CN103549950B

CN103549950B - 移动心电监测差分阈值检测改进算法

Info

Publication number: CN103549950B
Application number: CN201310578487.7A
Authority: CN
Inventors: 邓梅葵; 孙迎; 韩雯晴; 欧阳俭; 梁康; 陈静; 颜景浩; 冼志荣
Original assignee: University of Shanghai for Science and Technology
Current assignee: University of Shanghai for Science and Technology
Priority date: 2013-11-19
Filing date: 2013-11-19
Publication date: 2015-04-01
Anticipated expiration: 2033-11-19
Also published as: CN103549950A

Abstract

本发明涉及一种移动心电监测差分阈值检测改进算法，对原始ECG心电信号进行去噪处理，采用五点差分处理信号，使信号特征点更加突出，由差分阈值得到的R波切入点，利用一阶差分过零点，精确定位心电信号QRS波群，从而实时计算心率，算法易于实现，并且运算处理快、准确率较高。应用于移动心电监测。无论是MIT-BIH中ArrhythmiaDatabase麻省理工学院BIH心律失常数据库中心电数据还是移动心电监测仪设备采集到的实测数据都可以快速的、精确的计算出心率，为后续分析系统提供有用的相关数据。

Description

移动心电监测差分阈值检测改进算法

技术领域

本发明涉及一种检测技术，特别涉及一种移动心电监测差分阈值检测改进算法。

背景技术

心血管疾病发病率越来越高，已成为目前对人类生命构成最大的危害疾病之一。而心电图是检测、诊断和预防这类疾病的主要有效方法。传统的PC监护仪价格昂贵，体积庞大，不便移动且主要集中在医院，而无法实时监护患者的病情，给病人和医生带来很大不便。针对这些弊端，也随着嵌入式和网络通讯技术的飞速发展，克服传统的移动心电监测仪应运而生，它具有低成本、体积小、可靠性高、操作简单等优点，适用于个人，家庭，中小型医院和社区医疗单位。移动心电监护设备能够快速对动态心电信号进行实时检测和心脏疾病的自动诊断，以便能为用户提供紧急救护、疾病预警、医学咨询和指导等多种服务，必然，选择一种准确快速适用的心率检测算法，意义重大。

目前，心电检测算法繁多，诸如:差分阈值法，模板匹配法，小波变换法和神经网络法等。差分阈值法算法简单，处理速度快，易于工程实现；模板匹配法原理简单，但对高频噪声和基线漂移很敏感；小波变换法具有良好的时频局域化特性,检测准确度高，但计算量较大，不适于实时处理；神经网络法能够实现很好的判别效果，但训练时间较长，实时性差。上述方法各有优缺点，比较起来差分阈值法比较折衷，针对传统差分阈值法中阈值选取固定而产生局限性，提出根据当前信号特点自适应动态设置阈值，采用五点差分处理信号，使信号特征点更加突出，由差分阈值得到的R波切入点，对QRS波群特征进行判定，精确定位Q、R、S各波，进行心率计算。

发明内容

本发明是针对移动心电监测应用、传统差分阈值法中阈值选取固定产生局限性的问题，提出一种移动心电监测差分阈值检测改进算法，基于差分阈值，利用一阶差分过零点，精确定位心电信号 QRS 波群，从而实时计算心率，算法易于实现，并且运算处理快、准确率较高。

本发明的技术方案为：一种移动心电监测差分阈值检测改进算法，具体包括如下步骤：

1）对原始ECG心电信号进行去噪处理：设计滤波器法对采集到的原始ECG信号进行去噪，高通滤波器法去基线漂移，低通滤波器去除工频干扰；

2）QRS波群检测：

A:首先对步骤1）去噪处理后心电信号为 x (n)，分别进行五点差分和一阶差分，信号长度为L，可得五点差分信号为y(n)和一阶差分信号为d(n)，

y(n)=x(n+2)+x(n+1)-x(n-1)-x(n-2) ，其中，n = 2,3......，L-2

d( n)= x(n+1)-x(n)，其中，n=1,2......，L?1；

B:其次求初始阈值和初始平均幅值阈值：

取步骤1）去噪处理后心电信号x(n)的前6s数据Xi，以2s为单位周期将Xi划分成3段，按五点差分公式作差分运算，然后每一周期段内分别求得，五点差分心电数据的最大正差分值Dmaxi、最小负差分值Dmini和Xi信号的最大幅值Amaxi、最小幅值Amini，然后对五点差分最大Dmaxi、最小值Dmini、Xi信号幅度最大值Amaxi和幅度落差值（Amaxi-Amini）求算术平均值，依次得到初始阈值DDmax、DDmin、AAmax和初始平均幅值阈值TH，阈值可以表示为如下式子：

其中；；；；；每个单位周期的阈值由初始阈值及当前段最大、最小差分和最大幅值来共同决定，th为阈值参数；

C:更新阈值：初始阈值检测到的6s数据的R波后，采用滑动平均法来修正检测阈值，取每2s为动态阈值调整范围，最新阈值由当前段阈值和初始阈值共同决定，新的阈值为：

；

D:用五点差分信号y(n)进行R波检测：当满足当前差分值大于正差分阈值DDmax，下一点差分值也大于正差分阈值DDmax，并且当前幅值大于幅度阈值Aamax，以此点为起始点作160ms的窗口，如果窗口内存在其差分值小于负差分阈值DDmin的点，则找出窗口内最大峰值点，作为R波峰值点，随后每分段周期内阈值按步骤B和C中阈值计算和更新公式进行修改，以新的阈值继续检测初始R波，其中跳过临床心电生理学医学原理上的不应期检测，即R波后200ms内不需检测；

E：初步检测到R波后，由五点差分确定QRS波群入口点，以每一个R波峰值点为中心,分别向前向后寻找Q点和S点，R 波与其对应的 Q、S 波的位置关系为：如果 R波在一阶差分信号d(n)中为 QRS 波群所对应的向下过零点，即其值为负，则 Q 波应为 R波所在位置前面的第一个向上过零点，即其值为正；S 波为 R 波所在位置后面的第一个向上过零点，即其值为正；向前向后求一阶差分过零点以及初始平均幅值阈值判断条件来精确定位心电信号QRS波群，完成QRS波群检测检测。

本发明的有益效果在于：本发明移动心电监测差分阈值检测改进算法，应用于移动心电监测。无论是MIT-BIH中Arrhythmia Database麻省理工学院BIH心律失常数据库中心电数据还是移动心电监测仪设备采集到的实测数据都可以快速的、精确的计算出心率，为后续分析系统提供有用的相关数据。

附图说明

图1为本发明移动心电监测差分阈值检测改进算法检测流程图；

图2为本发明移动心电监测差分阈值检测改进算法差分运算中的一种五点差分前后时域图；

图3为本发明移动心电监测差分阈值检测改进算法中预处理后的信号图。

具体实施方式

一种移动心电监测差分阈值检测改进算法,如图1所示检测流程图，包括如下步骤：

一、原始ECG心电信号的去噪：

采取设计滤波器法对采集到的原始ECG信号进行去噪，即设计高通滤波器法去基线漂移，使用低通滤波器去除工频干扰。即这些采用设计滤波器法得到的ECG信号均基于下述假设：

a)由体表电极检测到的 ECG信号中含有七种不同类型的干扰, 即工频干扰﹑基线漂移﹑电极接触噪声、电极极化噪声、肌电干扰、放大电路内部噪声和运动伪迹, 其中 50 Hz 及其倍频附近的工频干扰和 1 Hz 以下的基线漂移是两个最主要的干扰源。

b)心电信号处理，对线性相位严格要求，有限精度运算中的稳定性要有所保障，运算误差引起的输出信号噪声功率也是越小越好，运算速度要快，基于此我们选择FIR滤波器会更适合。基于滤波器设计要求，即阻带衰减及过渡带的指标要求，本发明设计的是凯塞尔窗，采用窗函数法设计技术，设计滤波器。在这样的假设下，我们得到了相对干净的ECG信号。

二、QRS波群检测：

设预处理后心电信号为 x (n)，信号长度为L，对 x (n)求五点差分和一阶差分。

五点差分：y(n)=x(n+2)+x(n+1)-x(n-1)-x(n-2) （1）

其中，n = 2,3......，L-2

一阶差分：d( n)= x(n+1)-x(n) （2）

其中，n=1,2......，L?1

对预处理后的信号x (n)进行两次差分处理分别运算，由公式（1）可得，五点差分信号为y(n)。其五点差分前后时域图可见图2所示。由公式（2）可得，一阶差分信号为d(n)。建立y(n)中奇异点与d(n)信号之间的对应关系。

取预处理后心电信号x(n)的前6s数据Xi，以2s为单位周期将Xi划分成3段，按式（1）作差分运算，然后每一周期段内分别求得，五点差分心电数据的最大正差分值Dmaxi、最小负差分值Dmini和Xi信号的最大幅值Amaxi、最小幅值Amini。对五点差分最大Dmaxi、最小值Dmini、Xi信号幅度最大值Amaxi和幅度落差值（Amaxi-Amini）求算术平均值，依次得到初始阈值DDmax、DDmin、AAmax和初始平均幅值阈值TH。这些阈值可以表示为如下式子：

(3)

其中；；；；；每个单位周期的阈值由初始阈值及当前段最大、最小差分和最大幅值来共同决定，th为阈值参数，根据心电信号R波大小而异，为适应R波峰值小的情况可自由设置，其值取以2底的指数为宜。用初始阈值检测到的6s数据的R波后，采用滑动平均法来修正检测阈值。我们对数据进行处理，取每2s为动态阈值调整范围。最新阈值由当前段阈值和初始阈值共同决定。新的阈值更新形式为：

（4）

得到检测阈值后，对信号y(n)进行R波检测，当满足当前差分值大于正差分阈值DDmax，下一点差分值也大于正差分阈值DDmax，并且当前幅值大于幅度阈值AAmax。以此点为起始点作160ms的窗口，如果窗口内存在其差分值小于负差分阈值DDmin的点，则找出窗口内最大峰值点，作为R波峰值点。随后每分段周期内阈值按（3）和（4）式进行修改，以新的阈值继续检测初始R波。根据临床心电生理学医学原理上的“不应期”原理，确定在R波后200ms内不会再次出现R波，所以可以跳过不应期检测。初步检测到R波后,建立y(n)中奇异点与d(n)信号之间的对应关系，由五点差分确定QRS波群（QRS是心室除极波，在心电图上，P波后第一个向下的波形叫Q波，第一个向上的波形为R波，R波后第一个向下的波形为S波，由于三者是相连的，统称为QRS波群）入口点，可以以每一个R波峰值点为中心,分别向前向后寻找Q点和S点。在前面我们提到，由公式（2）我们可得到一阶差分信号为d(n)。在 ECG 的信号d(n)中，R 波与其对应的 Q、S 波的位置关系为：如果 R波在信号d(n)中为 QRS 波群所对应的向下过零点(其值为负)，则 Q 波应为 R波所在位置前面的第一个向上过零点(其值为正)；S 波为 R 波所在位置后面的第一个向上过零点(其值为正)。向前向后求一阶差分过零点以及初始平均幅值阈值判断条件来精确定位心电信号QRS波群。下一步工作就是直接计算心率。

采用多组来自 MIT-BIH提供的心电数据和一些临床实测多组心电数据,我们首先将采集到的原始ECG信号进行预处理，然后采用移动心电监测差分阈值检测改进算法对其进行检测。

根据 MIT-BIH库提供的 R波波峰点，我们把检测结果与其QRS 波群的起止点所在的位置进行了对比，结果表明该方法可以准确定位 R 峰所在位置及Q、S波。表1中分别列出了MIT-BIH 库中 QT 数据库信号检测结果。表1中，A表示：房性早搏；/ 表示：延迟起跳；L表示：左束支传导阻滞；a表示：异常房性早搏；V 表示：室性早搏；F 表示：心室融合心跳；N 表示：正常；R 表示：右束支传导阻滞。表2为移动心电监测临床实测心电信号检测效果。根据此方法找到的QRS波群，可以实时计算出心率值。

表 1

MIT-BIH数据记录号	信号特征	误检率	漏检率	准确率
					100	A	0	0	100%
107	/	0	0	100%
					108	V	1	3	96%
111	L	0	0	100%
					119	VV	0	0	100%
122	N	0	0	100%
					201	a	1	0	100%
208	FV	1	1	99%
					212	R	0	0	100%
221	V	0	0	100%
					234	N	0	0	100%

表2

移动心电监测仪文件名	目测QRS波群数	多检数	漏检数	错检数	准确率
						201306261321	1992	4	1	2	99.65%
201306261407	1878	1	5	2	99.37%
						201306281533	1893	0	2	1	99.84%
201306281607	1589	0	1	2	99.81%
						201307011007	1678	3	2	3	99.53%
201307011110	1788	1	2	2	99.72%
						201307051310	1684	0	0	3	99.83%
201307051443	1774	3	1	1	99.72%
						201307101002	1678	0	1	3	99.77%
201307101120	1567	0	0	0	100%

对测试结果进行数据处理，首先对ECG原始数据进行设计滤波器法去除噪声，去除噪声后的ECG信号如图3所示，由图3可见预处理后的ECG信号效果较好，我们再运用提出的算法对数据库数据以及实测ECG所有波群进行检测，大量测试结果表明，我们实现的波群检测有很高的正确性。

Claims

1.一种移动心电监测差分阈值检测改进算法，其特征在于，具体包括如下步骤：

1)对原始ECG心电信号进行去噪处理：设计滤波器法对采集到的原始ECG信号进行去噪，高通滤波器法去基线漂移，低通滤波器去除工频干扰；

2)QRS波群检测：

A:首先对步骤1)去噪处理后心电信号为x(n)，分别进行五点差分和一阶差分，信号长度为L，可得五点差分信号为y(n)和一阶差分信号为d(n)，

y(n)＝x(n+2)+x(n+1)-x(n-1)-x(n-2)，其中，n＝2,3......，L-2

d(n)＝x(n+1)-x(n)，其中，n＝1,2......，L-1；

B:其次求初始阈值和初始平均幅值阈值：

取步骤1)去噪处理后心电信号x(n)的前6s数据Xi，以2s为单位周期将Xi划分成3段，按五点差分公式作差分运算，然后每一周期段内分别求得，五点差分心电数据的最大正差分值Dmaxi、最小负差分值Dmini和Xi信号的最大幅值Amaxi、最小幅值Amini，然后对五点差分最大Dmaxi、最小值Dmini、Xi信号幅度最大值Amaxi和幅度落差值(Amaxi-Amini)求算术平均值，依次得到初始阈值DDmax、DDmin、AAmax和初始平均幅值阈值TH，阈值可以表示为如下式子：

\begin{matrix} DD \max = D \max / th = 1 / th * {\frac{1}{3} Σ_{i = 1}^{3} D \max i} \\ DD \min = D \min / th = 1 / th * {\frac{1}{3} Σ_{i = 1}^{3} D \min i} \\ AA \max = A \max / th = 1 / th * {\frac{1}{3} Σ_{i = 1}^{3} A \max i} \\ TH = (A \max - A \min) / th = 1 / th * {\frac{1}{3} Σ_{i = 1}^{3} (A \max i - A \min i)} \end{matrix}\}

其中Dmaxi＝max(Y[k])；Dmini＝min(Y[k])；Amaxi＝max(X[k])；Amini＝min(X[k])；

Y[k]＝X[k+2]+X[k+1]-X[k-1]-X[k-2]；每个单位周期的阈值由初始阈值及当前段最大、最小差分和最大幅值来共同决定，th为阈值参数；

\begin{matrix} DD \max = DD \max * 2 / 3 + D \max [i] / 3; \\ DD \min = DD \min * 2 / 3 + D \min [i] / 3; \\ AA \max = AA \max * 2 / 3 + A \max [i] / 3; \end{matrix}\};

E:初步检测到R波后，由五点差分确定QRS波群入口点，以每一个R波峰值点为中心,分别向前向后寻找Q点和S点，R波与其对应的Q、S波的位置关系为：如果R波在一阶差分信号d(n)中为QRS波群所对应的向下过零点，即其值为负，则Q波应为R波所在位置前面的第一个向上过零点，即其值为正；S波为R波所在位置后面的第一个向上过零点，即其值为正；向前向后求一阶差分过零点以及初始平均幅值阈值判断条件来精确定位心电信号QRS波群，完成QRS波群检测检测。