CN102038497B - 一种心电信号噪声分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种心电信号噪声分析方法，包括以下步骤：（1）计算心电信号每个心拍周期反映R波附近噪声水平的噪声指数；（2）设定噪声指数阈值；（3）将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较，统计连续N个心拍的比较结果；（4）根据比较结果对噪声水平进行分类，划分噪声等级。本发明分析过程简单、运算量小、实时性好、结果准确，通过ECG噪声分析结果，医护人员可以进行必要的处理来排除干扰，也可对诊断结果的可信度有所了解，进而更加准确有效的帮助医护人员为病人做出诊断和治疗，避免错误的诊断结果，使医护人员做出错误的处置，给病人带来不必要的精神和经济损失。
Description
技术领域
本发明涉及一种信号的处理分离方法，特别是一种心电信号（ECG）的噪声分析方法。
背景技术
心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏的基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图可以分析和鉴别各种心律失常，也可以反映心肌受损的程度和心房心室功能结构情况，在指导心脏手术进行及指示必要药物处理上有参考价值。但心电信号经常受到噪声、伪迹和数据缺失的干扰，造成心率计算和心律失常分析错误，影响了医护人员的处置，重则危及病人的生命。现代心电监测中为了确保监测结果的准确性，设计者采用了各种技术来降低干扰对监测过程的影响，信号质量评估技术是其中一种较为有效的处理方法。
采用信号质量评估技术，不是直接消除信号中混有的噪声，而是在对噪声特征和信号波形特征分析的基础上建立一个评价噪声水平高低和信号质量好坏的标准，将信号区分为高质量可信信号和低质量不可信信号，为下一步智能诊断和抑制错误报警奠定基础。
目前的信号质量评估技术相对较少，G.B.Moody，J.Allen，J.Y.wang等都曾对ECG信号的噪声水平进行过评估，但是这些研究都是基于对一段较长信号的趋势分析得出对信号质量的评价，无法得到即时的信号质量指数。而李桥在其博士学位毕业论文中提出通过比较对干扰敏感性不同的QRS识别算法结果来确定心电信号质量的思想，并综合多导联同步分析与比较、信号峰度分析和信号功率谱分析等方法导出了心电信号质量指数，由于其利用四种不同信号质量指数来综合评估噪声水平，运算较为复杂，不够便捷。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种分析迅速、运算简单便捷的心电信号噪声分析方法，利用此方法可以有效地对噪声的干扰进行排除，更方便地对心电信号的可靠度进行评价。
本发明为解决其问题所采用的技术方案是：
一种心电信号噪声分析方法，包括以下步骤：
（1）计算心电信号每个心拍周期反映R波附近噪声水平的噪声指数；
（2）设定噪声指数阈值；
（3）将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较，统计连续N个心拍的比较结果；
（4）根据比较结果对噪声水平进行分类，划分噪声等级。
其中，步骤（1）所计算的噪声指数包括反映R波附近低频噪声水平的低频噪声指数lfnoise、反映R波附近高频噪声水平的高频噪声指数hfnoise以及反映整体噪声水平的整体噪声指数degreenoise。
步骤（2）中所设定的噪声指数阈值包括低频指数阈值MAX_NORMAL_LF、高频指数阈值HFNOISE以及整体噪声指数阈值DEGREENOISE。所述高频指数阈值HFNOISE包括第一高频指数阈值HFNOISE_TH1和第二高频指数阈值HFNOISE_TH2。
步骤（3）中将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较，所统计的为连续N个心拍的噪声指数大于相应噪声指数阈值的个数。
N的数值为15个。
噪声水平的噪声等级由轻微到严重划分为四个。
本发明的有益效果是：本发明在对噪声特征和信号波形特征分析的基础上建立一个评价噪声水平高低和信号质量好坏的标准，将信号区分等级，对信号的质量给出定量的分析，使医护人员对进行监测治疗病人的ECG信号状态有清楚的了解，整个分析过程简单、运算量小、实时性好、结果准确，通过ECG噪声分析结果，医护人员可以进行必要的处理来排除干扰，也可对诊断结果的可信度有所了解，进而更加准确有效的帮助医护人员为病人做出诊断和治疗，避免错误的诊断结果，使医护人员做出错误的处置，给病人带来不必要的精神和经济损失。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
图1为本发明的流程图；
图2为基于本发明的方法可以判断为高等级噪声信号的心电信号图的一实施例；
图3为基于本发明的方法可以判断为高等级噪声信号的心电信号图的另一实施例。
具体实施方式
参照图1，本发明的一种心电信号噪声分析方法，包括以下步骤：
（1）计算心电信号每个心拍周期反映R波附近噪声水平的噪声指数，其计算可以采用多种方法进行，另外，考虑到心电信号噪声的来源一般包括工频干扰、基线漂移、肌电干扰等，其中工频干扰的为固定频率干扰，频率在50Hz，基线漂移由电极移动、人体呼吸等引起，频率为0.05~2Hz，肌电干扰由人体运动、肌肉收缩引起，频率在5~2KHz，为了使得噪声水平的计算更加准确，噪声指数优选包括反映R波附近低频噪声水平的低频噪声指数lfnoise、反映R波附近高频噪声水平的高频噪声指数hfnoise以及反映整体噪声水平的整体噪声指数degreenoise，上述多种噪声指数的结合可以准确反映噪声特征；
（2）设定噪声指数阈值，该噪声指数阈值是基于步骤（1）中所得到的噪声指数数据大小情况进行分析后所得，该噪声指数阈值决定了噪声水平的判断基准，当步骤（1）中所计算的噪声指数包括低频噪声指数lfnoise、高频噪声指数hfnoise以及整体噪声指数degreenoise时，所设定的噪声指数阈值包括低频指数阈值MAX_NORMAL_LF、高频指数阈值HFNOISE以及整体噪声指数阈值DEGREENOISE，当然，为了进一步对阈值的比较进行细分，上述阈值还可以进一步分为多个等级，如高频指数阈值HFNOISE可以进一步包括第一高频指数阈值HFNOISE_TH1和第二高频指数阈值HFNOISE_TH2；
（3）将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较，统计连续N个心拍的比较结果，在实际进行比较时，一般都是将噪声指数和噪声指数阈值进行大小比较，统计连续N个的心拍噪声指数大于相应噪声指数阈值的个数，其中低频噪声指数lfnoise大于低频指数阈值MAX_NORMAL_LF的个数记录为lfcnt，高频噪声指数hfnoise大于第一高频指数阈值HFNOISE_TH1和第二高频指数阈值HFNOISE_TH2的个数分别为hfcnt45、hfcnt75，整体噪声指数degreenoise大于整体噪声指数阈值DEGREENOISE的个数记录为degreecnt，另外，为了兼顾实时性以及结果准确的要求，N的数值需要进行选择，其中优选的是15个；
（4）根据比较结果对噪声水平进行分类，划分噪声等级，该噪声等级可以根据需要划分为多个级别，一般作为优选的是由轻微到严重划分为四个级别，分别对应干清信号free、低等级别噪声low、中等级别噪声moderate和高等级别high噪声四个等级，当步骤（3）所得到的为噪声指数大于阈值的个数lfcnt、hfcnt45、hfcnt75、degreecnt时，本步骤实施是基于上述的个数大小对噪声水平进行划分噪声等级的，例如可以定为当lfcnt或hfcnt45或degreecnt的个数大于某一限定值或者他们的个数总和大于某一限定值时都可以判断为高等级别噪声，而只有当lfcnt和hfcnt45和degreecnt的个数小于某一限定值以及他们的个数总和小于某一限定值时才会判断为干清信号级别，而低等级别和中等级别则根据需要进行各种条件的分化划定。
利用以上方法对心电信号的噪声水平进行评估分析后，当所判断的噪声级别过大时（例如为高等级别噪声），心电检测系统此时的心率显示及心律失常报警无效，避免错误的诊断结果，使医护人员做出错误的处置，给病人带来不必要的精神和经济损失。如图2和图3中的心电信号图，假若没有对它们进行噪声分析，那么心率计算和心律失常分析的准确度会受到极大的影响，利用本发明的方法可以准确的判断它们的噪声水平为高等级别噪声，心电检测系统基于此部分心电图所进行的心率显示和心率失常报警将会无效。
Claims (7)
1.一种心电信号噪声分析方法，其特征在于包括以下步骤：
（1）计算心电信号每个心拍周期反映R波附近噪声水平的噪声指数；
（2）设定噪声指数阈值；
（3）将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较，统计连续N个心拍的比较结果；
（4）根据比较结果对噪声水平进行分类，划分噪声等级。
2.根据权利要求1所述的一种心电信号噪声分析方法，其特征在于步骤（1）所计算的噪声指数包括反映R波附近低频噪声水平的低频噪声指数lfnoise、反映R波附近高频噪声水平的高频噪声指数hfnoise以及反映整体噪声水平的整体噪声指数degreenoise。
3.根据权利要求2所述的一种心电信号噪声分析方法，其特征在于步骤（2）中所设定的噪声指数阈值包括低频指数阈值MAX_NORMAL_LF、高频指数阈值HFNOISE以及整体噪声指数阈值DEGREENOISE。
4.根据权利要求3所述的一种心电信号噪声分析方法，其特征在于所述高频指数阈值HFNOISE包括第一高频指数阈值HFNOISE_TH1和第二高频指数阈值HFNOISE_TH2。
5.根据权利要求1或3或4所述的一种心电信号噪声分析方法，其特征在于步骤（3）中将计算所得的噪声指数与噪声指数阈值进行比较，所统计的为连续N个心拍的噪声指数大于相应噪声指数阈值的个数。
6.根据权利要求1所述的一种心电信号噪声分析方法，其特征在于N的数值为15个。
7.根据权利要求1所述的一种心电信号噪声分析方法，其特征在于噪声水平的噪声等级由轻微到严重划分为四个。
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