用DCT压缩ECG数据的新方法

提出一种高压缩比、高保真度的ＤＣＴ（离散余弦变换）压缩ＥＣＧ（心电图）数据的方法。ＥＣＧ波形中变化梯度大的部分（如ＱＲＳ波段）是导致信号能量铺展于大部分ＤＣＴ分量上的主要因素。鉴此，我们通过插值处理将其扩展成变化梯度小的波形，从而促使信号能量集中地分布于低频ＤＣＴ分量上，实现只需保留更少的ＤＣＴ分量，舍弃更多的ＤＣＴ分量，提高ＥＣＧ数据压缩比。本方法对ＭＩＴ的ＥＣＧ数据，在两种采样速率（５００Ｈｚ和２５０Ｈｚ）下进行了处理，数据处理结果显示，在百分比均方根误差（ＰＲＤ）为Ｉ～４％，相关系数（ｃｃ）为０．９５～０．９９７时，ＣＲ（压缩比）达到９～１７。另外，对原始的有噪ＥＣＧ数据，本方法还具有良好的去噪声性能。

一种基于几何特征的ECG波形识别算法

目的 ECG自动分析系统由两部分组成:波形识别和智能诊断。在实际应用中,心电波形识别是该系统的关键。波形识别的精确性和可靠性决定了心脏病诊断的可靠性。为提高波形识别的速率及准确度,本文提出一种基于几何特征的ECG波形识别算法。方法首先利用数字滤波算法对信号进行预处理,提高信号的信噪比,然后通过改进的二阶导数计算出数据的几何特征:点的斜率和运动趋势,并在此基础上,结合ECG波形的实际物理特征,利用算法实现T波、P波、QRS波群的起点、终点以及波峰波谷的自动识别。结果统计分析结果表明,本算法能够快速高效地识别ECG波形。同时将该算法与其他当前各种ECG波形识别算法进行对比,该识别算法在识别的精确性与阳性预测值方面具有更好的性能。结论本文提出的基于几何特征的ECG波形识别算法可以进一步提高当前ECG波形识别算法的性能。

基于虚拟仪器技术的心电信号采集系统设计

心脏类疾病是现今影响我国人均寿命的重要因素,日常生活中能够做到早发现早治疗,可以大大减少该类疾病对人民群众身体健康的影响。测量系统基于LabVIEW软件平台设计而成,通过对心电信号的特征分析,选择合适的传感器,设计完成信号的放大调理电路,将传感器的输出信号调整为适于采集的信号形式,通过myDAQ数据采集卡,完成信号的采集。通过软件平台对接收到的信息进行深度分析,并且实时显示在软件的前界面。实现了心电信号的实时采集、分析、处理、显示。

心电计算机辅助诊断中的波形检测和识别方法研究

将医生读图经验引入波形识别,抛弃了仅就波形形态进行识别的做法,提出了采用Ⅱ、Ⅴ_5导双基准导联进行波形检测和多基线体系实现参数测量等新方法。用本方法编写的自动诊断程序可诊断40多种心脏病。经304例验证及313例临床应用,与医生读图的符合率超过90%,说明该方法对提高自动诊断的正确率有显著效果。

改进型心电定位系统用于PICC尖端定位的研究

目的探讨改进型心电定位系统在PICC置管中的应用效果。方法将70例行超声引导改良赛丁格技术PICC置管患者随机分为对照组与观察组各35例,对照组采用传统心电图机法心电定位系统进行PICC尖端定位,观察组采用智能手机联合袖珍便携式心电采集盒法的改进型心电定位系统。比较两组PICC置管到位率、心电图波形稳定性、定位耗时和成本、操作者满意度。结果两组PICC尖端到位率比较,差异无统计学意义(P>0.05);观察组心电图波形稳定性、定位耗时、定位成本及护士满意度显著优于对照组(P<0.05,P<0.01)。结论改进型心电定位系统用于PICC尖端定位准确、安全可靠,便携快捷,智能经济,云数据可实现资源共享和远程交流。

基于稀疏分解和模糊理论的心电信号波形检测及识别

心电图是现代医学的一个重要诊断依据。用计算机检测识别心电信号波形,能缓解越来越庞大的心电数据给医务人员带来的工作压力,减少因疲劳、疏忽以及主观偏差产生的误差。利用改进的Gabor字典和粒子群优化算法,对心电信号做稀疏分解,并根据所得系数及对应的原子特性,建立模糊规则检测QRS波群。再在QRS波群前后,通过稀疏分解找到最有可能对应着P波、T波的原子,然后用模糊系统完成P波、T波的检测识别。实验表明,算法QRS波群检测正确率高,P波、T波波形识别符合专家的主观判断,算法切实可行。

基于稀疏分解和神经网络的心电信号波形检测及识别

心电图是现代医学的一个重要诊断依据。用计算机检测识别心电信号波形,能缓解越来越庞大的心电数据给医务人员带来的工作压力,减少因疲劳、疏忽以及主观偏差产生的误差。利用改进的Gabor字典和粒子群优化算法,对心电信号做稀疏分解。稀疏分解得到一个和原信号相比非常稀疏的解向量,与解向量中每个非零值相对应的是从字典中选出的和原信号结构特点最为接近的字典中的一组原子。根据解向量中非零值的大小以及对应原子的波形,确定此原子代表的波的波幅、波宽、波形、位置等信息。然后利用心电信号的先验知识,确定原子代表的波属于那种特征波(P波、QRS波群或T波),进而建立神经网络的训练样本。经过训练,神经网络将能实现对稀疏分解后的心电信号波形的自动检测识别。实验证明,此算法能同时实现几种特征波的检测及识别。

基于STM32的便携式心电信号采集系统设计

设计了一套便携式、高精度的小型实时心电信号采集显示系统.采用STM32作为核心控制器,选用TI公司的ADS1298模拟前端IC芯片,二者构成系统的数据采集部分. ADS1298采集的信号通过SPI通信发送到控制器,然后利用蓝牙模块将数据发送到由LabVIEW搭建的上位机显示平台,最后进行数据处理,显示心电波形图.实验结果表明:该系统能够实现人体心电信号的高精度(μV/bit)、便携式采集,并能实时动态显示波形;利用现有的高效滤波算法EMD对所采集数据进行处理,结果显示EMD的滤波效果与本文模型基本一致.

几种疑难心电波形的自动识别方法探讨

本文提出几种疑难心电波形的识别方法,该方法的特点在于将医生读图的经验引入识别过程,设定可能性识别判据,从而显著提高了自动诊断系统对于预激综合症、完全性左、右束支传导阻滞和心肌梗塞等病种的诊断准确性。

一种低噪声便携式的心电监测仪设计

针对实时监测心电信号对心电分析有重大意义。设计了一种心率监测方法,经导联输入从体表获得的心电信号先经滤波器滤除高频干扰再经一个50 Hz陷波器进一步抑制电源干扰,然后进入MSP430单片机的A/D转换得到数字化的心电信号。电路抗50 Hz陷波性能好,噪声小,整个电路经Electronics Workbench仿真观察波形基本无失真。经试验验证监测仪显示心电信号清晰稳定,基本满足临床监护以及病理分析的要求。

基于稀疏分解的心电信号波形检测及形状识别

为对心电信号进行波形检测和形状识别,解决心电信号自动诊断的重点和难点,在稀疏分解的理论基础上,构造符合心电信号特点的超完备字典,基于此字典,利用匹配追踪算法对心电信号做稀疏分解。根据稀疏分解所得解向量及与解向量在字典中对应的原子找出心电信号的特征波的起点、终点、峰值点等,最终实现心电信号的几种特征波的波形检测及形状识别。实验证明该算法的QRS波群检测率为99%,P波、T波检测率为85%,对P波和T波的形状识别符合人的主观判断。这些检测和识别结果为心脏病的自动诊断提供了依据。

血压波功率谱熵与年龄的关系

以10位年轻(21岁-34岁)与10位年老(68岁-81岁)的经过严格筛选的健康人为研究对象,同步记录每位受试者在仰卧时的血压波、心电图、呼吸波信号,计算出所有信号的功率谱熵。结果是:年轻组的血压波功率谱熵明显大于年老组(P<0.01),而心电图与呼吸波的功率谱熵没有显著差异(P>0.1)。这一结果预示着血压波功率谱熵可作为心率波动的一种新的度量。

心电同步在脉搏血氧测试中的应用

本文讨论了血氧饱和度测量中的一种新方法：利用心电信号的Ｒ波来同步脉搏波信号，更好地从脉搏波信号中提取特征值。更进一步，根据Ｒ波对脉搏波叠加平均，提高信噪比，利用平均后的脉搏波计算血氧饱和度。经证明可得到更好的结果。

傅里叶级数在心电信号模拟中的应用

为了解决心电医疗设备中波形校正,设备检修的问题.文中分析了心电信号模拟的方法,提出了运用傅里叶级数(Fourier Series)对心电信号Q、R、S、P、T波形,QRS、P-R、S-T间期进行模拟仿真.仿真结果表明:心电信号随时间呈现周期性变化,R波幅值最大,T、P、S、Q波幅值逐渐减小,模拟的心电信号可以调节幅度、间期、心率,产生各种病症的心电信号,有利于心电图机,便携式心电监护仪设备的检测与校准.

一种基于波形特征的12导联心电信号质量的估计方法

目的研究一种定量评估12导联心电信号质量的新方法。方法基于12导联心电的时域波形特征,重点分析单导联心电的自相关、不同导联心电的互相关(不同导联QRS波群定位结果的差异,及重构心电与原心电的相关性),提出心电信号质量指数定量计算方法;结合直线型与饱和信号识别、链路误码与起搏脉冲滤除、运动伪迹识别等处理措施实现12导联心电信号质量评估。结果经生理数据网"挑战2011"12导联心电的测试,本方法对998例训练数据"可用"与"不可用"二元分类的准确率为93.6%,而对500例测试数据的分类准确率为89.8%。结论波形特征适于12导联心电信号质量的定量评估。

信号平均导致心电信号波形改变的研究

在现有的人的心电信号时域频域分析工作中存在着一些问题：去干扰问题、单搏与信号平均问题、以及数据不等长、标准不一致、频谱分析窗口的选择等问题。由于这些问题的影响，导致分析结果很不一致。研究表明叠加平均去噪有一定的局限性，叠加平均可造成波形失真。

急诊科患者心电监测时电极安放部位皮肤紧急处理的研究

目的探讨三种皮肤处理方法在急诊科危重患者进行心电监测时皮肤紧急处理的有效性。方法选取急诊科需要紧急心电监测的患者180例,分为甲、乙、丙三组,每组60例患者,三组监测位置都为RA、LA、LL。其中,甲组患者监测部位皮肤用生理盐水进行处理;乙组患者监测部位皮肤用75%酒精进行处理;丙组患者监测部位皮肤用手消液进行处理。比较使用三种方法进行皮肤处理后ECG波形质量。结果丙组患者ECG波形质量优于甲组和乙组(P<0.05)。结论利用手消液对急诊科患者心电监测部位皮肤进行处理,可快速去除电极安放部位皮屑,油脂及污垢等,湿润皮肤表面,从而为监护仪提供高质量ECG波形创造必要前提。

小波分析在心电信号处理中的应用

主要从三个方面 (心电信号的预处理、参数检测和波形检测以及心电图的压缩 )综述了小波分析在心电信号处理中的应用 ,对各种算法进行了比较和评价 。

家用移动智能心电监护系统设计

心电监护是心脏病防御的重要依据,基于穿戴式传感检测和蓝牙技术,设计了一种家用移动智能心电监护系统。系统采用HKD-10L蓝牙心电传感器采集心电数据,发送到Android终端实时地画出心电图,基于特征点分析,进行心电异常诊断,通过网络将心电数据和诊断报告上传至云服务中心,方便日后查询与医生实时在线复诊。设备搭建方便,成本低廉,用MIT心电数据库进行测试,心电波形分析正确率达95.5%。

可穿戴心电监护设备设计与实现

为了满足心脏病患者日益增长的心电监护需求,设计了一种可穿戴式的心电监护设备来满足患者日常生活的心电监护功能。设备设计包括硬件和软件2部分,硬件方面采用柔性织物电极、AD8232芯片和STM32微控制器实现对心电信号的采集、A/D转换和传输功能;软件方面借用小波变换在心电信号去噪和识别方面的优势,获得清晰的心电信号和心率,并实现对症状的初步诊断;最后设计了基于LabVIEW平台的友好人机交互界面,可以直观、清楚的显示心电信号的实时波形,当前患者的R-R间期和心率参数。利用本设备对几位志愿者进行测试,得到了良好的结果,可以实现患者日常心电监护。