基于小波变换的QRS波特征提取算法研究与实现

为提高心电信号QRS波的检测精度,研究实现了一种基于小波变换的QRS特征点定位算法。该算法基于小波Mallat算法对心电信号去除基线漂移,并采用峰值信噪比和均方根误差对常用小波去噪效果进行评价;运用极大极小值过零点原理检测R波峰值,采用平面几何法定位QS波峰值,研究零基准原则定位QRS波起止点。经过MIT-BIH Arrhythmia Database数据验证,算法的灵敏度达到99.85%,正检测率达到99.86%。仿真与数据验证结果均表明该算法的有效性,在心率异常等心脏疾病的诊断上具有一定的应用价值。

基于特征性P波与QRS主波关系在PICC置管尖端定位中流程构建与应用效果

目的探讨构建基于特征性P波与QRS主波关系在PICC置管尖端定位流程中的应用并分析其对置管效果影响。方法选取医院肿瘤放疗科2019年6月—2020年11月置入PICC导管患者120例为研究对象,按照基础资料组间均衡可比的原则等分为对照组和观察组各60例。对照组采用传统置管方法,观察组采用基于特征性P波与QRS主波关系的腔内心电图引导PICC置管尖端定位技术置管,比较两组PICC置管导管尖端一次性到位率、置管耗时、异位率及二次修剪率,PICC置管周围出血率、局部感染率情况。结果观察组PICC置管导管尖端一次性到位率明显低于对照组(P<0.05);观察组置管耗时、异位率及二次修剪率均高于对照组(P<0.05);观察组PICC置管周围出血、局部感染率等风险事件发生概率均低于对照组(P<0.05)。结论构建基于特征性P波与QRS主波关系的PICC置管尖端定位流程,可有效提升PICC置管导管尖端一次性到位率,缩短置管耗时,降低异位率及二次修剪率,缓解PICC置管周围出血、局部感染等并发症。

EEMD与改进小波阈值结合应用于心电信号去噪研究

心电信号监测过程中噪声是不可避免的,目前主要采用EEMD算法对观测信号所带有的噪声进行滤除,但该方法会直接丢弃高频噪声主导的低阶IMF分量或低频噪声主导的余项,导致部分有用信息丢失。为此,文中提出将改进的小波阈值与EEMD相结合,应用于心电信号去噪。改进的阈值方法能有效地去除各IMF分量噪声,再将处理后的各分量叠加,得到去噪的心电信号。通过真实监测信号实验进行验证,结果表明,所提方法具有较好的去噪声和重构效果,能够完整地保留QRS特征。