网络心电图诊断临床应用价值研究

目的分析网络心电图在心血管疾病临床诊断中的价值。方法选取2021年3月至2023年3月于医院接受网络心电图检查的1000例心血管疾病患者作为网络心电图组,另取2018年1月至2021年1月于医院接受常规心电图检查的1000例心血管疾病患者作为常规心电图组。比较两组的诊断效果。结果网络心电图组的检查所需时间、检查报告完成时间及就诊等待时间均短于常规心电图组,差异具有统计学意义(P<0.05)。网络心电图组的异常心电图、心律失常及心肌缺血检出率分别为65.30%、41.20%、12.00%,均高于常规心电图组的39.30%、20.50%、2.10%,差异具有统计学意义(P<0.05)。两组患者的Q-T间期、T时限、QRS时限、P-R间期及P波时限比较,差异无统计学意义(P>0.05)。网络心电图组的就医满意度为98.80%,高于常规心电图组的90.20%,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论在心血管疾病诊断过程中,选用网络心电图检查可获得明显优于常规心电图检查的效果,其能够为患者争取更多诊治时间,从而促进患者早日康复,提升就医满意度。

探讨应用动态心电图诊断心律失常性晕厥的价值

目的 探讨应用动态心电图诊断心律失常性晕厥的价值。方法 选取2020年10月—2022年12月济南市第八人民医院特检科接受收的90例疑似存在心源性晕厥患者为研究对象。分别均实施静息心电图描记和动态心电图动态进行检测。以临床综合诊断为金标准,比较两种检查方法对心律失常性晕厥的检出率,准确率、灵敏度、特异度,研究两种检查方法对快速型心律失常、缓慢型心律失常、特殊心电图波型心律失常的诊断符合率以及对预警猝死标志心电波形的诊断符合率。结果 90例疑似患者最终诊断75例心律失常性晕厥(83.33%),动态心电图诊断准确率81.11%、灵敏度80.00%、特异度86.67%,均高于常规心电图的37.78%、40.00%、26.67%,差异有统计学意义(χ^(2)=5.667、5.000、4.923,P=0.017、0.025、0.027)。动态心电图对快速型心律失常、缓慢型心律失常、特殊心电图波型心律失常诊断符合率高于常规心电图,差异有统计学意义(P<0.05)。动态心电图对J波综合征、长QT综合征、早复极综合征、Ⅰ型Brugada波、Lambda波诊断符合率高于常规心电图,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 在心律失常性晕厥的诊断中,采用动态心电图诊断效果显著,临床价值较高,对心律失常性猝死早期心电图诊断具有积极意义。

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。

动态心电波形数据的聚类有效性评价方法研究

研究了动态心电信号的波形形态特点,提出了改进的基于品质因子(Figure Of Merit,FOM)的聚类有效性评价策略——HW-FOM(Hausdorff Weighted-Figure Of Merit)。该策略将完整的心电波形分段,并赋予不同的权重。分别计算任意两个心电波形间的对应段的Hausdorff距离,用以拟合心电波形的形态。通过汇总计算结果描述心电波形间的差异,评价动态心电波形聚类结果的有效性。通过利用MIT-BIH心律失常数据进行实验,结果表明HW-FOM方法的评价结果与实际的数据分类状况呈线性相关,适于动态心电波形的聚类有效性结果的评价。

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。

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。

线性相位数字滤波器在ECG波形分析中的应用

本文提出了用于心电波形分析的几种线性相位数字滤波器的设计方法,它们分别用于滤除ECG基线漂移和工频干扰、QRS波、P波和T波的检测。

一线护士异常心电图波形培训在急性心肌梗死患者中的应用

目的探讨一线护士异常心电图(ECG)波形培训在急性心肌梗死(AMI)患者中的应用。方法选择2017年12月~2019年7月我院收治的80例AMI患者为研究对象,按照随机数字表法分为观察组(n=40)和对照组(n=40)。对照组实施常规护理,观察组对护理人员重点实施异常(ECG)波形培训,比较两组识别心律失常时间及发病后住院时间,统计两组治疗期发现心律失常率,分析两组救治成功率。结果观察组识别心律失常时间和发病后住院时间短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组室颤、室性心动过速、房室传导阻滞发现率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组救治成功率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论对于AMI后心律失常,提高护理人员识别率,能有效的缩短住院时间,提高对心律失常的发现率,而提高临床救治成功率。

MAC1200心电图机不显示波形故障的解决方法

心电图机设备出现导联脱落和打印卡纸现象,排除导联脱落现象时排除设备外围配件干扰后,确定元器件故障;打印卡纸是由于传感器不清洁造成。

呼吸对心电图中QRS波形的影响

通过对20例健康男性Frank导联心电图在不同呼吸阶段的QRS波波形平均和振幅统计 ,观察到处于不同呼吸阶段的QRS波的振幅有差别。其中QRS波的振幅在呼气中期最高在吸气中期最低 ,根据呼吸运动时肺容积及肺内压变化的规律 ,认为是由于胸腔压力和心室舒容积的改变 。

基于窗口斜率表示法的心电波形相似性分析

针对心电波形形态相似度高和分类困难的问题,提出一种新的心电波形特征表示方法———窗口斜率法。该方法对心电波形在平面内进行窗口划分,以每个窗口内最大最小幅值差与窗口宽度的比值作为心电波形的特征信息,进行相似性分析。实验结果表明,在基于距离的分类方法中,这种特征表示方法在降低维度同时,能够减小同类波形之间的差距,扩大不同类波形之间的差距。将此方法用于心电波形的分类,可以提高分类的准确性和效率,以及分类灵敏度和特异度的稳定性。

用于存储传输和分析的12导联同步心电图标准化系统的设计

不同厂商生产的心电图机输出的数据格式不同,这给数据的传输、交换和分析造成了很大的障碍。作者旨在建立基于web的用于心电图数据存储、传输和分析的各医院门诊之间统一的心电图标准化系统。把心电图机输出的文件(标准心电图协议格式SCP)中记录头文件采集到设计的标准数据库,实现了对不同品牌心电图机心电图存储和分析功能。

基于k-means的纸质心电图数字化信息提取研究

针对临床诊断中纸质心电图容易遭到不同程度的损坏,且不便于保存的问题,探讨了纸质心电图的数字化问题。采用均值法降噪,在Sobel算法中加入了45°和135°2个方向的模板,利用k-means方法进行了改进,从而得到更加精准的心电图的数字化提取图形。实际验证发现,心电图的数字化提取精度得到了有效提升,有望在医疗实际中推广应用。

智能服装中纺织电极对心电监测信号的影响

针对纺织电极传感器与人体相互作用对信号质量产生影响的问题,文中从电极-皮肤接触面、电极-人体压力、电极-皮肤滑移3个方面,对相关参数进行研究,设置参数变化区间,进行心电监测试验,通过分析所得心电图对监测效果进行评价。研究表明,4.00 cm×4.00 cm的椭圆纺织电极是监测效果最好的接触面规格;电极-人体压强在0.50~3.50 kPa区间时,可获得质量良好的心电信号;电极-皮肤滑移在0~2.00 cm范围时,可获得准确清晰的心电信号。从提高心电源信号质量的角度,对纺织电极在心电监测中的性能进行更广泛的研究,为心电监测提供更充分的数据参考。

心电信号波形保持的分数阶零相位滤波

针对经典滤波方法难以兼顾保真与去噪,易产生相位失真等问题,设计了一种基于分数阶Liouville和Weyl积分算子的并联型分数阶零相位滤波器.基于分数阶微积分的幅频特性与相频特性均受控于分数阶次的特点以及反向滤波的反向相频特性,将零相移滤波思想植入分数阶滤波器设计,提出适用于心电信号去噪的分数阶零相位滤波算法.基于MIT-BIH心律失常数据库的心电信号,分别从定性和定量两方面进行MATLAB仿真实验.仿真结果表明,分数阶零相位滤波器在滤除心电信号噪声的同时,能较好地保留原始信号的主要特征波形,有效避免相位失真,具有保真性能好、抗噪能力强、计算复杂度低的优点.验证了所提算法的有效性.

远程心电图诊断系统在基层医疗机构中的应用效果

目的探讨远程心电图诊断系统在基层医疗机构中的应用效果。方法选取2018年9月~2019年8月在肇庆市某社区医院进行心电图检查的500例心血管疾病患者,均进行常规心电图及远程心电图诊断系统检查。比较两种检查方法的心律失常检出率、从临床医师下达心电图检查申请医嘱开始到临床医师看到心电图检查报告结束时间(简称“检查时间”)、诊断结果。结果远程心电图诊断系统的心律失常检出率高于常规心电图检查,差异有统计学意义(P<0.05);远程心电图诊断系统的检查时间短于常规心电图检查,差异有统计学意义(P<0.05);远程心电图诊断系统Ⅱ导联心电图波形的心率、P波振幅、QRS波宽度低于常规心电图检查,差异有统计学意义(P<0.05);远程心电图诊断系统Ⅴ导联心电图波形的心率、P波振幅、QRS波振幅低于常规心电图检查,差异有统计学意义(P<0.05)。结论与常规心电图检查相比,远程心电图诊断系统可更好地检出心律失常,具有检查时间短的优势,便于社区患者进行心电图检查以及诊治。

神经电生理监测鉴别心电信息伪差的应用分析

目的探讨手术中运用神经电生理监测(Intraoperative Neuro Electro Physiological Monitoring,IONM)时,联合心电监护,排查因心脏电活动扩布所致的记录波形,减少对监测图形误判,从而提高诊疗质量的临床应用。方法回顾性分析2017年5月至2020年6月在中南大学湘雅医学院附属海口医院运用IONM的病例151例,并实时联合心电监护共同干预,其IONM记录图形中考虑有心脏电活动扩布的波形,观察术中、术后患者的生命体征和中枢性、脊髓的、根性等神经功能的状态,评价IONM记录波形与心电监护仪上心电图的关联,判断IONM结果的真、假阳(阴)性,并进行统计学分析。结果151例IONM同步联合运用心电监护的患者术中,发现有持续的EMG自发电位波群与心电图波群同步出现,敏感性100%,特异性100%,术中判读并结合临床情况未作预警。术后随访一周没有新发现的功能障碍或较术前症状加重。术后随访一月仍没有新发现的功能障碍,较术前症状缓解。阴性预测值100%,约登指数为1。结论术中IONM联合心电监护,鉴别出心脏电活动扩布的波形,排除干扰,有效矫正IONM结果,能够提高术中的监测质量。

基于多通道卷积的心电信号识别方法

为解决复杂非线性多通道心电信号识别问题,提出一种基于多通道多维度深度卷积神经网络的识别方法。将心电信号转换为灰度心电图像,构建一维与二维深度卷积神经网络分别提取心电信号的数值特征与心电图像的波形特征,基于迁移学习融合提取到的数值与波形特征,训练新的全连接层提取融合后的特征并使用Softmax完成分类。该方法使用波形与数值两种特征进行诊断,更加符合医生的诊断原则。结合实例,对算法进行了仿真分析,验证了该算法的可行性与有效性。

Poincare散点图联合心电图QRS碎裂波形在心肌梗死诊断中的应用价值分析

目的分析Poincare散点图联合心电图QRS碎裂波形在心肌梗死诊断中的应用价值。方法选取2018年5月至2019年2月我院收治的76例疑似心肌梗死患者,均接受Poincare散点图及心电图QRS碎裂波检查,以冠状动脉造影检查结果为"金标准",分析Poincare散点图、心电图QRS碎裂波形和联合检查对心肌梗死的诊断效能。结果 76例疑似病例中,经冠状动脉造影检查确诊心肌梗死60例,其他心脏病16例;Poincare散点图联合心电图QRS碎裂波形诊断心肌梗死的灵敏度、特异度及准确度均高于两者单一检测(P <0.05)。结论 Poincare散点图联合心电图QRS碎裂波形检查可有效提高心肌梗死的诊断灵敏度、特异度及准确度,为临床早期诊疗提供更客观的依据。