方誤差在許可的誤差范圍內(nèi)FIR 濾波器設(shè)計的主要方法有傅立葉級數(shù)展開法、窗函數(shù)法、頻率

8、采樣法等。處理基線漂移結(jié)果 連續(xù)情況時，小波序列為： (基本小波的位移與尺度伸縮) 其中 為尺度參量， 為平移參量。 離散的情況，小波序列為 ： 0;, 1, aRbaabtatbaab zkjkttjjkj, 222, 若 是尺度函數(shù)，它生成 的多分辨分析 ，則必然存在系數(shù)序列 ，使得以下尺度關(guān)系成立: 這就是尺度方程，必須滿足下列條件：定義函數(shù) 為尺度函數(shù)，若其經(jīng)過整數(shù)平移 和尺度 上的伸縮，得到一個尺度和位移均可變化的函數(shù)集合： RL2 ZjjVkk Zh 22 kkthtk 2tLR kttjjkj222,kj 02khk 002khk hkll多分辨分析是小波分析中最重要的概念之一，

9、它將一個函數(shù)表示為一個低頻成分與不同分辨率下的高頻成分，并且多分辨分析能提供一種構(gòu)造小波的統(tǒng)一框架，提供函數(shù)分解與重構(gòu)的快速算法。由理想濾波器引入多分辨率分析的概念：信號中的基線漂移成分主要存在于第六尺度的逼近信號中，而工頻干擾和肌肉震顫信號主要存在于第1、2尺度下的細(xì)節(jié)信號中，因此，在采用小波濾波方法對信號進(jìn)行濾波處理時，可去掉尺度6的逼近信號，以及尺度1、2下的細(xì)節(jié)信號，即將這幾個尺度下的信號值賦為0，按分解過程的逆過程進(jìn)行重構(gòu)，因?yàn)镸IT/BIH數(shù)據(jù)庫的信號采樣頻率為360Hz，則當(dāng)對原始心電信號進(jìn)行6個尺度下的分解時，信號被分解在8個頻段上。在重構(gòu)過程中取的是3、4、5、6尺度的細(xì)節(jié)信

10、號，因此 重 構(gòu) 信 號 的 頻 帶 為2.8Hz45Hz。根據(jù)輸入信號自動調(diào)節(jié)濾波器的參數(shù), 使其性能指標(biāo)最優(yōu)化，適用于對信號和噪聲無先驗(yàn)知識(頻譜)的或非平穩(wěn)信號,基本結(jié)構(gòu): 濾波器、優(yōu)化指標(biāo)算法、濾波器參數(shù)修改算法， 濾波器： FIR 優(yōu)化準(zhǔn)則：信噪比最高、輸出誤差均方差最小 參數(shù)修改：遞歸、非遞歸43y(t)+濾波器修改參數(shù)信號源噪聲源x(t)=s(t)+n0(t)x(t)+-n1(t)n0(t): 噪聲源（如50Hz工頻信號），n1(t)：通過某一未知網(wǎng)絡(luò)的同一噪聲源，n0(t)：濾波器輸出的估值，x(t)=s(t)+ n0(t)- y(t)=s(t)+ n0(t)- n0(t)要使

11、得x(t)在最小均方差意義上與信號s(t)最佳匹配，的最佳估值是最小時當(dāng)s(t) x(t),)()()()()()(20020022tntnEtntnEtsEtxE抵消法：從信號中減去基線的估計值, 心電基線漂移可看成某種超低頻干擾信號, x(n)=s(n)+w(n), 用w(n)來逼近w(n), 并從s(n)中減去, s(n)=x(n)-w(n), PQ段為基線，常以PQ段的中點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，用多項(xiàng)式擬合基線的估計函數(shù)， 如最簡單的線性擬合、三次樣條函數(shù)擬合等，基線糾漂濾波器(HP) 高通濾波器，高通截止頻率：0.7Hz， 即以40次/分為心臟搏動過緩的下限， 基線糾漂及50Hz陷波濾波器,理

12、想的心電信號預(yù)處理濾波器 基線糾漂+50Hz限波, 可用頻率抽樣法設(shè)計這種濾波器,梳狀濾波器的數(shù)學(xué)表示;8451225624256212164*641)(11641)()4()256()(641)(zzzzzHzzzHnynxnxny梳狀濾波器的數(shù)學(xué)表示;02040608010000.20.40.60.81H(z)02040608010000.20.40.60.81H(z)*H(z)02040608010000.20.40.60.811-H(z)*H(z)020406080100-300-250-200-150-100-5001-H(z)*H(z) in dB02040608010000.20

13、.40.60.81comb filter H(z)02040608010000.20.40.60.81H(z)*H(z)050100150200250-2000-1000010002000ECG signal at Fs=200Hz050100150200250-2000-1000010002000filtered ECG024681000.20.40.60.811-H*H050100150200250020406080filtered trend目前 QRS 波形檢測的主要方法有： 差分閾值法：對濾波后的信號應(yīng)用一階差分或二階差分和閾值相結(jié)合的方法以確定 QRS 波的下降沿，再利用窗口和幅度

14、閾值法定位 QRS 波頂點(diǎn)。 模板匹配法：把 QRS 波分解成一系列的模板(線段或尖峰)，每個模板的特征參數(shù)用一系列特征因子表示，當(dāng)檢測信號的符號構(gòu)成的序列特征因子符合QRS 模板序列的特征因子時則定為 QRS 波。這種方法避免了前一種方法對波形變異大而參數(shù)變化不大的 QRS 波的錯誤識別，但分析速度較慢。 小波分析法：小波變換是一種時頻局部分析法，在信號頻率高的區(qū)域具有“顯微”的能力，所以特別適用于檢測心電信號的特征點(diǎn)。方法實(shí)質(zhì)上是利用心電波形上高頻成分即QRS 波群所在位置其上升或下降斜率與其它頻率較低成分有顯著不同，通過檢測心電信號序列對時間的導(dǎo)數(shù)即斜率的變化來定位 QRS 波的位置，一

15、般說來，在 R波的上升沿和下降沿是心電波形斜率變化最大的區(qū)域，中間出現(xiàn)的一階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)，二階導(dǎo)數(shù)的極值點(diǎn)為 R 點(diǎn)所在的位置。這就是差分閾值法的原理。自適應(yīng)可變閾值：根據(jù)檢波實(shí)際情況，自動調(diào)整差分閾值搜索值。獲得的處理結(jié)果上 R 波的幅度特性被大大放大，相當(dāng)于一個非線性的濾波放大裝置將信號中的低頻成分如 P、T波等濾除，經(jīng)實(shí)驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，心電波形中 R 波峰值相對于 T波峰值之比 增大10000倍。偽差信號段同樣也會在 f 上表現(xiàn)為一個高幅的信號序列，按照前面的策略進(jìn)行檢測時，會發(fā)生誤檢。而對于一些QRS 段較為平緩的室性期前收縮情況，在 f 上的幅度較小，則會出現(xiàn)漏檢。由小波變換結(jié)果知，在將原始

16、信號沿六個尺度進(jìn)行小波分解時，QRS 復(fù)合波的各頻率分量最明顯地表現(xiàn)在 2、3、4 尺度上原始信號小波變換后各尺度下的模極值點(diǎn)與原始信號之間的對應(yīng)關(guān)系：QRS 復(fù)合波對應(yīng)著信號在各個尺度上具有不同正負(fù)號的模極大值對，在任一尺度上均可在對應(yīng)位置檢得兩個模極值序列。對于高頻噪聲分量，只能在小尺度上檢得其模極大值（如 D1、D2），對于低頻分量如 P、T等，則在大尺度上表現(xiàn)得相對明顯（D5、D6）。而在 QRS 的特征尺度 D3、D4，特別是D3 上，顯著表現(xiàn)出 QRS 特征所產(chǎn)生的模極大值對，通過檢測這些特征尺度上模極大值對位置，可避免干擾因素對 QRS 檢測的影響，獲得準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。P、T 波由于信號的幅度很低，經(jīng)常被各種干擾信號所淹沒，很難準(zhǔn)確地將其檢測出來人工識別準(zhǔn)確率高，機(jī)器識別準(zhǔn)確率低原因：人工智能對于對象形態(tài)的把握，但只可意會，不可言傳，很難量化。模糊聚類：模仿人對于形態(tài)的認(rèn)識人工識別P 波位置的是這樣進(jìn)行的： 受過訓(xùn)練的人腦中事先存有 P