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用于阶梯测试的QRS波检测模块
本文介绍了一种独立的QRS波检测模块.它应用自动增益控制并优化了二阶差分QRS波检测算法,使用简单,不需要任何控制输入,因此可以应用于多种场合.在32名志愿者参加的与压力型指脉模块的对照实验中,每次30秒脉搏(QRS波)计数差别合理地保持在一个以内,满足了设计要求.
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多导同步心电图的QRS波检测及起止点的确定
本文采用从单导到多导的检测方法,首先利用小波变换实现单导QRS波的检测,在此基础上,利用位置相关法进行多导QRS波的检测,并利用心电信号的21尺度小波变换的平方值来确定QRS波的起止点.经过大量数据的检测证明取得了很好的效果.
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一种使用关联积分进行QRS波检测的新方法
使用计算机对ECG信号进行分析和处理能够减少医生的工作量,提高医生的工作效率.在ECG自动诊断系统中,对QRS波进行准确检测非常重要.目前,QRS波的检测方法已经有很多种,如使用差分和滤波器组、小波变换、神经网络等方法等,但还没有一种方法的适应性和准确性得到广泛的认同.关联积分的方法是从混沌学理论中推导出来,是一种全新的检测QRS波方法.使用关联积分的方法对心电信号QRS波进行分析,得到了很好的效果,而且这种分析方法具有较好的鲁棒性.本文利用MIT/BIH Arrhythmia Database库中的数据测试了上述方法,结果证实其对QRS波的正确检出率为99.1%.
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小波变换用于心电信号消噪及QRS波检测的研究进展
本文主要综述了近几年小波变换在心电信号消噪及QRS波检测中的应用,较为细致地介绍了研究人员采用的具体方法及为提高QRS波正确检出率采取的一些策略,对心电信号小波分析仍存在的问题进行了初步探讨.
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QRS波检测技术的进展
QRS波检测是心电信号自动分析的基础.目前以小波变换为代表的一批新技术已经被逐渐应用到QRS波检测领域,而QRS波检测技术也比较明显地呈现多种技术交叉融合的趋势.本文重点介绍了当前应用于QRS波检测的新技术,并对其所取得的实际成果做一简单评价,以期引起国内研究人员的重视.后展望了QRS波检测技术的发展趋势.
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基于DSP的远程监护终端系统的研究
阐述一种基于DSP的远程家庭监护终端的程序设计,包括心电的采集,用小波变换完成QRS波的检测,后将心电波形数据和检测结果通过互联网传输到医院的心电服务器上.
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一种双导联融合心电QRS波检测算法
目的:心电图的检测与分析是临床上诊断心血管疾病的主要依据,QRS波是心电信号中重要的特征波,它的准确检测是心电信号自动分析的前提和基础.为了提高单导联检测QRS渡的灵敏度和准确率,本文提出一种新的双导联融合心电QRS波检测的算法.方法:原始心电信号通过单导联预检波进行QRS波定位后,由双导联决策方法来决定采用单导联检波还是双导联融合检波.单导联检波直接采用第一或第二导联检测结果;双导联融合检波由双导联融合方法和导联判断规则判别.以窗时间为时间单位,不断更新双导联决策算法.本算法包括方差、幅值、模板匹配以及阈值比较等方法.结果:采用MIT-BIH心律失常数据库的48组两导联心电记录进行验证,统计得到平均灵敏度和准确率分刺为99.87％、99.81％.其漏检数和误检数比第一导联分别降低了23.26％、18.27％,比第二导联分别降低了88.21％、95.11％.结论:本算法实时高效地提高单导联QRS波检测的灵敏度和准确率,且优于部分算法的检测结果,因而在心电信号自动分析中具有良好的应用前景和较高的实用价值.
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基于提升小波变换和多种策略的QRS波检测算法
目的:为了提高计算机处理心电信号的速率和精度,提出了一种基于提升小波变换,结合多种策略的QRS波检测算法.方法:首先采用基于阀值的提升小波去噪方法去除心电信号中的高频白噪声和低频基线漂移;再对处理后的心电信号进行提升小波分解,得出各层逼近信号和细节信号,在第3尺度上采用模极大值阀值法对R波进行检测,找出备选的R波,同时采用几何的方法定位Q波和S波及QRS波起点和终点;后采用补偿法、波宽法及QRS波时长法对QRS波群进行纠正.结果:本文算法在时域心电图上实现了QRS波的准确定位,提取了心电图的QRS波段.通过MIT-BIH数据库验证,本算法具有很好的表现.结论:实验结果表明,相比传统的算法,本文采用的提升小波和多种策略的检测算法,能有效的检测QRS波,为心电信号的自动识别奠定了基础.
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便携式心电监护系统中心电信号的实时分析方法设计
目的:设计并实现一种适用于便携式心电监护系统的心电波形实时动态检测和分析的方法.方法:作者首先应用5点平滑滤波消除信号的高频噪声和50 Hz干扰,然后通过对分段心电信号的长度变换来增强R波,并用长度阈值检测到R波位置,再通过去错检和查漏检算法提高R波检测准确率;正确检测到R波后,利用区域极值和斜率突变特点从R波开始向前、向后搜索找出Q、S波,然后从已开始的Q、S波位置再分别向前向后找到Q波起点和S波终点;后根据已检测到的QRS波群计算了心率和ST段参数.结果:通过对包含各种噪声的心电信号的分析证明该算法能准确地检测到QRS波群,不受基线漂移和高频噪声的影响;算法用C语言实现后在嵌入式心电监护系统中的应用也表明其处理速度完全满足移动设备的实时动态分析要求.结论:本文设计的心电波形识别方法算法简单、速度快、抗干扰能力强、准确率高,并成功应用于基于32位嵌入式系统的心电监护仪.相信能给便携式心电监护设备研发中心电信号自动检测和分析功能的实现带来一些启发.
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一种用于家庭睡眠监护的脑电预处理算法
目的:睡眠是人体重要的生理活动,对睡眠进行合理的分期,是研究睡眠质量诊断,睡眠疾病的基础.脑电是描述睡眠过程中显著和直观的信号,但是由于脑电信号本身比较微弱,心电干扰会随机地出现在脑电信号中,本文的主要目的就是基于手机的家庭睡眠分析的需要,设计一种简单的心电抑制算法.方法:通过参考心电信号的R波检测,提取R峰位置,作为脑电信号中的心电干扰的参考点,建立模板来替换脑电信号中的心电伪迹.结果:从处理后的脑电信号的时域图和频谱图可以看出,心电伪迹得到了有效抑制.结论:将原始脑电信号的各频带能量分布和自适应算法以及本文所提出的算法滤除心电伪迹后的能量分布加以比较,可见抑制心电干扰后,睡眠各期的分段谱特征差异性加大,从而更有利于后面的睡眠各期的自动分类.
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正交小波变换的快速算法在心电QRS波检测中的应用
目的:研究基于小波变换的心电QRS波检测的准确率、抗干扰性和实时性,论证其在实际工程应用中的可行性.方法:作者在比较了不同小波基的检测准确率之后,采用一种基于三次B样条小波变换的心电QRS波检测算法,利用离散正交二进小波的快速算法-Mallat算法进行分解滤波,再利用小波变换与信号奇异点的关系,在23尺度下识别R波峰值,在21尺度上检测QRS波的起点和终点,QRS波的起点和终点对应于小波变换的一对符号相反的模极大值,R波的峰点对应于介于这对模极大值之间的小波变换过零点,并用美国MIT/BIH心电标准数据库分析该算法的准确率、抗干扰性和实时性.结果:该方法具有比较理想的检测准确率,在99%以上;对肌电、工频、基漂等常见的心电信号干扰有较好的容限度,即使心电序列伴有严重的基漂和高频、工频、肌电等干扰,也不影响QRS波的检测;此外,三次B样条小波基的滤波器个数少,提高了运算速度,采样11.4 s的数据进行分析,耗时为0.2 s～0.3 s,实时效果较明显.结论:可以满足实际工程应用的需要.
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基于改进的快速LADT和神经网络结合的QRS波检测方法
目的研究QRS波的具有较高正确率的识别方法.方法本研究用一种改进的快速LADT新方法,并结合神经网络检测ECG信号的QRS波.结果经MIT-BIH心电数据库检验表明:QRS波正确识别率高,实时性好.结论本研究提出的方法达到了既减小运算量又能准确识别QRS波的目的.
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心电信号中R波检测方法的比较研究
在心电信号(Electrocardiogram, ECG)自动诊断系统中,对R波位置进行快速而准确检测非常重要,R波位置是进行心电信号诊断的一项必要条件.目前的R波位置检测(简称R波检测)方法已经很多,比如使用差分和滤波器组、小波变换、神经网络等方法.但还没有一种方法的适应性和准确性得到广泛的认同.本文针对目前主要的R波检测方法从原理、算法以及准确性等方面做了详细的论述、分析和比较.
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基于差分方法的QRS波检测
我们提出了一种基于差分方法的QRS波检测方法.该方法通过计算心电信号的差分函数,消除或减弱P波T波以及其它干扰信号对QRS波检测的影响,解决了传统检测方法检测准确率低和小波检测算法复杂,计算量大的问题.在对多组来自MIT-BIH数据库数据的实验结果表明,该方法对于各种病态波形具有很好的适应性.在我们研制的"十二导心电图PC系统"中,该方法已得到了临床应用,检测准确率达到99%以上.
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基于神经网络的波型检测方法
介绍了一种基于神经网络白化匹配滤波器的QRS波检测方法.我们用神经网络白化匹配滤波器来处理ECG信号的低频成分,模拟其非线性及非稳态的特性.处理后的信号中含有ECG中大部分高频成分,让其通过一线性匹配滤波器来检测QRS波及其位置.对于大噪声的ECG信号,在匹配滤波器后加差分滤波,取平方及滑动平均等处理,提高检测正确率.使用这种方法我们对MIT/BIH心电信号数据库中噪声比较大的105号数据进行的处理,检测正确率为99.2%.作为对比,用数字带通滤波器检测,正确率为97.8%.
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心电QRS波检测与心室辅助装置控制系统设计
为了实现心室辅助装置辅助时序自动跟踪心电(ECG)信号,本文设计了一套ECG采集电路,基于Lab-VIEW平台实现ECG信号采集、平滑滤波以及QRS波检测,并以QRS波为基准触发心室辅助装置辅助心脏收缩射血,辅助持续300 ms后,辅助心脏舒张.经实验效果验证,本系统ECG采集电路抗干扰能力强,无QRS波误检测,无辅助装置误触发,辅助时序能够自动跟踪ECG信号.
