CN102379694B - 心电图r波检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种心电图R波检测方法，其首先以带通滤波器对输入的心电图信号进行滤波并进行相位补偿，之后进行差分处理，再采用线性变化对差分信号进行数据整理，其后使用公式d(n)*d(n)*log(d(n)*d(n))进行香农能量转换，并使用平均滤波器滤波并进行相位补偿，而后检测极大点、极小点，排除假R点，纠正误排除点，得到近似R波位置，最后在该近似R波位置周围±25点范围内寻找到真正R位置。本发明克服了现有R波检测方法中存在的延时性和不能检测停搏的问题，可用于实时心电图分析、减少延时、减少所需要内存空间，并且准确率也有所提高。

Description

心电图R波检测方法

技术领域

本发明特别涉及一种心电图R波检测方法。

背景技术

心电图是由心脏周期活动产生的PQRST 等波形组成，其中R波是心电图中最明显的一个波形，正确检测R波是整个心电图自动分析的基础，R波检测方法也是心电图相关研究的热点。

现有的R波检测方法很多，准确率也逐渐提高。如M.Sabarimalai Manikandan等人在题为“A novel method for detecting R-peaks in electrocardiogram(ECG) signal”的（《Biomedical Signal Processing and Control》，2011.04.02）的论文中即提出了一种R波检测方法，即：首先经过6-18Hz的带通滤波器双向滤波，进行差分，并对差分信号进行归一化；之后使用d(n)*d(n) * log( d(n)*d(n) ) 香农能量进行转换，并使用55点的平均滤波器双向滤波；再后使用希尔伯特变换，并把结果减去900点平均滤波的结果；在此结果上，检测从负到正过零点的位置为R波位置，最后在该R位置周围±25点地方寻找真正R位置。

该方法简单、方便，准确率在当时为最高，但它仍存在下列不足，即：

（1）非实时性：该方法采用正反双向滤波、归一化、希尔伯特变换等需要所有数据才能继续的中间方法，导致必须等到所有数据全部接收以后才能进行最后检测，不可能实现实时检测，且即使使用数据分段方式使用也会有很大延迟；

（2）不能检测停搏：该方法在香农能量计算前采用归一化技术，使得即使全部是噪声的信号也会被检测出R波，从而导致停搏信号不能被检测，而这在临床心电监护方面是非常严重事故。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中的不足提出一种心电图R波检测方法，其可实现对心电图的实时高准性分析，且消除了停搏信号不能被检测的问题。

为实现上述发明目的，本发明采用了如下技术方案：

一种心电图R波检测方法，其特征在于，该方法为：以带通滤波器对输入的心电图信号进行滤波并进行相位补偿，之后进行差分处理，再采用线性变化对差分信号进行数据整理，其后使用d(n)*d(n) * log( d(n)*d(n) ) 香农能量进行转换，并使用平均滤波器滤波并进行相位补偿，而后检测极大点、极小点，排除假R点，纠正误排除点，得到近似R波位置，最后在该近似R波位置周围±25点范围内寻找到真正R位置。

优选的，所述带通滤波器包括5-18Hz的前向滤波器。

优选的，所述平均滤波器包括M=55～75点的前向滤波器。

进一步的，该方法具体包括如下步骤：

1）带通滤波：使用5-18Hz的前向滤波器对输入的心电图信号进行滤波并做相位延迟补偿；

2）差分：对前向滤波器输出的信号进行差分处理，形成差分信号；

3）数据整理：对差分信号进行变换：输出 = 输入的绝对值 / G1，G1为假定的人类R波差分值最大值，可取值0.1~0.5，若输出大于1则数据整理的输出设置成1，若输出小于0.01则数据整理的输出也置1；

4）对经数据整理后的信号进行香农能量转换；

5）平均滤波：使用滤波宽度M=55～75点（153～208ms）的前向滤波器对经步骤4）处理后的信号进行滤波并做相位延迟补偿；

6）检测极大/小点：所述极大点是指取值大于左边又大于右边的点（即，假设该极大点为f（n），则其取值同时大于f（n-1）和f（n+1）），所述极小点是指取值小于左边又小于右边的点（即，假设该极小点为f（n），则其取值同时小于f（n-1）和f（n+1））；

7）排除假R点：假设n点是极大点，它只需满足以下任一个条件就将被排除：

(a) 如果在n点停搏时限范围内差分信号小于G2a时，则此处应为停搏，n点对应的极大点不是R波，G2a为R波在差分后信号上的最小值，可取值为0.01~0.06，其取值跟信号噪声有关；

(b) 如果n点在平均滤波后的数据值小于G2b，则排除该点，G2b为允许R波最小峰值，可取0.005~0.01；

(c) 如果n点与旁边极小点的差值比n点停搏时限范围内的最大值的G3倍小则被排除，G3为R波与相邻前一个R波幅度比值的最小值，可以取0.06~0.2；

8）纠正误排除点：假设n点是被排除的极大点，如果它全部满足以下条件则认为是误排除的R波：

(a) n点处于两个R波之间，并且n点到前述两个R波时间间隔都大于前述两个R波的时间间隔的2/3；

(b) n点与前一个R波之间不存在两个以上不被认为是R波的极大点；

(c) n点到前一个R点和到后一个R点间隔都大于1/3秒；

(d) 在差分信号上，n点幅度与旁边极小点幅度差大于n点前一个R波与旁边极小点幅度差0.1倍；

(e) 在差分信号上，n点幅度与旁边极小点幅度差大于n点后一个R波与旁边极小点幅度差0.1倍；

9）在近似R波位置周围±25点范围内寻找到真正R位置。

与现有技术相比，本发明的优点至少在于：克服了现有R波检测方法中存在的延时性和不能检测停搏的问题，而可用于实时心电图分析、减少延时、减少所需要内存空间，并且准确率也有所提高。

附图说明

图1是现有技术中一种心电图R波检测方法的流程图；

图2是本发明心电图R波检测方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图及一较佳实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。

参阅图2，该心电图R波检测方法包括如下步骤：

1a）带通滤波：使用5-18Hz的前向滤波器对输入的心电图信号进行滤波并做相位延迟补偿；

1b）差分：对前向滤波器输出的信号进行差分处理，形成差分信号；

1c）数据整理：对差分信号进行变换：输出 = 输入的绝对值 / G1，G1为假定的人类R波差分值最大值，可取值0.1~0.5，若输出大于1则数据整理的输出设置成1，若输出小于0.01则数据整理的输出也置1；该数据整理过程不使用归一化方式，而是用一个绝对值，这样在后面检测中可以计算信号幅度，从而检测出停搏；

2a）对经数据整理后的信号使用公式d(n)*d(n) * log( d(n)*d(n) ) 进行香农能量转换；

2b）平均滤波：使用滤波宽度M=55～75点（153～208ms）的前向滤波器进行滤波并做相位延迟补偿；

3a）检测极大/小点：所述极大点是指值大于左边又大于右边的点，所述极小点是指值小于左边又小于右边的点；

3b）排除假R点：假设n点是极大点，它只需满足以下任一个条件就将被排除：

(a) 如果在n点停搏时限范围内差分信号小于G2a时，则此处应为停搏，n点对应的极大点不是R波，G2a为R波在差分后信号上的最小值，可取值为0.01~0.06，其取值跟信号噪声有关；

(b) 如果n点在平均滤波后的数据值小于G2b，则排除该点，G2b为允许R波最小峰值，可取0.005~0.01；

(c) 如果n点与旁边极小点的差值比n点停搏时限范围内的最大值的G3倍小则被排除，G3为R波与相邻前一个R波幅度比值的最小值，可以取0.06~0.2；

3c）纠正误排除点：该操作可以纠正突然R波变小的情况，进一步提高准确率，其过程为：假设n点是被排除的极大点，如果它全部满足以下条件则认为是误排除的R波：

(a) n点处于两个R波之间，并且n点到前述两个R波时间间隔都大于前述两个R波的时间间隔的2/3；

(b) n点与前一个R波之间不存在两个以上不被认为是R波的极大点；

(c) n点到前一个R点和到后一个R点间隔都大于1/3秒；

(d) 在差分信号上，n点幅度与旁边极小点幅度差大于n点前一个R波与旁边极小点幅度差0.1倍；

(e) 在差分信号上，n点幅度与旁边极小点幅度差大于n点后一个R波与旁边极小点幅度差0.1倍；

4a）在近似R波位置周围±25点范围内寻找到真正R位置。

以测试MIT-BIH心电数据为例，程序使用Matlab语言。

1） 设计带通滤波器5-18Hz，Chebyshev I 型滤波器[b a]，相位延迟平均为nc1 = 15点；

2） 获得原数据为ecg，长度为ecgcount；

3） 1a带通滤波：输出得到fecg；

 ecg2 = ecg; ecg2(ecgcount+1:ecgcount+2*nc1 +1) = 0; 

fecg = filter(b,a,ecg2); fecg = filter(b,a,fecg);

fecg = fecg(2*nc1 +1:ecgcount+2*nc1 +1);

4） 1b差分：fecg前后相减，输出为decg；

decg = fecg([2:length(fecg)]) - fecg([1:length(ecg)]);

5） 1c数据整理与2a 香农能量计算：输出为seecg；

seecg = abs(decg)/0.25;

seecg(find( seecg>1)) = 1; seecg(find(seecg<0.01)) = 1;

seecg = - seecg .* seecg .*log( seecg .* seecg);

6） 2b平均滤波：M=65点前向两次平均输出sfecg，参照1a带通滤波；

7） 3a检测极大/小点：得到maxI，minI

8） 3b排除假R点：

beginI，endI为n点左右的一个停搏区间起止位置。

如果 max( abs ( decg(b:t))) <0.015排除该点；

如果sfecg(n) < 0.009排除该点

如果sfecg(n) -sfecg(minIndex)< 0.1* max(abs(sfecg(b:t)))排除该点；

此点位R波点；

9） 3c纠正误排除：

假设n点为排除的极大点，前一R点的RR间期为RR；当前点到前后两个R点距离为pR，pN;另pV、RV，NpV分别是平均滤波后p，前R点，后R点与临近极小点之间差值。

如果pR< RR*0.66 不纠正；

如果pR< (60.0/180*360)不纠正

如果pN< (60.0/180*360)不纠正

如果pN<RR*0.66不纠正

如果n点与前一个R点之间有多于一个极大点，则不纠正；

如果pV< RV *0.1 不纠正

如果pV<NpV*0.1 不纠正

至此，纠正该点位R波；

10） 4a纠正误排除：

对于每个找到的R点，在原数据Ecg上，该点+/-25点内寻找最大值，该最大值为准确的R波位置。

该心电图R波检测方法的优点如下：

1、准确率提高：选择与前述现有技术中的相同实验数据，即MIT-BIH数据库集中的数据进行实验，现有技术中报道的准确率为99.79%，总共错检了219个，而本发明方法最好的效果是99.83%，总共错检了181个，其中不使用3c纠正误排除技术时，准确率为99.82，总共错检了193个；

2、可检测到停搏：不会在长时间停跳的心电图中检测出R波。

3、可进行实时检测：具有实时检测功能，可以直接用于心电图监护中的R波识别，延迟时间小于3个RR间期。

Claims (1)

1.一种心电图R波检测方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：

 1）带通滤波：使用5-18Hz的前向滤波器对输入的心电图信号进行滤波并做相位延迟补偿；

 2）差分：对前向滤波器输出的信号进行差分处理，形成差分信号d(n)；

 3）数据整理：对差分信号进行变换：输出d'(n)= 输入的绝对值 / G1，G1为假定的人类R波差分值最大值，取值范围0.1~0.5，若输出大于1则数据整理的输出设置成1，若输出小于0.01则数据整理的输出也置1；

 4）对经数据整理后的信号使用公式-d'(n)*d'(n) * log( d'(n)*d'(n) )进行香农能量转换；

 5）平均滤波：使用滤波宽度M=55～75点（153～208ms）的前向滤波器对经步骤4）处理后的信号进行滤波并做相位延迟补偿；

 6）检测极大/小点：所述极大点是指取值大于位于其左右两侧的点的选定点，所述极小点是指取值小于位于其左右两侧的点的选定点；

 7）排除假R点：假设n点是极大点，它只需满足以下任一个条件就将被排除：

(a) 如果在n点停搏时限范围内差分信号小于G2a时，则此处应为停搏，n点对应的极大点不是R波，G2a为R波差分后最小允许有效值，取值范围0.01~0.06，其取值与信号噪声有关；

(b) 如果n点在平均滤波后的数据值小于G2b，则排除该点，G2b为允许R波最小峰值，可取0.005~0.01；

(c) 如果n点与旁边极小点的差值比n点停搏时限范围内的最大值的G3倍小则被排除，G3为允许R波幅度突然变小的最大比例，取值范围0.06~0.2；

 8）纠正误排除点：假设n点是被排除的极大点，如果它全部满足以下条件则认为是误排除的R波：

(a) n点处于两个R波之间，并且n点到前述两个R波时间间隔都大于前述两个R波的时间间隔的2/3；

(b) n点与前一个R波之间不存在多个无效的极大点；

(c) n点到前一个R点和到后一个R点间隔都大于1/3秒；

(d) 在差分信号上，n点幅度与旁边极小点幅度差大于n点前一个R波与旁边极小点幅度差0.1倍；

(e) 在差分信号上，n点幅度与旁边极小点幅度差大于n点后一个R波与旁边极小点幅度差0.1倍；

9）在近似R波位置周围±25点范围内寻找到真正R位置。