变异型心绞痛心电图呈巨R波型ST段抬高和Wellens T波征1例

报告1例夜间反复胸痛的患者,发作时的心电图呈巨R波型ST段抬高,缓解后心电图呈Wellens T波改变。这是冠状动脉(简称冠脉)左前降支近端严重狭窄并发冠脉痉挛的心电图表现,属于高危心电图范畴,为临床急症,须及时行冠脉介入。

心电R波检测及控制左心辅助装置

心衰是一种威胁人类生命的主要疾病之一,左心室辅助装置作为心脏移植前的过渡支持治疗使用,对心衰终末期患者的生活质量和生存率有明显提升;在对心电图实现自动的检测中,QRS波群的检测是最关键的环节,它影响着后续数据分析和处理的正确性及准确性;设计利用数据库数据和人体心电采集数据作为原始待处理源,通过高阶低通滤波与香农能量的创新算法结合进行处理数据,在硬件上增加使用高阶自适应中值滤波算法,使得处理后的实时数据噪声降到最低,有利于准确提取到R波,最后使用测试后的心电R波驱动左心室辅助装置,达到对心衰患者进行辅助治疗的作用,并且通过Matlab和Modelsim软件仿真成功后,在FPGA硬件上实现了实时心电信号控制血泵系统的方案;经试验测试此方法可以准确地提取R波,并且可以控制左心辅助装置同步进行泵血。

基于分段香农能量与结构特征提取的心电R波检测方法

R波检测是采用心电图(electrocardiogram, ECG)评估心率变异性与检测其他特征波的基础。针对便携式采集环境中受运动伪迹与噪声影响的ECG记录存在R波检测准确度低的问题,提出了一种基于分段香农能量与结构特征提取的R波检测方法。首先采用平稳小波变换(Stationary Wavelet Transforms, SWT)提取原始ECG信号中的R波主要成分,然后通过分段香农能量增强R波特征信息,利用Hilbert变换的正交性质提取候选点,再采用结构特征分析校验候选点,最后根据心率标准优化结果,实现检测R波。将该方法应用4个典型ECG数据库,并与4种应用广泛的检测方法进行比较。在3个受噪声影响的ECG数据库检测实验中,该方法在R波检出个数方面分别提高了1.7%、20.17%与30.18%以上,F1分数指标上分别至少提高了1.3%、5.12%和4.7%。在临床ECG数据库检测实验中,所提方法的灵敏度、阳性准确率与F1分数均达到了99%以上。

心电图II导联R波振幅与创伤失血性休克的研究进展

创伤失血性休克是指创伤造成机体大量失血所致有效循环血量减少、组织灌注不足、细胞代谢紊乱和器官功能受损的病理生理过程。具有早期诊断困难且死亡率高等特点。心电图目前主要用于初步评判心脏功能的指标,此外相当多的文献表明,R波振幅还可间接反应体内血容量的改变,可以用于早期识别及监测创伤失血性休克,降低创伤失血性休克患者的病死率。故本文综述了国内外相关文献,旨在为临床医师诊治此类疾病提供一个新的思路。

心电图下壁导联Crochetage R波切迹在房间隔缺损检测中的应用价值

目的了解心电图下壁导联Crochetage R波切迹在继发孔型房间隔缺损(ASD)检测中的应用价值。方法回顾性分析110名继发型ASD患者的心电图(ASD组),并以同期超声心动图正常无心脏疾患的110名健康体检者(对照组)作对照,比较Crochetage R波切迹在两组心电图中的分布特点;分析ASD缺损大小与Crochetage R波切迹检出率的关系。结果ASD组出现Crochetage R波切迹的几率明显高于对照组(63.6%vs 10.9%,P<0.01)。ASD患者缺损直径0~5、6~10、>10 mm分别有41、45、24例,出现Crochetage R波切迹分别有18、30、22例;随着缺损直径的增大,出现Crochetage R波切迹的几率也增高(P<0.01)。结论心电图下壁导联Crochetage R波切迹似可作为检测ASD的辅助指标。

一种实时的动态心电图R波检测算法

提出了采用二阶差分极小值和一阶差分过零点来精确定位动态心电图R波的实时检测算法,包括ECG信号的四点平均滤波处理、心电信号二阶差分极小值的求解及其化简、R波的准确定位和具有自学习及自适应功能的信号检测门限的设计等。经过对正常人和临床病人的动态ECG信号进行测试验证,R波检测准确率可达99.8％以上。该算法具有多项式级的计算复杂度,已成功应用于移动式远程心电监护系统ECG信号的实时分析。

基于小波变换的R波检测算法

介绍了一种将小波变换应用于ECG信号检测R波的算法。该算法主要是在离散小波变换和多分辨率分析原理的基础上,利用db1小波特有的时频域特性,运用M a llat快速算法对心电信号进行了3层小波分解,分别在2、3层小波分解的高频系数中选择一定的阈值作为R波的判定条件,实现R波检测。通过对M IT/B IH(M assachusetts Institu te of T echno logy/Boston's B eth Israe lHosp ita l)心电数据库的R波检测,结果表明,该检测算法即使在噪声干扰和病态的情况下,也很容易实现对R波的准确检测和精确定位,具有相当高的定位精度,R波正确检测率高达到99.8%。

运动试验R波振幅改变诊断冠心病临床价值初步探讨(附170例冠状动脉造影对照)

本文报道120例冠心病与50例正常人的次极量卧位踏车运动试验的结果。用运动试验后R波振幅改变的各种参数及传统的ST段改变与冠状动脉造影结果对照。结果表明△R、△RST、ΣR诊断冠心病的敏感性分别为71.7%、75%、68.3%;特异性分别为84%、80%、84%。与ST段指标的敏感性72.5%、特异性76%大致相同。对冠心病的阳性预测值亦相仿。若联合应用各指标,以平行复合试验法计算,运动试验诊断冠心病的敏感性可提高到88.3%;以系列复合试验法计算则特异性可提高到94%。对ST段阴性而R波参数呈阳性者,亦应考虑冠心病的可能。

简单快速实时R波检测算法的研究

目前关于R波检测的算法有很多,但大多运算比较复杂且存在浮点运算,运算量比较大。使得这些算法不适合在那些不具在有浮点运算功能的MCU(microprocessor controlunit)上运行。提出一种简单快速实时R波检测算法,其绝大部分是加减运算,不但避免了浮点运算,而且还能滤除50Hz的工频干扰,基线漂移和低频高频干扰,同时还具有对心电信号进行差分并将R波波峰转换成正负极值对的功能。实验结果表明,所提出的R波检测算法具有较好的鲁棒性,能够较好地抑止或消除基线漂移、高频干扰等外部因素对R波检测产生的影响。

基于小波分析和Hilbert变换的R波检测算法

提出了在心电信号中定位R峰的一种新的鲁捧算法。利用小波工具滤波,然后结合心电信号的一次微分和一次微分后的的Hilbert变换,使得R峰突出,P波和T波减弱。另外,噪音、基线漂移、运动伪迹都最小化,伪迹受到抑制。通过经验的R峰时间间隔,预估和应用幅度阈值可以很容易地将R峰找出来。用MIT_BI H心律失常数据库的纪录测试了该算法,平均检测率达到了99.91%。该算法可靠且实现简单,用于其他生理信号如心音信号分段也有较高的正确率。

心电信号中R波的小波探测法

心电信号中的R波是心室除极时所产生的电位突变 ,是典型的峰值奇异信号。笔者研究了小波变换对心电信号R波峰值奇异点的精确检测机理 ,分析了Mexicanhat小波特有的时域特性 ,该小波具有任意阶连续性、对称性和指数衰减 ,具有零阶和一阶消失矩。因此Mexicanhat小波基对R波具有良好的定位特性和分析精度。通过MIT BIH (MassachusettsInstituteofTechnology Boston’sBethIsraelHospital)心电数据库的测试和应用实例的验证 ,即使在有严重噪声干扰的情况下 ,该方法也很容易实现对R波的准确检测和精确定位 ,具有相当高的定位精度 (定位误差不大于 1个采样点 ,约 80 %能准确定位 )和分析精度 (不存在累计误差 ) ,同时具有较高的实时性 ,可以实现R波实时检测和分析。

一种基于Hilbert变换的R波检测算法

基于希尔波特(Hilbert)变换性质和自适应阈值检测原理,本文提出一种新的心电信号R检测算法。该方法经MIT-BIH心电数据库数据验证,可有效降低基线漂移和高频噪声的干扰,克服高大P波和T波的影响,准确检测率在99．84%以上,算法简单,实时性好。

心电图R波递增不良对前壁心肌梗死的诊断价值

心电图R波递增不良（poor R wave progression，PRWP）是常见的心电图改变，是指胸导联R波振幅从V1～V4依次增加的特点消失，

小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法

针对心电信号去噪问题,首先利用小波变换分解心电信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和小波阈值相结合确定各层高频小波系数阈值门限。用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用bior3.7小波对去噪后的心电信号进行R波峰值定位,最后与原信号R波峰值位置对比。用本方法先对MIT/BIH心率失常心电数据库中117号心电信号去噪,之后与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值去噪算法的性能比较。比较结果表明:当输入信噪比为9.724 7 dB时,小波熵阈值去噪法得到信号的输出信噪比为17.294 1 dB,其输入输出信噪比曲线明显高于其他4种传统阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,且其R波检测结果更加精确。

R波谱能量透射比法检测大体积混凝土裂缝研究

目前混凝土裂缝检测常用的超声波法和冲击回波法仅限于浅裂缝。基于自我校正的傅里叶透射系数法,提出了检测大体积混凝土裂缝深度的R波谱能量透射比法,并对含不同深度表面裂缝的混凝土试块进行试验和数值模拟,研究传感器位置、不同裂缝分布数目及间距对R波谱能量透射比的影响,得到不同裂缝深度与谱能量透射比之间的回归关系。该法可以用于大体积混凝土裂缝的检测。

基于非线性能量算子的心电信号R波检测方法

将Marr小波变换和非线性能量算子相结合实现了心电信号的R波检测,心电信号的Marr小波分解信号很好地抑制了各种噪声干扰,结合非线性能量算子运算可突出了QRS波的特征点,使得阈值检测便于实施,利用修正策略提高了R波检测率,经MIT/BIH标准心律失常数据库验证,R波的检测率可达到99.7%,该方法对于心电信号的自动分析系统具有应用价值。

基于经验模式分解的R波识别及噪声消除

提出了一种新的心电信号R波识别方法,探讨了经验模式分解在心电信号R波识别领域的可行性,并结合该理论给出R波的识别算法,用MIT心电数据库中部分记录进行验证,取得了比较理想的效果。最后应用该理论处理心电信号噪声时,发现去噪的效果优于仅使用小波方法去噪。

基于集合经验模态分解和信号结构分析的心电信号R波识别算法

R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先通过EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列本征模态分量,然后对分解后的各模态分量作独立成分分析以提取出R波特征最明显的成分,对该成分进行结构分析,从而实现对R波的准确定位。仿真结果表明,该文算法对带噪声心电信号的R波识别具有更优性能,对异常心电信号的R波识别也具有明显效果。

一种简单准确的R波检测算法

与心电图中其他波相比,QRS波群具有其显著的特点。我们根据其特点提出了一种综合利用前后幅值差法、半波宽法和R-R间期法的R波检测的算法。该算法简单可靠,对于基线漂移、大P波或大T波、严重高频干扰等具有较强的抗干扰能力,平均准确率在99.5%以上。文章还给出了实验结果和分析。

基于数学形态学的心电信号R波检测算法

为了解决心电信号中R波的检测问题,研究验证一种结合自适应阈值的极大值搜索与数学形态学的R波检测算法。数学形态学算法是基于信号局部特征的,可以有效突出信号的峰谷点。考虑了心电信号特点的自适应阈值极大值搜索算法,可以敏感检测R波的准确位置。通过对MIT-BIH心率变异数据库中多组心电数据的仿真验证研究,实验结果表明,两种分析方法的结合可以有效消除心电信号的基线漂移或异常病态心率对检测的影响,能有效实现心电信号中R波的实时检测,预期本算法在心电信号的自动分析中将会扮演更为重要的角色。