重症监护病人心电导联信号质量评估

目的:研究基于重症监护病人心电导联的信号质量评估算法。方法:通过分析信号的波形特征、统计特性和相互关系导出反映信号质量高低的信号质量指数(Signal Quality Index,SQI),并基于SQI进行病人的心率估计,应用美国麻省理工学院多参数智能重症监护数据库Ⅱ中437例病人的6 000多小时高质量数据和添加的各类心电干扰的数据进行算法评价。结果:SQI随信噪比的降低而减小;SQI与心电搏动检测灵敏度和正检测率呈高度正相关关系;基于信号质量评估算法,在严重干扰存在时仍能提供精确的心率估计。结论:信号质量评估算法可对心电信号质量给出客观的评价。

基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率估计算法

目的:研究基于多导重症监护导联心电分析的逐搏心率估计算法。方法:通过开放源码的QRS搏动识别算法计算逐搏心率,通过分析信号的波形特征、统计特性和相互关系导出反映信号质量好坏的信号质量指数(signalqualityindex,SQI)。应用基于信号质量指数调节的卡尔曼滤波方法进行心率估计,通过残差值和信号质量指数的大小来动态调节卡尔曼滤波器的状态变量,获得逐搏心率的最佳估计。应用美国麻省理工学院多参数智能重症监护数据库II中437例病人的6000多小时高质量数据和人为添加真实心电干扰的数据进行算法评价。结果:与直接心率估计及采样保持等算法比较,本算法在严重干扰存在时,心率估计的均方根误差最小。结论:基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率估计算法在严重干扰存在时仍能提供精确的心率估计。