心电信号处理方法综述

心电信号处理方法综述一、概述1.1人体心电信号的产生机理1.2人体心电信号对诊断的重要意义1.3信号的提取方法1.4心电信号处理方法1.1人体心电信号的产生机理人体心电信号的产生是由于在心肌细胞一端的细胞膜受到一定程度的刺激时，对钾、钠、氯、钙等离子的通透性发生改变，引起膜内外的阴阳离子产生流动，使心肌细胞除极化和复极化，并在此过程中与尚处于静止状态的邻近细胞膜构成一对电偶。心脏传导系统电兴奋的传导窦房结:心脏的起搏兴奋点,其细胞自发产生50-100次/分的可传导AP,心房的传导:心房传导束--右心房--左心房传导系统的传播:房室束--希氏束--左、右分支--浦氏纤维-心室肌,1901年荷兰莱顿大学的生理学家Einthoven，采用弯弓将炽热的细镀银石英丝缚在箭尾，当箭射出后，石英丝被拉长，变成纤细而又均匀的弦线，制成了弦线型心电流计，终于在1903年描记出满意的心电图波群。1.2人体心电信号对诊断的重要意义心电信息是人体最重要的生物电信息之一。心脏的基本活动包括电活动和机械活动。每个心动周期中都是电活动在前，机械活动在后，两者相差0.04s~0.07s，形成了兴奋与收缩耦联。正常的人体心脏，在生命活动中呈现的是有规律性、特征性的心电信号曲线和图形，而心脏器质性病变和功能性改变，必然在心电信号上有所改变，显现出病态的心电曲线和图形。各种心律失常和传导障碍、心肌梗塞、心肌受损、供血不足、药物和电解质紊乱、12导同步心电图12导同步心电图优势(1)可同时在12导联上描记同一心动周期的心电信号，对单源或多源早博的识别和定位、心律失常的分型、预激分型定位、宽QRS波心动过速的鉴别诊断、室内传导阻滞的诊断等，较单导心电图记录有显著优越性。(2)可同步整体观察和测量12导联同一心动周期的波形，大大提高各种参数测量的准确性，降低了目前单导心电图存在的测量的变异性。(3)有利于P、QRS、T波时限，P-R、Q-T间期．R峰时间等基本参数标准化的建立，以促进各国心电信息的交流，增强研究结果的可比性。1.3信号的提取方法心电导联体系◦心电导联指在记录心电信号时，输入导线与电极放置在机体特定的测试部位(正输入端)、参比部位(负输入端)和接地部位的连接方式。标准12导联系统、Frank正交校正导联系统标准12导联系统1.4心电信号处理方法预处理方法◦去除干扰波形识别方法◦识别定位特征波形心电信号诊断过程信号描记信号预处理波形识别信号分类诊断R波定位QRS参数检测P定位T定位预处理方法体表电极检测到心电信号比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境的影响ECG信号含有七种不同类型的干扰，即工频干扰、基线漂移、电极接触噪声、电极极化噪声、肌电干扰、放大电路内部噪声和运动干扰平滑、中值、小波、自适应、神经网络等心电波形识别2心电信号预处理目的：去除干扰方法：FIR滤波器、小波滤波器、自适应滤波器等干扰特点电源工频干扰。电源工频干扰主要因电源磁场作用于导联与人体之间的环行电路所致。其主要表现为心电记录上可见正弦波或正弦波的叠加，其频率为50Hz工频或其谐波，幅度较低。基线漂移和呼吸对ECG的幅度调制。基线漂移主要由人体呼吸运动或电极接触不良等因素导致，属低频干扰信号，其频响一般小于1Hz，幅度为ECG峰-峰的15%，表现为缓慢变化的近似正弦曲线。干扰特点肌电干扰。肌电干扰由人体活动，肌肉紧张所引起的干扰，其频率范围较宽，为0-10000Hz，幅度为毫伏级，可以将其近似为零均值高斯噪声的短暂爆发，持续时间约为50ms，表现为不规则的快速变化波形。运动伪迹。运动伪迹又称跃变干扰。运动伪迹是电极移动引起的短暂基线改变，这是由于电极与人体间移动或抖动而引入的干扰。其持续时间为100～500ms，幅度很大，一般可达数据采集系统的满量程输入，使其达饱和态。去除干扰方法硬件方法：◦ECG信号作为心脏电活动在人体体表的表现，信号一般比较微弱，幅度为10μV～5mV，频率为0.05～100Hz。心电各波段频谱有一定差异，其中，QRS波频率较高约为3～40Hz，P、T波约为0.7～10Hz。◦硬件上可采用上限频率为100Hz的低通滤波器以消除高频干扰，并采用下限频率为0.05Hz的高通滤波器以消除基线漂移信号◦提高系统的共模抑制比，也可有效地抑制工频干扰。2.1FIR滤波器有限冲击响应滤波器◦系统的单位冲激响应h(n)在有限个n值处不为零◦系统函数H(z)在|z|0处收敛，极点全部在z=0处。移动平滑滤波器(低通滤波)去除高频干扰移动平滑滤波器(N=8)Fs=1000HzN=8,H(z),◦-3dB,55Hz,◦第一从瓣峰值:-13dB,◦部分线性相位H(z)*H(z),◦-3dB,55Hz,◦第一从瓣峰值:-26.7dB,◦线性相位H(z)和H(z)*H(z)的比较H(z):◦旁瓣太大,13dB;◦相频特性虽在通带内保持线性,但在进入阻带后有突变,有可能造成心电信号的高频相位失真;H(z)*H(z):◦旁瓣有较大的衰减,26.7dB,◦有真正的线性相位;FIR原理FIR滤波器的单位值响应为：系统函数为：Z变换：H(z)总是稳定的，单位圆上频响：设计FIR滤波器就是根据要求的频率响应，找出一单位样值响应为有限长的时间离散系统，其频响尽可能地逼近要求频响，使式表示的二者均方误差在许可的误差范围内FIR滤波器设计的主要方法有傅立叶级数展开法、窗函数法、频率采样法等。基于傅里叶变换的频率抽样处理基线漂移结果2.2小波变换连续情况时，小波序列为：(基本小波的位移与尺度伸缩)其中为尺度参量，为平移参量。离散的情况，小波序列为：0;,1,aRbaabtatbaabzkjkttjjkj,222,小波多分辨率分解若是尺度函数，它生成的多分辨分析，则必然存在系数序列，使得以下尺度关系成立:这就是尺度方程，必须满足下列条件：定义函数为尺度函数，若其经过整数平移和尺度上的伸缩，得到一个尺度和位移均可变化的函数集合：RL2ZjjVkkZh22kkthtk2tLRkttjjkj222,kj02khk002khkhkll多分辨分析是小波分析中最重要的概念之一，它将一个函数表示为一个低频成分与不同分辨率下的高频成分，并且多分辨分析能提供一种构造小波的统一框架，提供函数分解与重构的快速算法。由理想滤波器引入多分辨率分析的概念：多分辨率分解小波多分辨率分解小波变换多分辨率分解信号中的基线漂移成分主要存在于第六尺度的逼近信号中，而工频干扰和肌肉震颤信号主要存在于第1、2尺度下的细节信号中，因此，在采用小波滤波方法对信号进行滤波处理时，可去掉尺度6的逼近信号，以及尺度1、2下的细节信号，即将这几个尺度下的信号值赋为0，按分解过程的逆过程进行重构，小波分解重构小波分解重构结果分析因为MIT/BIH数据库的信号采样频率为360Hz，则当对原始心电信号进行6个尺度下的分解时，信号被分解在8个频段上。在重构过程中取的是3、4、5、6尺度的细节信号，因此重构信号的频带为2.8Hz~45Hz。2.3自适应滤波根据输入信号自动调节滤波器的参数,使其性能指标最优化，适用于对信号和噪声无先验知识(频谱)的或非平稳信号,基本结构:滤波器、优化指标算法、滤波器参数修改算法，◦滤波器：FIR◦优化准则：信噪比最高、输出误差均方差最小◦参数修改：递归、非递归43y(t)自适应消噪声+滤波器修改参数信号源噪声源x(t)=s(t)+n0(t)x(t)+-n1(t)n0(t):噪声源（如50Hz工频信号），n1(t)：通过某一未知网络的同一噪声源，n0’(t)：滤波器输出的估值，x(t)=s(t)+n0(t)-y(t)=s(t)+n0(t)-n0’(t)要使得x(t)在最小均方差意义上与信号s(t)最佳匹配，的最佳估值是最小时当s(t)x(t),})]()({[})]()({[)]([)]([2'002'0022tntnEtntnEtsEtxE基线纠漂抵消法：从信号中减去基线的估计值,心电基线漂移可看成某种超低频干扰信号,◦x(n)=s(n)+w(n),用w’(n)来逼近w(n),并从s(n)中减去,s(n)=x(n)-w’(n),◦PQ段为基线，常以PQ段的中点作为基准点，用多项式拟合基线的估计函数，如最简单的线性拟合、三次样条函数拟合等，x(n)=s(n)+w(n)基线估计+-s(n)w’(n)基线纠漂滤波器基线纠漂滤波器(HP)◦高通滤波器，高通截止频率：0.7Hz，即以40次/分为心脏搏动过缓的下限，◦基线纠漂及50Hz陷波滤波器,理想的心电信号预处理滤波器◦基线纠漂+50Hz限波,◦可用频率抽样法设计这种滤波器,fH(f)50100150fk整系数基线纠漂滤波器梳状滤波器的数学表示;8451225624256212164*641)(11641)()4()]256()([641)(zzzzzHzzzHnynxnxny整系数基线纠漂滤波器(2)梳状滤波器的数学表示;02040608010000.20.40.60.81H(z)02040608010000.20.40.60.81H(z)*H(z)02040608010000.20.40.60.811-H(z)*H(z)020406080100-300-250-200-150-100-5001-H(z)*H(z)indB整系数Filter的效果02040608010000.20.40.60.81combfilterH(z)02040608010000.20.40.60.81H(z)*H(z)050100150200250-2000-1000010002000ECGsignalatFs=200Hz050100150200250-2000-1000010002000filteredECG024681000.20.40.60.811-H*H050100150200250020406080filteredtrend3波形识别目前QRS波形检测的主要方法有：◦差分阈值法：对滤波后的信号应用一阶差分或二阶差分和阈值相结合的方法以确定QRS波的下降沿，再利用窗口和幅度阈值法定位QRS波顶点。◦模板匹配法：把QRS波分解成一系列的模板(线段或尖峰)，每个模板的特征参数用一系列特征因子表示，当检测信号的符号构成的序列特征因子符合QRS模板序列的特征因子时则定为QRS波。这种方法避免了前一种方法对波形变异大而参数变化不大的QRS波的错误识别，但分析速度较慢。◦小波分析法：小波变换是一种时频局部分析法，在信号频率高的区域具有“显微”的能力，所以特别适用于检测心电信号的特征点。3.1自适应差分可变阈值法方法实质上是利用心电波形上高频成分即QRS波群所在位置其上升或下降斜率与其它频率较低成分有显著不同，通过检测心电信号序列对时间的导数即斜率的变化来定位QRS波的位置，一般说来，在R波的上升沿和下降沿是心电波形斜率变化最大的区域，中间出现的一阶导数过零点，二阶导数的极值点为R点所在的位置。这就是差分阈值法的原理。自适应可变阈值：根据检波实际情况，自动调整差分阈值搜索值。算法流程算法结果获得的处理结果上R波的幅度特性被大大放大，相当于一个非线性的滤波放大装置将信号中的低频成分如P、T波等滤除，经实验后发现，心电波形中R波峰值相对于T波峰值之比增大10000倍。可变阈值伪差信号段同样也会在f上表现为一个高幅的信号序列，按照前面的策略进行检测时，会发生误检。而对于一些QRS段较为平缓的室性期前收缩情况，在f上的幅度较小，则会出现漏检。3.2小波变换检测由小波变换结果知，在将原始信号沿六个尺度进行小波分解时，QRS复合波的各频率分量最明显地表现在2、3、4尺度上原始信号小波变换后各