QRS波群检测方法的新进展

QRS波群检测是心脏病诊断和心电监护的重要方法。本文较全面地阐述了近年来 QRS波群检测的几种实现的方法 ,并分析比较了各种方法的基本理论。

一种心电信号QRS波群检测算法研究

心电监测是临床应用中的常规监测手段,通过观察心电活动、心电波形的变化可诊断心肌损伤、心肌缺血和电解质紊乱,其中,针对心电图QRS波群的检测具有重要的临床意义。本文利用基于窗口最值的自适应阈值法,提出了QRS波群检测算法,包括对心电图中R波形态进行检测,并利用MIT-BIH心律失常数据库验证R波定位的准确率(97.63%)。在完成R波检测的基础上,采用最值法并通过斜率限定搜寻Q波和S波。在完成QRS波定位后,根据P波和T波的形态学特征对其进行检测和定位。

基于1-D CNN的QRS波群检测算法

为提高QRS波群检测算法的准确性、鲁棒性以及抗噪声能力,提出基于一维卷积神经网络(1-D CNN)的QRS波群检测算法。以心电信号的R波/非R峰波位置为中心截取固定长度采样点制作训练集和验证集,将训练集数据喂入1-D CNN模型,实现QRS/非QRS波群2分类,通过非极大值抑制方法实时输出QRS波群检测结果。1-D CNN模型在MIT-BIH心律失常数据库验证集的准确率为99.54%,在可穿戴心电检测设备上QRS波群检测准确率为98.51%。实验结果表明,该算法具有准确度高、鲁棒性好和抗干扰性能强的特点。

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。

ECG信号QRS波群检测算法的进展

QRS波群是ECG信号的重要组成部分,是心电信号分析的基础。QRS波群的检测方法已经有很多种实用有效的方法,并逐步地走向成熟,在实际应用中得到实现。本文就QRS波群的检测方法作了具体的整理与分析,较全面的阐述了实际应用中的各种算法,最后作者对检测算法的发展趋势进行了总结和展望。

基于EMD方法和加窗的QRS波群检测算法

提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法和自适应加窗技术的QRS波群检测算法,该算法主要是利用Hilbert-Huang变换提出适合QRS波群检测的EMD方法,利用该算法对sddb数据库中第30号信号和mitdb数据库中第208号信号进行处理,得到R波的检测结果;同时,利用自适应加窗技术对Q点和S点的检测技术进行分析。通过对MIT/BIT心率异常数据库的部分数据进行R波检测,结果表明,本文提出的算法具有很好的检测效果,其R波的平均正确检测率达到了99.62%,QRS波群的平均敏感性为98.91%,相应的平均特异性为99.35%。

基于μC/OS-Ⅱ的便携式心电分析仪设计及QRS检测算法分析

利用C8051F040单片机设计数据采集模块,设计一款便携式、低功耗、具有QRS波群分析功能的心电分析仪.将基于μC/OS-Ⅱ的QRS波群检测算法植入ARM微处理器,该算法的CPU使用率仅为1%,再通过对ARM微处理器电源的控制,达到了降低系统功耗、实时性分析的目的.

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。

基于主成分分析和相关性检验的多通道胎心率提取

非侵入式胎心率提取在胎儿疾病检测和诊断起着重要作用,提出一种基于主成分分析和相关性检验的多通道胎心率提取方法。首先对多通道母体腹部信号(AECG)进行预处理,通过样本熵值筛选信号片段;其次通过Pan-Tompkins算法检测母体QRS波群,并对R峰位置进行校正;然后利用相干平均法对母体心电信号(MECG)进行重构,通过调整重构后的MECG序列,以求寻得与AECG最大相关度的位置,从而进行母体心电模板抵消得到残差;最后从残差中提取胎儿心电信号(FECG)。数据验证选自Challenge 2013 Traning Set A,并通过胎儿R波检测F_(1)值与灵敏度Se来评估该方法性能,对比不经过相关性检验校正和经过相关性检验校正后的F_(1)值分别为90.59%,95.22%;Se分别为86.52%,92.66%。可以得出结论,使用本方法能够提高胎儿QRS波群的检测精度,进而更精准的检测胎心率。

心电信号识别方法的研究与实现

长期以来心脏病、心血管疾病是威胁人类身体健康的主要疾病,因而及时准确地获取心脏活动的各类信息对预防心脏疾病极为重要。简要介绍心电信号的基本波形和识别方法的研究现状,小波变换因其具有在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,适用于对心电信号的识别和处理;介绍小波变换的基本理论,离散小波变换和连续小波变换以及小波变换的常用函数;采用MIT-BIH数据库中心电数据进行MATLAB仿真。结果表明小波降噪较好地保留了原始信息且能准确检测到QRS波群的位置。为临床上心电信号的识别提供了便捷的理论方法,大大提高就诊效率。

心电图的计算机辅助分析

一、引言 由于计算机和微电子技术的问世,本世纪后半叶心电图的计算机辅助分析应用日益广泛,在心电监护、心电Holter、心电图自动分析仪、心电体表标测以及高频心电、心室晚电位及希氏束、胎儿心电及心率变异性等许多方面都取得了进展。本文拟结合我们的工作扼要介绍ECG计算机辅助分析所需要的主要算法,如予处理、特征检测、病类判别及数据压缩等。

嵌入式心电图分析系统

本文介绍了一种新型便携式心电图分析系统,该系统通过设计硬件电路并配以恰当的软件算法来采样心电信号中的QRS波群以此来分析心率的情况,系统利用基于ARM7TDMI内核的32位低功耗微处理器作为系统控制核心,具有良好的可靠性和精确性,而且操作简单,体积小,方便携带,很适合家庭和个人的需要,可作为医生对病人诊断、治疗、观察监护的辅助性设备。