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一种新的T波终点定义方法及其在QT间期检测中的应用
T波终点识别是ECG信号QT间期检测中的关键技术.由于T渡末端呈对数衰减及易受杂音叠加的影响,使得高精度的T波终点识别显得困难.定义T渡末端衰减率至某一阈值δ的时刻为T波终点,并将此法应用于QT间期的自动检测.以T波顶点为标识,将其后的0.2 s数据叠加成一个平均信号φ(t),以函数(φ)(t)=Aeat拟合φ的末端,并利用小二乘法确定其参数.将此φ函数作为模板去匹配心电图的T渡可获得相应的A和α值,并通过微分运算得出T波终点的位置.利用此方法进行QT间期检测,显示出良好的准确性和鲁棒性.
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演化算法在T波终点检测中的应用
T波偏移量是QT间期离散度分析中难、重要的测量.而T波终点是测量T偏移量的关键.虽然T波终点检测已有多种方法,但是没有一种方法能克服ECG信号变化多样性带来的困难.所以,本文提出应用演化计算求T波终点的方法.在这种方法中,我们把各种与T波终点有关的特征参数进行编码,并把这些编码的整合构成适应函数.用适应函数值大者生存、适应函数值小者淘汰法则选择个体进行遗传操作(繁殖、杂交和变异)以产生更大适应值的后代.这种自组织、自适应演化计算特征,使得算法能自动地跟踪ECG信号的类型,找到T波终点.实验结果表明用这种方法T波终点的误识率大大小于现有的方法.
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基于几何算法的T波终点检测研究
目的:用一种精确有效的方法实现T波终点检测.方法:对心电信号进行小波变换,定位R波后,通过准确地定位T波的检测区间,避免心率和P波的影响,在确定的区间上根据模极值检测出所有T波的顶点,用一种简单实用的几何方法检测出T波的终点.将本文的算法用于QT数据库中,评价实验结果.结果:本文的算法标注能力为(-0.35225～±18.5869)ms,达到甚至超过了QT数据库里专家手工标注的水平.结论:文中采用T波终点检测的方法在存在噪声和基线漂移以及T波形态多变的情况下鲁棒性都比较好,并且计算简单,易于实现.
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三种T波终点检测算法的对比研究——小波变换法、累积积分面积法及梯形面积法
本研究通过选取QT数据库中20例共3 569个心拍的心电数据,对三种不单纯依赖阈值的T波终点检测算法(小波法、累积积分面积法、梯形面积法)的检测性能进行对比分析,评估出适宜于临床检测的T波终点检测算法.首先,基于小波变换的多尺度分析方法定位QRS波群及T波;然后,将T波区分为四种形态(正向、反向、双向:+-/-+),分别采用三种算法用于T波终点的检测;后,文中提出一种基于T波形态的自适应选择T波终点检测算法,并对其进行实验验证.结果表明:该自适应选择方法相比单一的T波终点检测算法,有着更好的检测性能,其灵敏度、阳性预测度和时间差分别为98.93％、99.11％和(-2.33±19.70)ms.因此,根据T波形态自适应选择T波终点的检测算法有助于提高T波终点的检测效率.
