心電信號處理方法綜述

1、 1.1 人體心電信號的產(chǎn)生機(jī)理 1.2 人體心電信號對診斷的重要意義 1.3 信號的提取方法 1.4 心電信號處理方法 人體心電信號的產(chǎn)生是由于在心肌 細(xì)胞一端的細(xì)胞膜受到一定程度的 刺激時(shí)，對鉀、鈉、氯、鈣等離子 的通透性發(fā)生改變，引起膜內(nèi)外的 陰陽離子產(chǎn)生流動(dòng)，使心肌細(xì)胞除 極化和復(fù)極化，并在此過程中與尚 處于靜止?fàn)顟B(tài)的鄰近細(xì)胞膜構(gòu)成一 對電偶。 電興奮的傳導(dǎo) 竇房結(jié): 心臟的 起搏興奮點(diǎn), 其 細(xì)胞自發(fā)產(chǎn)生 50-100次/分的 可傳導(dǎo)AP, 心房的傳導(dǎo): 心 房傳導(dǎo)束-右 心房-左心房 傳導(dǎo)系統(tǒng)的傳播: 房室束-希氏 束-左、右分 支-浦氏纖維- 心室肌, 1901 年荷蘭萊頓大學(xué)的

2、生理學(xué)家 Einthoven，采用彎弓將熾熱的細(xì)鍍銀 石英絲縛在箭尾，當(dāng)箭射出后，石英絲 被拉長，變成纖細(xì)而又均勻的弦線，制 成了弦線型心電流計(jì)，終于在 1903 年 描記出滿意的心電圖波群。 心電信息是人體最重要的生物電信息之 一。 心臟的基本活動(dòng)包括電活動(dòng)和機(jī)械活動(dòng)。 每個(gè)心動(dòng)周期中都是電活動(dòng)在前，機(jī)械 活動(dòng)在后，兩者相差 0.04s0.07s，形 成了興奮與收縮耦聯(lián)。 正常的人體心臟，在生命活動(dòng)中呈現(xiàn)的 是有規(guī)律性、特征性的心電信號曲線和 圖形，而心臟器質(zhì)性病變和功能性改變， 必然在心電信號上有所改變，顯現(xiàn)出病 態(tài)的心電曲線和圖形。 各種心律失常和傳導(dǎo)障礙、心肌梗塞、 心肌受損、供血不足

3、、藥物和電解質(zhì)紊 亂、 12 導(dǎo)同步心電圖 (1) 可同時(shí)在 12 導(dǎo)聯(lián)上描記同一心動(dòng)周期的 心電信號，對單源或多源早博的識別和定位、 心律失常的分型、預(yù)激分型定位、寬 QRS 波 心動(dòng)過速的鑒別診斷、室內(nèi)傳導(dǎo)阻滯的診斷等， 較單導(dǎo)心電圖記錄有顯著優(yōu)越性。 (2) 可同步整體觀察和測量 12 導(dǎo)聯(lián)同一心動(dòng) 周期的波形，大大提高各種參數(shù)測量的準(zhǔn)確性， 降低了目前單導(dǎo)心電圖存在的測量的變異性。 (3) 有利于 P、QRS、T 波時(shí)限，P-R、Q-T 間 期R 峰時(shí)間等基本參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的建立，以促 進(jìn)各國心電信息的交流，增強(qiáng)研究結(jié)果的可比 性。 心電導(dǎo)聯(lián)體系 心電導(dǎo)聯(lián)指在記錄心電信號時(shí)，輸入導(dǎo)線 與電

4、極放置在機(jī)體特定的測試部位(正輸入 端)、參比部位(負(fù)輸入端)和接地部位的連 接方式。 標(biāo)準(zhǔn) 12 導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)、Frank 正交校正導(dǎo) 聯(lián)系統(tǒng) 預(yù)處理方法 去除干擾 波形識別方法 識別定位特征波形 信號描記 信號預(yù)處理 波形識別 信號分類 診斷 R波定位 QRS參數(shù)檢測 P定位 T定位 體表電極檢測到心電信號比較微弱，僅 為毫伏(mV)級，所以極易受環(huán)境的影響 ECG 信號含有七種不同類型的干擾，即 工頻干擾、基線漂移、電極接觸噪聲、 電極極化噪聲、肌電干擾、放大電路內(nèi) 部噪聲和運(yùn)動(dòng)干擾 平滑、中值、小波、自適應(yīng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 等 目的：去除干擾 方法：FIR濾波器、小波濾波器、自適 應(yīng)濾波器等 電

5、源工頻干擾。電源工頻干擾主要因電 源磁場作用于導(dǎo)聯(lián)與人體之間的環(huán)行電 路所致。其主要表現(xiàn)為心電記錄上可見 正弦波或正弦波的疊加，其頻率為50Hz 工頻或其諧波，幅度較低。 基線漂移和呼吸對ECG的幅度調(diào)制?；?線漂移主要由人體呼吸運(yùn)動(dòng)或電極接觸 不良等因素導(dǎo)致，屬低頻干擾信號，其 頻響一般小于1 Hz，幅度為ECG峰-峰的 15%，表現(xiàn)為緩慢變化的近似正弦曲線。 肌電干擾。肌電干擾由人體活動(dòng)，肌肉緊 張所引起的干擾，其頻率范圍較寬，為0- 10000Hz，幅度為毫伏級，可以將其近似 為零均值高斯噪聲的短暫爆發(fā)，持續(xù)時(shí)間 約為50ms，表現(xiàn)為不規(guī)則的快速變化波形。 運(yùn)動(dòng)偽跡。運(yùn)動(dòng)偽跡又稱躍變干擾

6、。運(yùn)動(dòng) 偽跡是電極移動(dòng)引起的短暫基線改變，這 是由于電極與人體間移動(dòng)或抖動(dòng)而引入的 干擾。其持續(xù)時(shí)間為100500ms，幅度很 大，一般可達(dá)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的滿量程輸入， 使其達(dá)飽和態(tài)。 硬件方法： ECG信號作為心臟電活動(dòng)在人體體 表的表現(xiàn)，信號一般比較微弱，幅 度為10V5mV，頻率為0.05 100Hz。心電各波段頻譜有一定差 異，其中，QRS波頻率較高約為3 40Hz，P、T波約為0.710Hz。 硬件上可采用上限頻率為100Hz的 低通濾波器以消除高頻干擾，并采 用下限頻率為0.05Hz的高通濾波器 以消除基線漂移信號 提高系統(tǒng)的共模抑制比，也可有效 地抑制工頻干擾。 有限沖擊響應(yīng)濾波器

7、 系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)h(n)在有限個(gè)n值處不 為零 系統(tǒng)函數(shù)H(z)在|z|0處收斂，極點(diǎn)全部在 z = 0處。 去除高頻干擾 Fs=1000Hz N=8,H(z), -3dB, 55Hz, 第一從瓣峰值: -13dB, 部分線性相位 H(z)*H(z), -3dB, 55Hz, 第一從瓣峰值: -26.7dB, 線性相位 H(z): 旁瓣太大, 13dB; 相頻特性雖在通帶內(nèi)保持線性, 但在進(jìn)入阻 帶后有突變, 有可能造成心電信號的高頻相 位失真; H(z)*H(z): 旁瓣有較大的衰減, 26.7dB, 有真正的線性相位; FIR 濾波器的單位值響應(yīng)為： 系統(tǒng)函數(shù)為： Z變換： H(z)總

8、是穩(wěn)定的，單位圓上頻響： 設(shè)計(jì) FIR 濾波器就是根據(jù)要求的頻率 響應(yīng) ，找出一單位樣值響應(yīng) 為有限長的時(shí)間離散系統(tǒng)，其頻響 盡可能地逼近要求頻響 ，使 式 表示的二者均方誤差在許可的誤差范圍 內(nèi) FIR 濾波器設(shè)計(jì)的主要方法有傅立葉級 數(shù)展開法、窗函數(shù)法、頻率采樣法等。 處理基線漂移結(jié)果 連續(xù)情況時(shí)，小波序列為： (基本小波的位移與尺度伸縮) 其中 為尺度參量， 為平移參量。 離散的情況，小波序列為 ： 0;, 1 , aRba a bt a t ba ab zkjktt jj kj , 22 2 , 若 是尺度函數(shù)，它生成 的多分辨分析 ，則必然存在系數(shù) 序列 ，使得以下尺度關(guān)系成立: 這

9、就是尺度方程，必須滿足下列條件： 定義函數(shù) 為尺度函數(shù)，若其經(jīng)過整數(shù)平移 和 尺度 上的伸縮，得到一個(gè)尺度和位移均可變化的函數(shù)集 合： RL2 Zj j V k k Z h 22 k k thtk 2 tLR ktt j j kj 22 2 , k j 0 2 k hk 00 2 k hk hkll 多分辨分析是小波分析中最重要的概念之一，它將一個(gè)函數(shù)表 示為一個(gè)低頻成分與不同分辨率下的高頻成分，并且多分辨分 析能提供一種構(gòu)造小波的統(tǒng)一框架，提供函數(shù)分解與重構(gòu)的快 速算法。由理想濾波器引入多分辨率分析的概念： 信號中的基線漂移 成分主要存在于第 六尺度的逼近信號 中，而工頻干擾和 肌肉震顫信號

10、主要 存在于第1、2尺度 下的細(xì)節(jié)信號中， 因此，在采用小波 濾波方法對信號進(jìn) 行濾波處理時(shí)，可 去掉尺度6的逼近 信號，以及尺度1、 2下的細(xì)節(jié)信號， 即將這幾個(gè)尺度下 的信號值賦為0， 按分解過程的逆過 程進(jìn)行重構(gòu)， 因?yàn)镸IT/BIH數(shù)據(jù)庫的信 號采樣頻率為360Hz，則 當(dāng)對原始心電信號進(jìn)行6 個(gè)尺度下的分解時(shí)，信號 被分解在8個(gè)頻段上。在 重構(gòu)過程中取的是3、4、 5、6尺度的細(xì)節(jié)信號，因 此 重 構(gòu) 信 號 的 頻 帶 為 2.8Hz45Hz。 根據(jù)輸入信號自動(dòng)調(diào)節(jié)濾波器的參數(shù), 使其性能指標(biāo)最優(yōu)化， 適用于對信號和噪聲無先驗(yàn)知識(頻譜) 的或非平穩(wěn)信號, 基本結(jié)構(gòu): 濾波器、優(yōu)化

11、指標(biāo)算法、濾 波器參數(shù)修改算法， 濾波器： FIR 優(yōu)化準(zhǔn)則：信噪比最高、輸出誤差均方差最 小 參數(shù)修改：遞歸、非遞歸 43 y(t) + 濾波器 修改參數(shù) 信號源 噪聲源 x(t)=s(t)+n0(t) x(t)+ - n1(t) n0(t): 噪聲源（如50Hz工頻信號），n1(t)：通過某一未知網(wǎng)絡(luò)的 同一噪聲源，n0(t)：濾波器輸出的估值， x(t)=s(t)+ n0(t)- y(t)=s(t)+ n0(t)- n0(t) 要使得x(t)在最小均方差意義上與信號s(t)最佳匹配， 的最佳估值是最小時(shí)當(dāng)s(t) x(t),)()( )()()()( 2 00 2 00 22 tntnE

12、 tntnEtsEtxE 抵消法：從信號中減去基線的估計(jì)值, 心電基線漂移 可看成某種超低頻干擾信號, x(n)=s(n)+w(n), 用w(n)來逼近w(n), 并從s(n)中減去, s(n)=x(n)-w(n), PQ段為基線，常以PQ段的中點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，用多項(xiàng)式擬合基 線的估計(jì)函數(shù)， 如最簡單的線性擬合、三次樣條函數(shù)擬合 等， 基線糾漂濾波器(HP) 高通濾波器，高通截止頻率：0.7Hz， 即以40次/分為心臟 搏動(dòng)過緩的下限， 基線糾漂及50Hz陷波濾波器, 理想的心電信號預(yù)處理濾波器 基線糾漂+50Hz限波, 可用頻率抽樣法設(shè)計(jì)這種濾波器, 梳狀濾波器的數(shù)學(xué)表示; 84 512256

13、 2 4 256 21 21 64*64 1 )( 1 1 64 1 )( )4()256()( 64 1 )( zz zz zH z z zH nynxnxny 梳狀濾波器的數(shù)學(xué)表示; 020406080100 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 H(z) 020406080100 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 H(z)*H(z) 020406080100 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1-H(z)*H(z) 020406080100 -300 -250 -200 -150 -100 -50 0 1-H(z)*H(z) in dB 020406080100 0 0.2

14、 0.4 0.6 0.8 1 comb filter H(z) 020406080100 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 H(z)*H(z) 050100150200250 -2000 -1000 0 1000 2000 ECG signal at Fs=200Hz 050100150200250 -2000 -1000 0 1000 2000 filtered ECG 0246810 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1-H*H 050100150200250 0 20 40 60 80 filtered trend 目前 QRS 波形檢測的主要方法有： 差分閾值法：對濾波后的

15、信號應(yīng)用一階差分或二 階差分和閾值相結(jié)合的方法以確定 QRS 波的下降 沿，再利用窗口和幅度閾值法定位 QRS 波頂點(diǎn)。 模板匹配法：把 QRS 波分解成一系列的模板(線 段或尖峰)，每個(gè)模板的特征參數(shù)用一系列特征因 子表示，當(dāng)檢測信號的符號構(gòu)成的序列特征因子 符合QRS 模板序列的特征因子時(shí)則定為 QRS 波。 這種方法避免了前一種方法對波形變異大而參數(shù) 變化不大的 QRS 波的錯(cuò)誤識別，但分析速度較慢。 小波分析法：小波變換是一種時(shí)頻局部分析法， 在信號頻率高的區(qū)域具有“顯微”的能力，所以 特別適用于檢測心電信號的特征點(diǎn)。 方法實(shí)質(zhì)上是利用心電波形上高頻成分即QRS 波群 所在位置其上升或

16、下降斜率與其它頻率較低成分有 顯著不同，通過檢測心電信號序列對時(shí)間的導(dǎo)數(shù)即 斜率的變化來定位 QRS 波的位置，一般說來，在 R 波的上升沿和下降沿是心電波形斜率變化最大的區(qū) 域，中間出現(xiàn)的一階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)，二階導(dǎo)數(shù)的極值 點(diǎn)為 R 點(diǎn)所在的位置。這就是差分閾值法的原理。 自適應(yīng)可變閾值：根據(jù)檢波實(shí)際情況，自動(dòng)調(diào)整差 分閾值搜索值。 獲得的處理結(jié)果上 R 波的幅度特性被大大放大，相當(dāng)于一個(gè)非線性的濾波放 大裝置將信號中的低頻成分如 P、T波等濾除，經(jīng)實(shí)驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，心電波形中 R 波峰值相對于 T波峰值之比 增大10000倍。 偽差信號段同樣也會在 f 上表現(xiàn)為一個(gè)高幅的信號序列，按照前面 的策略進(jìn)

17、行檢測時(shí)，會發(fā)生誤檢。而對于一些QRS 段較為平緩的室性 期前收縮情況，在 f 上的幅度較小，則會出現(xiàn)漏檢。 由小波變換結(jié)果知，在將原始信號沿六個(gè)尺度進(jìn)行 小波分解時(shí)，QRS 復(fù)合波的各頻率分量最明顯地表 現(xiàn)在 2、3、4 尺度上原始信號小波變換后各尺度下 的模極值點(diǎn)與原始信號之間的對應(yīng)關(guān)系： QRS 復(fù)合波對應(yīng)著信號在各個(gè)尺度上具有 不同正負(fù)號的模極大值對，在任一尺度上 均可在對應(yīng)位置檢得兩個(gè)模極值序列。對 于高頻噪聲分量，只能在小尺度上檢得其 模極大值（如 D1、D2），對于低頻分量 如 P、T等，則在大尺度上表現(xiàn)得相對明 顯（D5、D6）。而在 QRS 的特征尺度 D3、 D4，特別是D3 上，顯著表現(xiàn)出 QRS 特征 所產(chǎn)生的模極大值對，通過檢測這些特征 尺度上模極大值對位置，可避免干擾因素 對 QRS 檢測的影響，獲得準(zhǔn)確的檢測結(jié) 果。 P、T 波由于信號的幅度很低，經(jīng)常被 各種干擾信號所淹沒，很難準(zhǔn)確地將其 檢測出來 人工識別準(zhǔn)確率高，機(jī)器識別準(zhǔn)確率低 原因：人工智能對于對象形態(tài)的把握， 但只可意會，不可言傳，很難量化。 模糊聚類：模仿人對于形態(tài)的認(rèn)識 人工識別P 波位置的是這樣進(jìn)行的： 受過訓(xùn)練的人腦