李浩然

摘要：隨著科技的發(fā)展社會(huì)的進(jìn)步，人民生活水平也有了較大的提升，使人民也更有精力和時(shí)間來(lái)重視自身健康。最新研究表明，城鄉(xiāng)居民因罹患心血管疾病死亡比例在居民死亡原因中排名第一，它具有種類多、發(fā)病迅速、病因繁雜、不易監(jiān)測(cè)的特點(diǎn)，腕帶式便攜、可檢測(cè)信號(hào)的心電設(shè)備可檢測(cè)并自動(dòng)分析診斷心電實(shí)時(shí)信號(hào)，成為居民地首選。本研究使用預(yù)處理后的腕帶式心電信號(hào)，通過(guò)差分法及形態(tài)學(xué)運(yùn)算檢測(cè)QRS波群。結(jié)果表明，一定程度上，此法可降低漏誤檢、漏檢情況發(fā)生，提高了檢測(cè)水平。

關(guān)鍵詞：心電信號(hào);腕帶;QRS;檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TP311 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）28-0218-02

1 概述

隨著社會(huì)的進(jìn)步，人民的生活也有了極大的改善，伴隨而來(lái)的是人口老齡化、心血管等疾病的問(wèn)題的顯現(xiàn)。研究表明[1]，中國(guó)城市居民心血管病死亡率達(dá)到45%，農(nóng)村居民達(dá)到41%，心血管疾病已成為目前刻不容緩需要重視的問(wèn)題之一。

目前主要使用心電圖對(duì)心血管疾病進(jìn)行診療分析。研究表明，心血管疾病死亡的重要預(yù)測(cè)因子為心電圖的異常，因此如何有效地得到心電圖信號(hào)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)其異常，及時(shí)采取對(duì)癥治療方式，為當(dāng)前心血管疾病預(yù)防治療的重要問(wèn)題。心電圖（ECG）主要包括普通心電圖、動(dòng)態(tài)心電圖，其中普通心電圖特點(diǎn)為簡(jiǎn)便、安全、價(jià)格低，通常用于心肌梗死、心律失常等常規(guī)心臟疾病，但其檢測(cè)時(shí)間短，不能發(fā)現(xiàn)潛在疾病;動(dòng)態(tài)心電圖可不間斷記錄使用者的心臟活動(dòng)，可檢查出心臟難以發(fā)覺(jué)的癥狀，用于心肌缺血和心律失常的診斷，但其檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，不能檢測(cè)急性心臟疾病[2]。

計(jì)算機(jī)輔助自動(dòng)化分析技術(shù)出現(xiàn)前，由于心電信號(hào)較為復(fù)雜，且主要通過(guò)醫(yī)生進(jìn)行分析，誤診、漏診情況時(shí)有發(fā)生。其中，腕帶式心電信號(hào)檢測(cè)佩戴者心電變化成為研究的熱點(diǎn)。 腕帶式檢測(cè)設(shè)備需長(zhǎng)期佩戴，要求輕便、耗能低、存儲(chǔ)方便、計(jì)算快捷，也要求軟件可實(shí)時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確分析。處理腕帶式心電信號(hào)主要通過(guò)以下幾步進(jìn)行：1）評(píng)估心電信號(hào)質(zhì)量，2）進(jìn)行預(yù)處理，抑制干擾，增強(qiáng)信號(hào)降噪，3）檢測(cè)信號(hào)特征，4）通過(guò)信號(hào)特征自動(dòng)化診斷，判斷心血管疾病地發(fā)生情況。 本文在腕帶式心電信號(hào)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究了腕帶式QRS 波群檢測(cè)方法，為自動(dòng)化診斷心血管疾病提供借鑒。

2 差分法定位QRS波群

2.1 ?算法

本研究使用二階差分閾值法檢測(cè) QRS 波群[3]，具體方法為：

（1） 最大值的確定：使用一階差分對(duì)心電信號(hào)[x（n）]進(jìn)行處理，得到[y1（n）]，[y1（n）] 絕對(duì)值最大值為[ymax1]。

（2） R波的測(cè)定：設(shè)置閾值[th=0.8 *ymax1]，遍歷[y1（n）]的點(diǎn)，在超過(guò)[th=0.8 *ymax1]數(shù)據(jù)前后50ms內(nèi)尋找最大值，記錄為R波。

（3） 模極小值的確定：二階差分[y1（n）]，得到[y2（n）]，尋找所有模極小值。

（4） QRS波群的確定：對(duì)照（2）、（3）結(jié)果，R波向左的第一個(gè)極小值處為Q波，向右第一個(gè)極小值為S波。

2.2選取結(jié)構(gòu)元素

在心電信號(hào)檢測(cè)中，結(jié)合差分及形態(tài)學(xué)原理，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)心電波形結(jié)構(gòu)及劃分心電信號(hào)周期。采用該兩種差分結(jié)構(gòu)元素，確定略大于信號(hào)周期的元素長(zhǎng)度后，確定元素形狀。設(shè)g1（n）為元素1，g2（n）元素為2，N為長(zhǎng)度，最大值為a。于是兩個(gè)結(jié)構(gòu)元素分別可以用式（1）和式（2）來(lái)描述：

本文用兩種元素在已經(jīng)降噪的心電信號(hào)上進(jìn)行運(yùn)算，提取的波形會(huì)在相鄰的 信號(hào)中間驟變，找到信號(hào)分界點(diǎn)，作為QRS波群的檢測(cè)基礎(chǔ)。

2.3 實(shí)現(xiàn)算法

濾波器進(jìn)行信號(hào)開-閉運(yùn)算，平均兩路信號(hào)的差分元素得到差分基線信號(hào)[4]。兩路信號(hào)為：（1）輸入信號(hào)-開運(yùn)算-閉運(yùn)算-求平均-得差分基線;（2）輸入信號(hào)-閉運(yùn)算-開運(yùn)算-求平均-得差分基線。

本研究確定QRS波群通過(guò)差分法與形態(tài)學(xué)檢測(cè)同時(shí)進(jìn)行，以降低誤檢率和漏檢率。檢測(cè)算法為：心電信號(hào)數(shù)據(jù)-預(yù)處理-形態(tài)學(xué)檢測(cè)信號(hào)周期分界點(diǎn)-差分法尋找R峰，同時(shí)找到Q、S波，定位出QRS波群-輸出結(jié)果。

3 結(jié)果及算法實(shí)現(xiàn)

從MIT-BIH的數(shù)據(jù)庫(kù)選取數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，隨機(jī)抽取10秒心電信號(hào) ，波形如圖1a所示。本研究形態(tài)學(xué)使用（式3）計(jì)算， N= 400，a=1，如圖1b。波形經(jīng)形態(tài)學(xué)處理后如圖2。

如圖3所示，處理后信號(hào)變化較大，信號(hào)起始結(jié)束位置有較大斜率變化。主要由于差分基線性狀所致，該算法可準(zhǔn)確有效地尋找信號(hào)周期分界點(diǎn)。

通過(guò)信號(hào)分界點(diǎn)，可在心電信號(hào)周期內(nèi)找到R峰、Q波、S波。結(jié)果如圖4，R點(diǎn)為藍(lán)色圈圈，Q點(diǎn)和S點(diǎn)為紅色圈，分界點(diǎn)為綠點(diǎn)。表明該法可以準(zhǔn)確地標(biāo)示出QRS波群。

檢測(cè)率如表1所示，誤檢率0.0647%，漏檢個(gè)數(shù)平均0.2727，具有較好的檢測(cè)效果。

4 結(jié)論

本文基于預(yù)處理后的腕帶式心電信號(hào)，通過(guò)差分結(jié)構(gòu)元素的方法確定每個(gè)測(cè)定的心電信號(hào)的分界點(diǎn)，通過(guò)兩種算法思路對(duì)檢測(cè)周期內(nèi)的心電信號(hào)進(jìn)行QRS波群檢測(cè)，結(jié)果表明，一定程度上，此法可降低漏誤檢、漏檢情況發(fā)生，提高了檢測(cè)水平。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王瑩瑩，薛超，殷兆芳，等.智能診斷在心電圖診斷的發(fā)展歷程及應(yīng)用進(jìn)展[J].心血管康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志，2019（4）：502-505.

[2] 張宇微.面向心血管疾病識(shí)別的心電信號(hào)分類研究[D].濟(jì)南：濟(jì)南大學(xué)，2019.

[3] 王忠德，解婷，肖夢(mèng)強(qiáng)，等.心電圖聯(lián)合迭代重建算法CT低劑量掃描用于冠狀動(dòng)脈成像的研究[J].現(xiàn)代醫(yī)院，2019，19（1）：137-139，142.

[4] 劉鳴.遠(yuǎn)程心電大數(shù)據(jù)和心電圖智能化診斷[J].實(shí)用心電學(xué)雜志，2018，27（3）：157-161.

【通聯(lián)編輯：光文玲】