基于小波变换的自适应QRS-T对消P波检测算法

该文提出一种基于小波变换的自适应QRS-T对消P波检测算法。首先采用二进Marr小波的Mallat算法对心电信号作多尺度分解,在每个尺度下只保留超过一定阈值的小波模极大值点,其它点置零处理。在小波分解的3,4尺度下检测QRS波群,并根据心拍节律信息和QT间期,将QRS-T波群所对应的小波模极大值点进行自适应对消,最后对包含P波的剩余信号进行非线性放大,利用小波模极大值的自适应阈值检测方法定位P波。该方法经MIT-BIH心电数据库数据验证,取得了满意的结果。

基于“小波-相对幅度-曲率”的P波检测算法

提出一种检测同步十二导联心电图每一导联所有完整心动周期上P波的新方法:小波-相对幅度-曲率法。首先精确定位P波峰点,然后提取P波的起点和终点,最后判别形态,计算P波的时间和幅度参数。用该方法随机检测了700例心电图(除掉房颤,房扑,室颤,室速,PonT),能正确检测和识别出P波及其形态,和人工检测结果比较,准确率达到98％。

基于位置估计与识别后处理的心电信号P波检测

心电图中的P波是临床诊断中分析心律失常,判断心房病变的重要参考依据。但在心电信号的自动分析中,P波常由于特征不明显,形态、位置多变等原因,难以直接被准确检测。针对上述问题,本文提出了一种基于位置估计与识别后处理的P波检测算法。该算法根据ECG信号中QRS波群位置及RR问期信息,对P波位置进行估计,自适应确定P波检测区域;然后,对检测区域内心电信号进行移动窗口积分,通过搜索积分信号极值,检测出候选P波;最后,采用局部距离变换法提取出每一候选P波的边界点,并据此对该候选P波的幅值和时间宽度进行分析,识别出真实的P波,从而完成P波检测。经QT数据库和MIT-BIH心律失常数据库中真实心电数据验证,本算法适用于各种情况下可见P波的检测,且检测正确率高于98%。

基于小波变换和波形信息的P波检测方法

通过小波变换对ECG信号进行分解 ,根据模极大值对求出所有的P波。之后 ,用一简单有效的方法求出每个P波的起、终点 ,再利用P波的弧度值及P波与折线P波的相关系数值选择出真正的P波。该方法经过MIT BIH心电数据库中 9个长达 30分钟的文件的检验 ,取得了满意的结果。

12导联心电图P波检测算法

本文提出了一种心电信号中P波检测方法。首先分析了小波变换方法和翼形函数 (wingsfunction)方法检测P波的特点 ,然后提出了一种应用小波变换初步判定有无P波后 ,在原始信号上再应用翼形函数方法精确检测P波峰点、判定P波形态的方法 ,最后给出P波单导联和 12导联整体起点、终点的确定方法。经上海市第六人民医院随机采样的 32 0例心电图检测验证 ,P波正确检率达到 98%。

基于小波变换和神经网络的心电信号P波检测

为了提高P波检测准确率,利用小波变换模极大值对在多尺度上的变化规律能表征信号突变点的性质,结合人体生理特性的检测策略进行心电信号P波的跨尺度检测。同时,引入反向传播神经网络对已检出的准P波再次进行确认与识别。经MIT数据库实验表明,P波检测准确率达到97%。

心电图P波检测定位腔内尖端在单腔三向瓣膜式导管置入中的应用

目的探究ECGⅡ导联P波检测定位腔内尖端在单腔三向瓣膜式导管置入中的应用价值。方法研究对象选取我院2016年12月至2018年12月期间收治入院的需要进行单腔三向瓣膜式导管置入的病人120例,按照随机数表法将患者分为观察组和对照组,每组各60例。观察组患者置管时采用ECGⅡ导联P波检测定位置管,对照组患者运用X线定位技术置管。比较两组患者的置管最佳位置到位率、一次到位成功率,分析采用心电P波检测判断导管位置的准确率。结果随着导管尖端进入上腔静脉,P波振幅逐渐升高,在到达上腔静脉与右心房的交界处时到达最高振幅,此后逐渐下降。观察组的最佳位置到位率98.33%、一次到位成功率93.33%,对照组为86.67%和78.33%,两项指标的组间差异均具有统计学意义(P<0.05)。观察组有1例(1.67%)患者在导管尚未进入上腔静脉是即出现P波振幅的升高,有1例(1.67%)患者的P波振幅峰值出现在右心房上1/3处,当P波振幅为QRS波振幅的40%时,59例(98.33%)患者成功定位至最佳位置。结论ECGⅡ导联下的P波检测能够有效定位导管尖端,准确地指导导管置入,不同的P波振幅能够较准确的判断导管的置入位置。该方法具有较高的临床应用价值。

融合粒子群与双边长短窗能量差的心电P波检测

心电P波蕴含了人体丰富的生理、病理信息,但P波幅值较小、形态多变,检测十分困难.本文提出一种双边长短窗能量差法来检测多形态P波边界,并使用粒子群算法优化其参数.从LUE数据库和QT数据库中分别选取4363个和1936个心电节拍,其中70%作为训练集,30%作为测试集,并与基于动态规划的参数混合高斯拟合法和无相位平稳小波变换法对比,正向与负向P波的结果误差明显小于上述两种方法,该算法可检测出双向P波,同时还具有一定抗噪能力.

基于双侧累计面积的心电信号P波检测

在体表心电图中P波时限是判断心房传导情况的重要参考依据,P波的准确检测是非常关键的。本文提出了一种基于双侧累计面积的P波检测算法,并结合12导联同步的多窗口检测。该算法根据在不同窗口长度检测的极值点进行多尺度筛选获取最优极值点,然后通过12导联同步检测进行P波位置匹配,计算出P波的起点和终点。采用CSE标准数据库的第三个数据库进行验证,本算法可以胜任于不同波形下P波的检测,检测正确率高于99%。

ECG中P波检测的Prony分析方法

自动心电诊断技术在近年来发展迅猛,相关的技术也涌现出不少。其中关于QRS波中R波检出的方法有很多,地位同等重要的P波检出的方法却相对较少。我们提出了一种针对P波检测的方法。通过使用Prony方法,将ECG(Electrocardiograph)波形先分离再检测,取得了不错的效果。本文试验数据均来自MIT ArrhythmiaDatabase,检出率达到97.8%。

基于二次样条小波的P波检测方法

为了能够准确地检测P波,本文应用二次样条小波变换的方法,在特定的分解尺度上,寻找QRS波前搜索窗内的极值对信息,再在极值对之间寻找极值点即为P波的顶点,最后根据P波的顶点位置,在其左右利用局部变换的方法实现对起止点的最终定位。二次样条小波变化的方法,能够很好地避开漂移、高频等噪声的干扰。利用CSE标准数据库定量的衡量P波检测的准确度,平均偏差为-0.7ms,标准偏差为7.7ms,大大提高了P波定位的准确性,为心电图自动分析的准确性提供了保障。

用小波变换结合神经网络检测ECG信号的P波

通过小波变换对ＥＣＧ 信号进行分解，然后采用神经网络检测ＥＣＧ 信号的Ｐ波。该方法作为一种辅助检测手段，效果良好。将其用于心率变异性分析具有重要意义。

一种基于多特征的P波检测方法

由于P波一般为低频低幅波,容易受到基线漂移,肌电干扰等噪声影响,且不是每个心拍都包含P波,确定某一心拍有无P波也是一难题,针对小波-幅值-斜率的方法对多样形态P波适应的局限性,以及小波变换结合神经网络检测方法中选取伪P波样本的局限性,本文提出了基于小波-幅值阈值并以多特征作为神经网络的输入的P波检测方法,该方法首先利用小波变换对心电(ECG)信号进行去噪,然后利用小波变换求模极大值对的方法确定候选P波的位置,接下来利用幅值阈值初步判断有无P波,最后利用神经网络确定心拍有无P波。本文经由专家注释的QT心电数据库对该算法和传统的小波阈值法及基于小波-幅值-斜率的方法检测ECG信号P波的效果进行了对比,验证了本文提出的算法的可行性,对医院心电科记录的ECG信号进行了检测,其结果与医生的标注基本相同,并对QT数据库中的13份且每份15min的ECG信号进行了检测验证,P波正确检测率达到了99.911%。

基于提升小波的心电信号P、T波检测快速算法

为解决心电信号中P、T波信号复杂、微弱、识别难度大及识别算法执行效率低且易失效的问题,在分析提升小波算法原理的基础上,利用提升小波对信号进行时-频域分析执行速度快的特性,提出了将提升小波变换与差分运算相结合,构造利用提升小波对心电信号去噪,在重构相应层次的低频信号中利用差分法对P、T波进行识别的复合算法,并提出了一种适应心电信号个体差异和异常心电信号变化的跟随阈值函数。结果表明,提出算法比传统小波识别方法准确率高,且算法执行的速度至少提高一倍,更适合于硬件实现。

基于平稳和连续小波变换融合算法的心电信号P,T波检测

P,T波的检测在临床上是心血管疾病诊断的重要依据。由于其波形能量低、形态复杂,极易受到噪声干扰,导致现有检测算法精度仍有待提高。该文提出平稳和连续小波变换融合算法检测P,T波,利用连续小波变换的多尺度信息,获取心电图(ECG)信号中P,T波主要成分,融合其平稳小波对P,T波候选段进行平滑处理,消除波形中锯齿状毛刺对峰值点检测的影响,最后对P,T波过零点进行时移修正,保证过零点还原到原始信号过程中能够准确对应其峰值点,从而提高P,T波检测精度。该文算法在MIT-BIH arrhythmic数据库上进行验证,最终P波的误差率、敏感度、正确预测度达到:0.23%,99.85%,99.90%;T波的误差率、敏感度、正确预测度达到0.27%,99.85%,99.87%。

基于心电P-QRS-T波的特征提取及情感识别

在基于心电的情感识别中,体现不同情感状态的特征是提高情感识别率的基础。采用最优小波去噪心电信号,进行P波、QRS波、T波检测和能量计算,然后提取特征进行情感分类,并分析了P-QRS-T波能量在不同情感状态下的变化趋势和对情感状态的敏感性。实验结果表明,P-QRS-T波能量变化能体现情感状态的变化,对高兴敏感,识别率可达96%;同时最优小波去噪能有效地提高情感状态识别率。

基于LabVIEW的心电信号分析系统设计

为了高效迅速地实现信号分析处理功能,本系统以NI公司的LabVIEW为开发平台,设计了虚拟心电信号分析系统,通过LabVIEW软件读取MIT-BIH数据库中的心电信号;采用Matlab scrip调用小波变换算法对心电信号进行滤波以及QRS波的检测,针对目前心电分析系统不具备对低频率、形态多样的P、T波检测这一缺陷,本文设计了P、T波检测功能,实现了对人体心脏状况的监测与显示。系统具有读取、存储、分析处理、显示心电信号参数、心电波形对比以及诊断等功能,在信号分析方面具有较好的效果,操作简单,成本低,实用性强。

M地区须二段致密砂岩储层预测探讨

M地区须二段砂岩相对致密,孔隙度低,优质储层往往发育裂缝,裂缝对井上的产能具有重要影响。对于致密砂岩储层所采用的预测技术方法较多,但叠后技术方法所预测的精度相对较低。本次研究拟利用流体及裂缝检测相关技术方法,选用交会分析、P波各向异性检测技术对须二段致密砂岩储层进行富气程度及裂缝预测,研究成果表明方位P波各向异性检测技术能很好地预测高角度裂缝发育的位置及强度,采用交会法对砂岩储层进行解释,将储层相对富气程度划分为五类,认识到该区局部区域裂缝发育与富气储层相关性较差,而有的区域则结合得较好。两种技术方法所得的异常叠合区域可望钻获高产工业气流,反演预测结果与该区现有钻井资料结果对比吻合度较高,值得在致密砂岩储层预测中推广。