QRS波群时频检测方法的新进展

在心电信号的QRS波群检测算法中,最为有效的是把待测信号在时域或频域内进行适当的变换,以分离或加强QRS分量,抑制各种噪声干扰,再进行判决定位。简要回顾了以滤波器为代表的单一尺度时频变换方法、以小波分析为代表的多尺度时频变换方法,以及另一种较新的多尺度时频变换分析方法—经验模式分解(EMD)等在QRS波群检测中的应用情况和发展前景。     

QRS复合波检测技术综述

心电图是诊断各种心脏疾病的一个重要手段,而准确识别QRS复合波也是多种自动化心电图分析方法的一个前 提。检测QRS复合波的传统方法主要有差分阈值算法、双阈值检测算法、经验模态分解法、小波变换算法等,这些算法的 主要步骤包括对心电信号进行预处理、特征提取和检测等,对心电信号质量要求比较高,且通用性不是很强。相对于传统 方法检测QRS复合波,人工智能的发展特别是深度学习的出现为QRS复合波检测提供一种新的方法,利用深度学习可自 主提取QRS复合波特征信息,从而进行精准定位,相比传统方法,鲁棒性更好,对信号质量不佳的数据检测效果更好。本 研究主要对用于QRS复合波预处理以及检测的技术进行综述,并对检测技术的发展进行展望。     

QRS波群时频检测方法的新进展

在心电信号的QRS波群检测算法中,最为有效的是把待测信号在时域或频域内进行适当的变换,以分离或加强QRS分量,抑制各种噪声干扰,再进行判决定位.简要回顾了以滤波器为代表的单一尺度时频变换方法、以小波分析为代表的多尺度时频变换方法,以及另一种较新的多尺度时频变换分析方法-经验模式分解（EMD）等在QRS波群检测中的应用情况和发展前景.     

基于变分模态分解的心电信号QRS波检测

为了解决含噪心电信号QRS波的提取问题,本研究提出了一种基于变分模态分解(variation mode decomposition,VMD)的心电信号QRS波群检测和定位的方法。首先确定合适的分解层数,利用变分模态分解将心电信号分解为一系列模态分量。对每层模态分量进行分析,选取含有QRS波的模态分量层。通过小波变换的奇异值检测原理,确定心电信号的奇异值,定位心电信号R波的峰值位置,再检测QRS波的波形宽度。实验证明了该方法对含噪的QRS波检测准确度在96%以上,能够准确的检测和定位心电信号QRS波。     

基于经验模态分解和Hilbert变换的QRS综合波检测算法

提出一种新的有效结合经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的QRS综合波检测算法。采用EMD将心电信号分解成一系列内蕴模式分量(IMFs),舍去对应于高频噪声的IMF1和IMF2,舍去对应于低频噪声的最后两个IMFs和趋势项,能有效地抑制高频噪声和基线漂移。将降噪后的信号进行Hilbert变换,得到对应的解析函数,利用其包络,进一步抑制高大P波、T波等对QRS综合波检测的影响,采用自适应阈值进行QRS综合波检测。经MIT-BIH Arrhythmia Database全部数据检测验证,平均正确检测率可达到99.78%,表明本算法具有较高的正确检测率和良好的抗噪性能。     

基于EMD方法和加窗的QRS波群检测算法

提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法和自适应加窗技术的QRS波群检测算法,该算法主要是利用Hilbert-Huang变换提出适合QRS波群检测的EMD方法,利用该算法对sddb数据库中第30号信号和mitdb数据库中第208号信号进行处理,得到R波的检测结果;同时,利用自适应加窗技术对Q点和S点的检测技术进行分析。通过对MIT/BIT心率异常数据库的部分数据进行R波检测,结果表明,本文提出的算法具有很好的检测效果,其R波的平均正确检测率达到了99.62%,QRS波群的平均敏感性为98.91%,相应的平均特异性为99.35%。     

基于EMD方法和加窗的QRS波群检测算法EI北大核心CSCD

提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法和自适应加窗技术的QRS波群检测算法,该算法主要是利用Hilbert-Huang变换提出适合QRS波群检测的EMD方法,利用该算法对sddb数据库中第30号信号和mitdb数据库中第208号信号进行处理,得到R波的检测结果;同时,利用自适应加窗技术对Q点和S点的检测技术进行分析。通过对MIT/BIT心率异常数据库的部分数据进行R波检测,结果表明,本文提出的算法具有很好的检测效果,其R波的平均正确检测率达到了99.62%,QRS波群的平均敏感性为98.91%,相应的平均特异性为99.35%。     

基于提升小波变换和多种策略的QRS波检测算法

目的：为了提高计算机处理心电信号的速率和精度,提出了一种基于提升小波变换,结合多种策略的QRS波检测算法。方法：首先采用基于阀值的提升小波去噪方法去除心电信号中的高频白噪声和低频基线漂移;再对处理后的心电信号进行提升小波分解,得出各层逼近信号和细节信号,在第3尺度上采用模极大值阀值法对R波进行检测．找出备选的R波,同时采用几何的方法定位Q波和S波及QRS波起点和终点;最后采用补偿法、波宽法及QRS波时长法对QRS波群进行纠正。结果：本文算法在时域心电图上实现了QRS波的准确定位．提取了心电图的QRS波段。通过MIT—BIH数据库验证,本算法具有很好的表现。结论：实验结果表明,相比传统的算法,本文采用的提升小波和多种策略的检测算法．能有效的检测QRS波,为心电信号的自动识别奠定了基础。     

基于复值小波分解的QRS波群检测算法

心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础。在心电信号的分析中,QRS波群快速准确的检测非常重要,它是相关参数计算和诊断的前提。本文对心电信号进行复值小波分解后,利用分解结果的模值来检测QRS波。由于心电信号的形态和幅值因人而异,所以用自学习算法来调整阈值以适应信号的变化。用MIT-BIH心电数据库中的数据对以上方法进行验证,QRS波群的检测率高达99.81%以上。最后,在检测出QRS波群特征点的基础上,利用相类似的方法检测出P、T波。     

一种双导联融合心电QRS波检测算法

目的:心电图的检测与分析是临床上诊断心血管疾病的主要依据,QRS波是心电信号中最重要的特征波,它的准确检测是心电信号自动分析的前提和基础。为了提高单导联检测QRS波的灵敏度和准确率,本文提出一种新的双导联融合心电QRS波检测的算法。方法:原始心电信号通过单导联预检波进行QRS波定位后,由双导联决策方法来决定采用单导联检波还是双导联融合检波。单导联检波直接采用第一或第二导联检测结果;双导联融合检波由双导联融合方法和导联判断规则判别。以窗时间为时间单位,不断更新双导联决策算法。本算法包括方差、幅值、模板匹配以及阈值比较等方法。结果:采用MIT-BIH心律失常数据库的48组两导联心电记录进行验证,统计得到平均灵敏度和准确率分别为99.87%、99.81%。其漏检数和误检数比第一导联分别降低了23.26%、18.27%,比第二导联分别降低了88.21%、95.11%。结论:本算法实时高效地提高单导联QRS波检测的灵敏度和准确率,且优于部分算法的检测结果,因而在心电信号自动分析中具有良好的应用前景和较高的实用价值。     

基于HHT的生物电阻抗胃动力信号分析方法

目的 采用HHT时间序列分析方法处理从人体采集到的胃动力信号.方法 通过经验模态分解(EMD)技术将一非线性、非稳态过程的原始胃动力序列分解为一组内在模态函数(IMFs),对每一个IMF进行Hilbert 变换,得到信号的瞬时频率,然后选择与胃动力相关的频率成分,即0.03-0.06 Hz之间的IMF进行重构提取胃动力...     

左心室辅助装置控制模式影响双心室搏动同步性的数值研究

右心室(RV)衰竭已成为左心室辅助装置(LVAD)治疗的一种致命并发症。由LVAD引起的双心室搏动的不同步是引发RV功能障碍的重要因素。本文采用数值方法研究LVAD的控制模式对左、右心室搏动同步性的影响。数值结果表明:左心室(LV)与RV的收缩持续时间在无泵模式下没有显著差异(分别为48.52%和51.77%)。连续模式下,LV收缩期明显短于RV收缩期(LV vs.RV:24.38%vs.49.16%)和无泵模式的LV收缩期。搏动模式下,LV收缩期明显短于RV收缩期(LV vs.RV:28.38%vs.50.41%)但长于连续模式的LV收缩期。反搏动模式中的LV、RV收缩期差异较小(LV vs.RV:43.13%vs.49.23%),而LV收缩期短于无泵模式,并且长于连续模式。与连续和搏动模式相比,由反搏动模式提供的收缩期转速(RS)降低显著地校正了LV收缩持续时间,连续模式下缩短的收缩持续时间在反搏动模式下被校正为LV和RV之间的重新同步。因此,本文认为LV和RV收缩的再同步有助于预防RV功能障碍。总之,使用在收缩期间降低RS的反搏动模式有望用于由LVAD引起的双心室搏动不同步的临床校正。     

一种疲劳驾驶检测中的脑电信号通道选择方法

针对传统的基于全通道脑电信号(EEG)的疲劳驾驶检测方法中存在数据冗余和硬件设施复杂的问题,提出一种基于阈值筛选的通道选择方法。首先对多个特征计算标准差等指标分别筛选出每个特征各自的理想通道;其次使用多层感知超限学习机(H-ELM)和使用粒子群优化算法(PSO)优化后的多层感知超限学习机(PSO-H-ELM)分别对理想通道的数据进行二分类, 并且与全通道数据的分类结果进行对比。分别采用了2组实验数据(一组数据通过实验室的模拟驾驶设备采集,受试6人;一组数据来自于公开数据集,受试12人;两者采集设备不同)对提出的方法进行了验证。实验结果表明,对于18名受试者,使用集合经验模态分解(EEMD)所获得的有限个本征模函数(IMF)的功率谱(PSD)特征普遍能够得到较多理想通道,并且对于同一设备,理想通道的分布大致相同并且通道数较少(分别为8个和11个通道)。同时,此通道选择方法还极大提高了疲劳驾驶检测的分类准确率(18 名被试在使用理想通道数据下的平均准确率达到了99.75 %,比使用全通道数据的准确率提高19.36 %)。此外,样本熵的理想通道与功率谱的理想通道几乎不重合,说明两种特征具有很好的互补性,两者特征结合提高了本方法的实用性,在疲劳驾驶检测的应用上具有一定参考价值。     

基于能量估计的小波阈值与经验模态分解相结合的滤波方法研究

本文针对基于经验模态分解(EMD)的时空滤波器存在的固有模态函数分量中频率混叠交叉,导致有用信号与噪声一起被滤除的问题,结合小波在时间、尺度两域表征信号局部特征的特性,提出了一种基于能量估计实现EMD分解层数确定,小波变换阈值处理与EMD相结合的时空滤波方法。该方法既利用小波变换多分辨率的特性,又结合EMD的自适应分解与希尔伯特(Hilbert)谱分析中瞬时频率与能量意义的关系,从而解决了有用信号在滤波时被削弱的问题。以MIT/BIH标准心电数据库数据为对象的实验结果表明,该方法对于生理信号这一类强噪声下的微弱信号是一种有效的数据处理方法。     

基于EMD与IMF分量统计特性的ECG去噪

经验模式分解（EMD）域内心电（ECG）信号的去噪,通常为基于QRS特征波经验性识别固有模态函数（IMF）分量并重建ECG信号。由于该方法引入个人误差,因此识别不准确。针对此问题,本文提出利用EMD与IMF分量统计特性对ECG信号进行去噪。本方法首先对含噪ECG信号进行EMD分解得到一系列IMF分量,然后利用IMF分量的统计特性识别IMF分量属性,并采用被识别为ECG信号的IMF分量重建ECG信号。该识别方法基于统计学方法,具有统计学和现实物理意义。将本方法应用于真实ECG信号去噪处理中,结果表明,本方法可有效去除ECG信号基线漂移噪声与肌电干扰噪声,去噪效果优于经验法。     

HHT方法在脉搏波信号分析中的应用

目的采用HHT(Hibert-HuangTransformation)时间序列分析方法处理从人体采集到的脉搏波信号。方法通过经验模态分解(EMD)技术将一非线性、非稳态过程的原始离散数据序列分解为一组内在模态函数(IMFs),然后对每一个IMF进行HT变换,这样得到的信号幅度和瞬时频率都是时间的函数,即获得脉搏波信号幅度和频率的时间分布。再根据已获得的HH谱,进而得到边际谱。这是一种更具适应性的、新型的、基于模态分解的时间序列数据处理方法。结果首先对一系列由标准的周期函数构造而成的时间序列信号进行了EMD处理,验证HHT方法分解的可行性、有效性;然后分别对一例正常人脉搏波信号和一例典型的冠心病人脉搏波信号进行分解处理,对得到结果进行了比较。结论HHT方法在生物医学信号处理领域将会有广阔的应用前景。     

In vitro antibacterial activity of a new macrolide, miokamycin. Results of a multicenter study

Minimal inhibitory concentration (MIC) of miokamycin (M) were evaluated by agar dilution for 1,024 bacterial strains isolated in 6 hospitals and classed as a function of susceptibility and resistance to macrolides, lincosamides, streptogramins group (MLS). MIC of M ranged from 0.25 to 4 micrograms/ml (mode MIC 1-2) on Staphylococcus susceptible to MLS and on MLSB inducible strains; M was inactive on MLSB constitutive strains. MIC of M ranged from 0.016 to 4 micrograms/ml (mode MIC 0.12 to 0.5) for Streptococci and Pneumococci susceptible to erythromycin (E) and from 0.12 to greater than 128 for strains resistant to E. Enterococci susceptible to E were inhibited by 0.5 to 2 micrograms/ml (mode MIC 1) and strains resistant to E by 4 to greater than 128. Haemophilus were inhibited by 2 to 64 micrograms/ml (mode MIC 32), Neisseria by 0.12 to 4 (mode MIC 0.5-1) and B. catarrhalis by 0.12 to 8 (mode MIC 1). L. pneumophila was very susceptible to M: MIC 0.016 to 0.12 (mode MIC 0.06). MIC of M ranged generally from 0.5 to 2 micrograms/ml (mode MIC 1) for C. perfringens and from 0.03 to 2 (mode MIC 1) for B. fragilis. Thus, M was shown to be among macrolide antibiotics of resistance non-inducing type on MLSB inducible resistance strains. Its activity was similar to that of spiramycin slightly superior on Staphylococci, slightly inferior on Streptococci and Enterococci, similar on Pneumococci, very superior on Neisseria, Legionella and anaerobes. M had a good activity on Branhamella and, as others macrolides, was poorly active on Haemophilus.     

In vitro antibacterial activity of rokitamycin, a new macrolide antibiotic. Results of a multicenter study

Minimal inhibitory concentrations (MIC) of rokitamycin (R) were evaluated by agar dilution for 914 bacterial strain isolated in 4 hospitals and classed as a function of susceptibility and resistance to Macrolides-Lincosamides-Streptogramines group (MLS). MICs of R ranged from 0.06 to 1 microgram/ml (mode MIC 0.25-0.5) on Staphylococci susceptible to MLS and on MLSB inducible strains; R was inactive on MLSB constitutive strains. MICs of R ranged from 0.008 to 0.5 microgram/ml (mode MIC 0.06 to 0.25) for Streptococci and Pneumococci susceptible to erythromycin (E) and from 0.06 to greater than 128 for strains resistant to E. Enterococci susceptible to E were inhibited by 0.06 to 0.5 microgram/ml (mode MIC 0.5) and strains resistant to E by 0.25 to greater than 128. Haemophilus were inhibited by 0.5 to 0.65 microgram/ml (mode MICs of R ranged generally from 0.016 to 0.5 microgram/ml (mode MIC 0.12) for C. perfringens and from 0.016 to 1 (mode MIC 0.06) for B. fragilis. Thus, R was shown to be among macrolide antibiotics of resistance strains. Its activity was superior to that of other products of this group spiramycin, josamycin, miokamycin, particularly on Gram positive cocci. R had a good activity on Neisseria, Branhamella, anaerobes and, as others macrolides, was poorly active on Haemophilus.     

An automatic respiratory gating method for the improvement of microcirculation evaluation: application to contrast-enhanced ultrasound studies of focal liver lesions

Contrast-enhanced ultrasound (CEUS), with the recent development of both contrast-specific imaging modalities and microbubble-based contrast agents, allows noninvasive quantification of microcirculation in vivo. Nevertheless, functional parameters obtained by modeling contrast uptake kinetics could be impaired by respiratory motion. Accordingly, we developed an automatic respiratory gating method and tested it on 35 CEUS hepatic datasets with focal lesions. Each dataset included fundamental mode and cadence contrast pulse sequencing (CPS) mode sequences acquired simultaneously. The developed method consisted in (1) the estimation of the respiratory kinetics as a linear combination of the first components provided by a principal components analysis constrained by a prior knowledge on the respiratory rate in the frequency domain, (2) the automated generation of two respiratory-gated subsequences from the CPS mode sequence by detecting end-of-inspiration and end-of-expiration phases from the respiratory kinetics. The fundamental mode enabled a more reliable estimation of the respiratory kinetics than the CPS mode. The k-means algorithm was applied on both the original CPS mode sequences and the respiratory-gated subsequences resulting in clustering maps and associated mean kinetics. Our respiratory gating process allowed better superimposition of manually drawn lesion contours on k-means clustering maps as well as substantial improvement of the quality of contrast uptake kinetics. While the quality of maps and kinetics was satisfactory in only 11/35 datasets before gating, it was satisfactory in 34/35 datasets after gating. Moreover, noise amplitude estimated within the delineated lesions was reduced from 62 ± 21 to 40 ± 10 (p < 0.01) after gating. These findings were supported by the low residual horizontal (0.44 ± 0.29 mm) and vertical (0.15 ± 0.16 mm) shifts found during manual motion correction of each respiratory-gated subsequence. The developed technique could be used as a basis for accurate quantification of perfusion parameters for the evaluation and follow-up of patients under antiangiogenic therapies.     

利用双向方波脉冲刺激实现神经纤维选择性兴奋的双电极方法

双向选择性刺激是避免神经纤维电化学损伤、使肌肉平稳收缩、降低疲劳的有效电刺激模式。本文提出了一种利用双电极双向脉冲刺激实现选择性兴奋的新方向。利用计算机模拟仿真有效地实现了选择性刺激,利用蟾蜍的离体坐骨神经干在动物实验上验证了该方法的可行性。并且用“激励函数”的概念从理论上成功地给予了解释。