缓慢型心房颤动(Af)伴发长R-R间期在静态心电图(ECG)中发生率及意义

探讨ECG(静态心电图)在缓慢型Af(心房颤动)伴发长R-R间期中的应用意义。方法 截选2021年03月至2022年03月54例ECG提示缓慢型心房颤动患者,按照有无伴随相关症状(头晕、黑朦、晕厥等),分为甲组33例(有相关症状)和乙组21例(无相关症状);按照年龄,分为老年组30例(≥80岁)和非老年组24例(<80岁);比较各组伴发长R-R间期发生率。结果 本试验中,甲、乙组伴发长R-R间期发生率差异明显,甲组发生率显著更高(P<0.05)。老年组、非老年组伴发长R-R间期发生率差异明显,老年组发生率显著更高(P<0.05)。结论 缓慢型心房颤动行静态心电图检查,能够准确诊断患者有无伴发长R-R间期;针对老年患者和伴随头晕、黑朦、晕厥等症状患者,应加强其静态心电图检查,以便更好诊断、鉴别其病情,促使患者尽早接受专业治疗和干预,保证其生命安全与预后质量。

基于蓝牙智能心音带的心电图信号分析及其在疾病诊断中的应用研究

心电图信号是评估心脏功能和诊断心脏疾病的重要工具。本研究旨在探索基于蓝牙智能心音带的心电图信号分析方法及其在疾病诊断中的应用,介绍了心电图的基础知识,强调了其在疾病诊断中的重要性;详细讨论了蓝牙智能心音带的原理和设计,以及心电图信号采集技术的改进;进一步探讨了心电图信号的预处理和滤波技术、特征提取方法,以及心律失常的检测与分类算法;阐述了心电图信号在心血管疾病诊断和监测、心律失常检测与分类,以及其他疾病诊断和辅助判断中的应用;研究的局限性和进一步改进方向也得到了探讨。本研究为心电图信号分析及其在疾病诊断中的应用提供了重要参考。

小波分析应用于对心电图信号实时处理的研究

简要介绍了小波变换原理和Mallat快速小波变换算法 ,重点介绍了如何运用小波分析对心电图 (Electrocardiogram ,ECG)信号消噪 ,并解决了它所涉及到的问题 :小波函数的选取、噪声频段的分析、阈值处理和解决了在ECG信号采样中实时小波滤波所遇到的问题———数据滤波前的分段和滤波后的衔接 .通过实验的证明 ,提出的方法能够很好地滤除ECG信号中的基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其它高频干扰 。

基于多分辨率分析的心电图信号去噪算法

在心电信号的采集过程中 ,不可避免地会混入肌电噪声、基线漂移和 5 0Hz工频干扰等噪声信号 ,不同程度地造成了常规心电图 (ECG)特征识别方法对心电信号特征点提取的误判和漏判。根据二进小波在各个尺度上所具有的不同带宽的带通滤波特性 ,提出了二进小波去噪和特征提取的算法。所提算法能很好地抑制各种干扰 ,可消除基线漂移 ,为运用阈值法等识别算法对心电信号进行实时准确的特征识别提供了理想的波形。采用MIT/BIH数据库中的心电数据对算法进行检验 。

基于自适应滤波的心电图中呼吸信号的提取方法

目的:利用基于递归最小二乘(recursiveleast square,RLS)算法的自适应滤波器对心电图信号进行滤波,提取心电信号中的呼吸信号.方法:通过对常规的肢体导联心电检测设备获取的心电信号进行处理,提取心电特征信号R波幅度序列和R波间期序列作为自适应滤波器的原始输入信号和参考信号,通过RLS算法的自适应滤波,提取心电图中调制的呼吸分量.结果:经过时、频域分析,自适应滤波后估算出的呼吸信号与真实的呼吸信号在时域和频域都显示出了良好的相关性.结论:本方法设计合理,结果准确可靠,是一种简便高效、无创、低成本的呼吸监护手段.

基于数字信号处理技术的新型心电图自动分析系统

目的开发新型的数字心电图自动分析系统 ,实现对多导联同步心电图的实时快速处理和高质量的分析。方法 1 )采用单片机 89C5 5与基于数字信号处理技术 (DSP)处理器TMS32 0F2 0 6相结合的双CPU结构 ,将单片机强大的控制功能与DSP处理器的快速处理功能相结合 ;2 )采用DSP软件实现简单整系数快速滤波算法 ,实现心电图参数的自动计算算法。结果该系统设计原理合理 ,全面测试后已用于所研制的心电图自动分析仪中。结论为了在多导同步数字心电图机中实现实时处理和高速计算 ,必须采用先进的硬件资源 (DSP技术 ) 。

基于黑板模型的心电图解释系统BBIS－ECG设计

作者提出一种基于黑板模型的心电信号解释系统的设计方案，该系统模拟心电专家诊断的思维过程，通过样本学习自动获取模糊规则，以启发性知识控制诊断流程，并通过对模糊量隶属度函数和模糊规则可信度因子的计算，以双向非精确推理进行诊断。同时，将计算模型纳入知识库，应用信号处理的基本原理在信号处理与信号解释之间也建立了双向作用，实现了真正意义上的定性推理与定量计算的结合。并利用同一通道信号的上下文信息及不同通道间的相关信息协助诊断，更有效地利用了数据信息。

ADI AD8233心电图(ECG)信号调理模块解决方案

AD8233是用于ECG和其他生物电势测量应用的集成信号调节模块。它被设计成在存在噪声条件的情况下(例如由运动或远程电极放置产生的那些)提取,放大和过滤小的生物电势信号。该设计允许超低功耗模数转换器(ADC)或嵌入式微控制器轻松获取输出信号。AD8233实现了一个两极高通滤波器,用于消除运动伪影和电极半电池电位。该滤波器与放大器的仪表架构紧密耦合,允许在单个级中的大增益和高通滤波。

心电图信号处理技术及小波变换方法

给出了心电信号处理的两种方法。第一种方法是运用合成技术 ,它可以保证波形的完整 ,而且便于实现。第二种方法是运用小波分析。小波变换适用于分析非平稳信号 ,适宜于对心电图数据进行预处理和特征提取。

心血瘀阻型胸痹患者同步12导联心电图信号的Lyapunov指数谱分析

目的:探讨心血瘀阻型胸痹患者同步12导联心电图信号的Lyapunov指数谱。方法:选取本院2012年10月-2014年10月西医诊断冠心病且中医辨证为心血瘀阻型胸痹患者150例为观察组,同期选取80例健康体检者作为对照组,比较两组同步12导联心电图信号的Lyapunov指数谱差异。结果:两组年龄、吸烟史、体重质量指数(IBM)、血压、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平比较,差异均无统计学意义(P>0.05),具有可比性。观察组同步12导联(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、a VR、a VL、a VF、V1、V2、V3、V4、V5和V6)心电图信号的最大Lyapunov指数分别为(0.0201±0.0037)、(0.0193±0.0036)、(0.0282±0.0057)、(0.0276±0.0057)、(0.0297±0.0065)、(0.0270±0.0059)、(0.0273±0.0066)、(0.0290±0.0065)、(0.0279±0.0068)、(0.0277±0.0062)、(0.0274±0.0061)和(0.0285±0.0092),均明显低于对照组(0.0649±0.0092)、(0.0621±0.0088)、(0.0866±0.0010)、(0.0880±0.0094)、(0.0797±0.0087)、(0.0801±0.0087)、(0.0826±0.0095)、(0.0806±0.0105)、(0.0769±0.0099)、(0.0864±0.0089)、(0.0811±0.0087)和(0.0764±0.0065),比较差异具有统计学意义(P<0.05)。根据时间序列相空间重构图和lyapunov指数谱变化曲线图发现,心电图信号具有明显的混沌特征。结论:同步12导联心电图信号的最大Lyapunov指数可作为心血瘀阻型胸痹的诊断指标。

数字滤波及陷波器在心电图信号检测中的应用

本文在心电图信号检测电路中应用了数字滤波器 ,它具有性能稳定 ,调整简单 ,易于修改的优点。另外 ,为了克服工频干扰 ,本文设计了数字陷波器 ,两者结合使用 ,效果最佳。

心电图(ECG)应用于临床急诊治疗低钾血症的应用价值分析

目的:分析探讨心电图(ECG)应用于临床急诊治疗低钾血症的临床应用价值。方法:选择72例低血钾症患者作为研究对象,对其临床资料进行回顾性分析,总结心电图(ECG)用于急诊治疗低钾血症的临床应用价值。结果:ECG的改变率与血清钾的浓度之间存在一定的相关性,心电图异常改变的发生率随血清钾浓度的降低而呈递增。其中,轻度低钾血症患者35例(48.61%),中度低钾血症患者31例(43.05%),重度低钾血症患者6例(8.33%),分别对应的ECG的改变率分别为51.42%、64.51%、100%。结论:低钾血症患者的ECG异常发生率随着血清钾浓度的降低而升高,对低钾血症患者的准确诊断与及时治疗提供参考依据。

动态心电图伪差性起搏信号4例报告

常规体表心电图作为检查和诊断心脏疾病的可靠方法应用于临床已有百年历史,而动态心电图作为静态心电图的重要发展和补充,能够在日常活动状态下长程、实时记录下各种情况下的心电图图形,

数字信号处理在医学上的应用——心电图的抗干扰测量

针对心电图机中存在电源干扰信号而使诊断不够准确的问题 ,提出了用自适应算法 (L MS算法 )来分离干扰信号的原理及采用自适应抵消器来消除干扰信号的实现方法。