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QRS波群检测方法
作者:张裕涛王剑钢来源:中华现代内科学杂志打印本文 收藏到我摘 收藏到新浪
摘要:心电图的自动分析、诊断已经广泛地应用于心脏的功能检测、心血管疾病的诊断和预防以及心电监护等多方面。QRS波群的检测是心电信号分析中最为关键问题,其精确检测是心电图自动诊断的基础。这是因为只有在确定QRS波群后才有可能计算心率、心率变异性并进一步检测和分析心电的其他细节。一个正常的ECG信号是由一系列的波形......
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心电图的自动分析、诊断已经广泛地应用于心脏的功能检测、心血管疾病的诊断和预防以及心电监护等多方面。QRS波群的检测是心电信号分析中最为关键问题,其精确检测是心电图自动诊断的基础。是因为只有在确定QRS波群后才有可能计算心率、心率变异性并进一步检测和分析心电的其他细节。
一个正常的ECG信号是由一系列的波形组成的,这些波形是通过兴奋的零电位来区分的。一个正常的心电图,由P波、QRS波群、T波等组成。每个具体的波都对应着特定的心脏活动和电生理阶段。与其他波形相比,R波具有较高的的幅值。由频谱分析可知,QRS波群的中心频率在17Hz左右(该频率也被称为QRS波群的特征频率),带宽约10Hz。而T波、P波、基线漂移等的频带都是在此频带的低端以外[1],以上是QRS波群区别于其他波形的两个明显特点。各种QRS波群的检测算法主要是利用它与其他波形及噪声不同的幅频特性来实现的。
近些年来QRS波群的检测主要有以下几种方法:滤波器法、模板匹配法、小波分析法、神经网络法、数据融合检测法等。下面简要介绍一下各种方法。
1 滤波器法
滤波器法是最传统最简单的方法,分为硬件滤波和软件滤波。在这里我们只介绍一下软件滤波的过程。到为止已经提出了二阶导数算法、移动窗口积分算法、正交滤波算法等不同的具体算法。二阶导数算法是取心电的一阶与二阶导数的平法和作为QRS波群输出标记的脉冲信号,该方法突出了QRS波群上升速率变化最快的地方,可以根据输出脉冲的宽度较精确地估计R波的宽度。移动窗口积分法的求导平方运算与二阶导数算法相同,最后是对求导的平方数据进行移动窗口积分,这种方法对高频随机噪声敏感性较低。而正交滤波法是将心电
信号输入到两个相位固定、相差为π/2的滤波器,从而得到互为希尔伯特交换的输出,通过检测包络的幅值可以检测QRS波。
对于采集的心电数据,要经过增益控制、预滤波、滤波过程,最后进行QRS波群的检测[2]。~35Hz的带通滤波器,只允许心电信号通过。滤波部分是通过滤波器的设计实现的,其中包括数字陷波器来消除工频干扰。15~40Hz的带通数字滤波器为:y(t)=x(t)-2x(t-16)+x(t-32)-2y(t-8)-y(t-16),消除了如运动伪迹等低频噪声的影响;最后要通过一个提供最佳信噪比输出的滤波器:y(t)=∑127 i=0kix(t-i),其中匹配滤波参数ki是在检测开始前,对每个病人心电自学获得的。经匹配滤波后的信号,通过自适应的双边界阈值法检测QRS波群。%为阈值。在检测出QRS波群后的200ms的心电信号处理中,阈值上升到前面最大值的90%,从而避免将T波检测为QRS波群的错误。阈值的大小是随信号的波动不断调整的,提高了检测的可靠性,特别可以防止噪声引起的假阳性。
从多分辨率的角度出发,Afonso[3]等学者提出了滤波器组法。滤波器组将信号分解为多个频率的信号然后进行分析。一个滤波器组包括一系列的分析滤波器,将信号分解为若干个具有唯一带宽的频带;同样如果考虑重建信号,可以采用相反的合成滤波器组将分析滤波器处理的结果合成为原来的信号。在滤波器组中,分析滤波器是将心电信号分解为特征最明显的多个频带[4],后续处理可以每个单独的频带进行,也可以结合几个频带输出信号共同判断。
2 模板匹配法
由于心电信号的周期性较强,各心动周期间相应波形的差异较小,可以将QRS波群、T波等近似认为单独的固定模板。对于固定模板的信号,按幅值归一化的幅频分量值可以表示该模板在这一频率范围内的能量集中情况。包括脉冲干扰、基线漂移在内的各模板,在特定频率上的能量分布是不同的。幅频分量有不含信号的相位信息,因此可以通过信号幅值与特定幅频值比较的方法来检测QRS波模板。这样对QRS波群的识别就转化成了对QRS模板与其他模板的鉴别。该方法实际是幅值判别与频率判别的统一。该方法的一个具体实现如下[1]:对可能的QRS波以正向峰值点为中点,从采样数据中隔点采样,并取前7点和后8点共16个点的数据片段,计算这16个数