基于VMD和平滑滤波的ECG去噪方法

针对目前变分模态分解法在心电信号降噪时存在模态分量难以取舍的问题,提出了一种改进的变分模态分解方法。首先对含噪心电信号进行变分模态分解,通过各模态分量的中心频率和模态分量与原始心电信号的互相关来确定噪声占优的模态分量与信号占优的模态分量。然后选取中心频率处于医学心跳频率范围的模态分量来提取心跳频率对应的采样点数,根据心跳频率对噪声占优的模态分量和信号占优的模态分量分别进行平滑滤波。最后使用处理过的模态分量重构心电信号,完成基线漂移和肌电噪声的去除。实验结果表明该方法的去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法及两者相结合的方法。

超导心磁信号测量技术及冠心病筛查

目的:为解决微弱心磁信号测量难题和验证临床应用效果,研究超导心磁信号测量技术及冠心病筛查。方法:首先,分析超导心磁信号测量技术原理,并构建超导心磁信号测量技术框架。其次,设计主机控制器、磁通锁定环、信号调理模块等关键电路,并研制软件系统和核心算法。最后,入组心脏健康、轻度心肌缺血和重度心肌缺血共计255例受检志愿者,分别同步心磁检查和冠脉造影术(CAG)检查进行对比试验。结果:对比试验结果表明:(1)健康受检者电流密度向量分布存在对等双极结构,心肌缺血受检者电流密度向量分布不存在对等双极结构;(2)心磁筛查与CAG筛查总体符合率Cr、总体Kappa值、重度缺血符合率、轻度缺血符合率、阴性符合率分别为86.22%、78.21%、86.79%、84.09%、86.67%;(3)心磁筛查结果真实性评价指标即敏感度、特异度、阳性率、阴性率、阳性似然比、阴性似然比分别为87.16%、84.41%、86.00%、86.67%、5.98、0.08。结论:心磁筛查和CAG筛查在心肌缺血诊断方面具有较高的符合率和一致性,超导心磁信号测量技术是一种准确又可靠的冠心病筛查方法。

心电散点图解析策略之向量平移法

向量平移法是在充分了解Lorenz散点图与差值散点图的作图原理及其内在联系的基础上,派生出来的两图合参的分析方法,体现了Lorenz散点图与差值散点图的优势互补关系。向量平移法不仅适用于二维Lorenz散点图与二维差值散点图的综合分析,也适用于三维Lorenz散点图与三维差值散点图的综合分析。有向临界连通图是闭合的向量环,表明差值散点图满足向量守恒定律;正确标注有向临界连通图是向量平移的前提。疑难复杂病例的散点图分型复杂、规律性较隐蔽,利用两图合参的向量平移法能够充分揭示心电大数据的内在规律,特别是差值散点图特征点集互不重叠,能更好地实现编辑、选图等分析操作,使快速准确地分析疑难复杂动态心电图成为可能。

新型柔性贴片式心电仪的临床应用

目的探讨可穿戴式柔性贴片式心电仪在心律失常方面的诊断价值,临床应用过程中的报警情况,患者满意度和安全性。方法1443例受试者同时佩戴24 h的柔性贴片式心电仪和常规动态心电仪(对照),检验两者对心律失常诊断的有效性及一致性,统计远程心电的报警情况及仪器佩戴过程中相关不良事件的发生情况。结果柔性贴片式心电仪检出心律失常987例,常规动态心电仪检出心律失常992例,心律失常诊断总符合率为98.7%。柔性贴片式心电仪测量平均心率(75.4±11.4)次/min,常规动态心电仪(71.5±12.1)次/min,2种仪器检测心率的组内相关系数(ICC)为0.892(95%CI:0.537~0.956),可重复性好。柔性贴片式心电仪正确报警例次率为100%。佩戴柔性贴片式心电仪期间皮肤瘙痒(0.28%vs.1.32%),皮肤过敏、红肿(0.14%vs.0.69%)和电极片脱落(0 vs.0.28%)的发生率低于常规动态心电仪(P<0.05)。结论柔性贴片式心电仪不良反应少、舒适度高,具有良好的安全性和临床适用性。

基于VMD和小波阈值的ECG肌电干扰去噪处理

针对现有心电信号肌电干扰去噪方法的不足,本文提出利用变分模态分解和小波阈值相结合的方法对心电信号肌电干扰进行去噪处理。该方法通过对含噪心电信号进行变分模态分解,确定信号主导模态分量与噪声主导模态分量,噪声主导模态分量的小波阈值变换和重构无噪心电信号,共四步实现对含有肌电干扰的心电信号的去噪处理。其中,通过分析研究所有模态分量中心频率的分布,确定变分模态分解的层数。多组仿真与真实含噪心电信号的相关实验表明,本文所提出的去噪方法可有效去除心电信号中的肌电干扰,且去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法和经验模式分解法。

滤除ECG中肌电和宽频率范围工频干扰的小波算法

目的设计小波去除噪声方法消除心电内肌电和宽频率范围的工频干扰。方法根据QRS波群含有的最高频率成分较高 ,T波和P波含有的最高频率成分较低的特性 ,选取双正交小波将原始信号分解 ,将各尺度上系数重新组合 ,然后再重构 ,得到消噪后的心电。结果受肌电干扰的心电信号分别叠加幅度为 2 0 %的 49Hz和 61Hz工频干扰的心电信号 ,经小波消噪算法后 49Hz至 61Hz工频干扰和肌电干扰已消除。结论该方法可以很好地去除肌电干扰和工频干扰的基频和谐波成分 ,而对工频干扰的频率变化并不敏感 ,对于 5 0 /60Hz的工频干扰可用同样的算法。

小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别

为了提高心电图(ECG)信号的身份识别正确率,提出一种小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别方法 (IWT-ABC-SVM)。采用一种小波阈值函数对ECG进行去噪处理,提取ECG特征,将ECG特征输入到支持向量机中进行学习,采用人工蜂群算法优化支持向量机参数,建立ECG的身份识别模型,采用MIT-BIH心电图数据进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他识别方法,IWT-ABC-SVM提高了ECG身份识别的正确率和可靠性。

基于QR分解最小二乘算法消除ECG中工频干扰

研究了一种基于QR分解最小二乘(QRD-LS)算法消除ECG中工频干扰的方法,此方法采用基于数据域处理的QRD-LS算法进行权值的训练和更新,其直接针对输入数据矩阵进行递推,且可用并行Systolic处理结构高效地实现。并且能自适应消除工频干扰,提高信干比,仿真结果验证了理论。

心电瀑布图在快速识别病态窦房结综合征各种逸搏心律中的应用

目的探讨房性、室性、交界性逸搏心律的心电瀑布图特征,为快速分析病态窦房结综合征(sick sinus syndrome,SSS)等缓慢性心律失常的动态心电图奠定基础。方法选择合并有上述三种逸搏心律的SSS病例,在常规观察其心电散点图的基础上,进一步分析其心电瀑布图特征;结合心电瀑布图的逆向技术,分析和总结三种逸搏心律的心电瀑布图特征及其与相应心电图的对应关系。结果SSS患者在窦房阻滞或窦性停搏的背景下出现的这三种保护性逸搏心律(房性、室性、交界性逸搏心律)的频率接近,相互竞争、反复交替,其心电散点图、RR间期直方图等常用分析工具揭示的特征不明显,但各种心律的心电瀑布图却特征各异,为快速分析此类病例提供了捷径。正常窦性心律的R峰带水平居中,宽度小于120 ms,色谱代表QRS波群的高度;P峰带、T峰带平行分居于R峰带上下,宽度与色谱分别代表P波、T波的时限和极性。窦性心律的三峰带心电瀑布图宽度、色谱若有变化,则意味着节律变换,其中房性逸搏心律的心电瀑布图特征为P峰带变色,R峰带、T峰带正常;室性逸搏心律的心电瀑布图特征为P峰带消失,R峰带变宽变色、T峰带变色;交界性逸搏心律的心电瀑布图特征为P峰带消失,R峰带、T峰带正常。结论心电瀑布图可用于快速识别SSS患者中的各类逸搏心律,在心电大据分析中能弥补心电散点图及RR间期直方图的不足。

一种ECG信号肌电干扰去除方法的研究

实测心电(ECG)信号通常被多种因素干扰,尤其是肌电干扰的去除存在较大困难。本文提出一种结合经验模态分解法(EMD)与主成分分析(PCA)的消噪算法来去除ECG信号的肌电干扰。解决了通常采用小波算法和EMD等方法会导致ECG信号产生振荡和丢失有用信息的难题。本研究利用PCA对含噪信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理,通过对MIT-BIH心电数据进行仿真,以及定性分析了信噪比(SNR)和均方误差(MSE)。结果表明,ECG信号中的肌电干扰被有效去除,所提方法的消噪效果整体上优于小波去噪算法和EMD消噪算法,是一种有效的消噪方法。

ECG信号提取电路的实现及Multisim滤波仿真

针对心电信号微弱、低信噪比的特点,设计了一种由多级放大、逐级滤波等电路组成的信号提取系统,介绍了各级电路的设计原理,并对设计过程中涉及到的关键问题作了详细分析;同时对系统核心滤波电路作了Multisim仿真,结果说明其滤波效果较好;最后,由样机实测得到ECG信号,经与标准ECG对比,说明该电路能实现比较清晰、完整的ECG信号的提取,满足一定的设计要求,可作为ECG信号提取之用。

基于DSP的去除ECG工频干扰的陷波滤波器设计

本文详细介绍了在以DSP为核心的心电监护仪中对50Hz工频干扰去除算法的实现方法。首先应用Matlab工具设计一个50Hz陷波滤波器,通过仿真确定合适的滤波器系数,然后充分利用DSP的软硬件特点,在DSP系统上实现该算法,并做了详细的分析和仿真。结果显示,系统能很好地去除50Hz干扰,并且速度较快符合实时性要求。

一种适于实时滤除ECG工频干扰新方法

讨论几种常用数字滤波方法的优缺点，并在Ｌｅｖｋｏｖ滤波法的基础上，提出一种新的滤波方法。采用上述几种滤波法对５０多人实测的心电信号进行滤波，结果表明，新提出的滤波方法效果最好，可满足数字心电图机实时处理的需要。

易于硬件实现滤除ECG信号运动干扰的变步长LMS算法

针对移动心电(ECG)信号监测系统中运动干扰难以滤除的问题,提出了一种易于硬件实现的数字自适应变步长最小均方(LMS)算法。通过简化步长因子与输入信号的关系,减少了权值更新系统的运算量;分析传统LMS算法收敛性不稳定的问题,结合迭代次数优化步长因子,提高了算法的收敛性能。对比传统LMS算法,所提算法在运算量增加微小的情况下,收敛性能大幅提升,信噪比(SNR)增加大于14d B。仿真结果表明:算法在心电信号进行实时硬件集成滤除运动干扰方面具有运算量小,滤波效果好等优点。

MEMRS-ECG心电网络系统与常规心电图仪在临床诊断中的差异性分析

目的:比较分析MEMRS-ECG心电网络系统与常规心电图仪在心电图采集及诊断方面的差异性。方法:随机选取住院治疗的216例患者,将采用MEMRS-ECG心电网络系统进行心电图检测的患者纳入观察组,采用常规心电图仪进行心电图检测的患者纳入对照组,每组108例。统计两组患者的诊断准确率、患者等待时间(T1)和医生等待时间(T2)、心电图数据以及患者和医护人员的满意度。结果:观察组的诊断正确率为95.37%,高于对照组的86.11%,其差异有统计学意义(x^2=5.510,P<0.05);观察组的患者等待时间(T1)和医生等待时间(T2)均明显少于对照组,其差异有统计学意义(t=31.823,t=24.327;P<0.05);两组患者心电图所显示的心率、P波时限、PR间期以及T波时限之间无统计学差异,而观察组患者的QRS时限明显低于对照组,其差异有统计学意义(t=24.249,P<0.05);观察组患者及医护人员对心电图检测的满意度明显高于对照组,其差异有统计学意义(t=8.217,t=7.435;P<0.05)。结论:MEMRS-EGG心电网络系统是一种快捷、准确率高的心电图检测技术,能够提高医院诊断效率及患者对医疗服务的满意度。

心电信号中特征波分割方法研究综述

在心电图信号中,正常的心跳波形通常包含P波、QRS波和T波,这些特征波的识别对疾病的辅助诊疗有着重要的价值,因而特征波的分割成为当前研究热点之一。首先概述了心电信号特征波分割的整体流程,并对传统信号处理算法应用于特征波分割任务进行了总结;然后分析对比了机器学习算法、深度学习算法在心电特征波分割任务中的特点;最后展望自监督学习算法在心电特征波分割领域的应用前景,为该领域的技术发展提供了新的研究思路。

Wavelet diagnosis of ECG signals with kaiser based noise diminution

The evaluation of distortion diagnosis using Wavelet function for Electrocardiogram (ECG), Electroencephalogram (EEG) and Phonocardiography (PCG) is not novel. However, some of the technological and economic issues remain challenging. The work in this paper is focusing on the reduction of the noise interferences and analyzes different kinds of ECG signals. Furthermore, a physiological monitoring system with a programming model for the filtration of ECG is presented. Kaiser based Finite Impulse Response (FIR) filter is used for noise reduction and identification of R peaks based on Peak Detection Algorithm (PDA). Two approaches are implemented for detecting the R peaks;Amplitude Threshold Value (ATV) and Peak Prediction Technique (PPT). Daubechies wavelet transform is applied to analyze the ECG of driver under stress, arrhythmia and sudden cardiac arrest signals. From the obtained results, it was found that the PPT is an effective and efficient technique in detecting the R peaks compared to ATV.

基于改进ICEEMDAN的肌电干扰去除算法

肌电干扰使心电信号产生细小波纹,频率分布范围宽广,严重影响心电图的准确性,不利于病情诊断。针对心电信号中肌电干扰去除效果不好的问题,提出基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的心电信号肌电干扰去除方法。对含有肌电干扰的心电信号进行ICEEMDAN自适应分解,得到一系列频率由高到低的模态分量,并计算每组分量样本熵,选择合适的分量进行提升小波阈值去噪,进而重构去噪处理后的分量和未经处理的分量完成去噪过程。选取MIT-BIH数据库提供的心电信号作为原始心电信号,仿真结果表明,该方法在不同信噪比肌电干扰下,去噪效果较好,尤其在20 dB肌电干扰下,能够显著提高信噪比,降低均方根误差且能比较完整地保留有效信号。

FastICA Peel-off for ECG Interference Removal from Surface EMG

Multi-channel recording of surface electromyographyic (EMG) signals is very likely to be contaminat-ed by electrocardiographic (ECG) interference, specifically when the surface electrode is placed on mus-cles close to the heart.

基于心电和脉搏波数据融合的呼吸率估计

本研究提出了一种通过心电和脉搏波提取呼吸信号并基于卡尔曼滤波的多路数据融合估计呼吸率的算法。算法分别从心电的RR间期、R波的绝对高度和脉搏波搏动周期中提取呼吸信号,利用AR模型估计呼吸率,根据信号波形、节律和频谱特征获得反映信号质量高低的质量指数,然后基于信号质量指数和卡尔曼滤波残差进行数据融合,获得融合呼吸率。14名志愿者参加了实验。结果表明,融合呼吸率比单独从心电或脉搏信号提取的呼吸率更好地反映了呼吸率的变化。与压阻式呼吸传感器提供的参考呼吸率相比,融合呼吸率误差为(-0.03±2.78)次/min,而从心电RR间期、R波的绝对高度和脉搏法提取的呼吸率的误差分别为(0.62±3.30)、(0.42±3.47)和(-0.17±2.69)次/min。总体认为,基于多路数据融合的方法可以有效避免干扰的影响,较准确地估计呼吸率。