基于波形时域特征和动态差分阈值的脉搏波传导时间检测算法EI北大核心CSCD

针对传统脉搏波传导时间(PTT)检测方法对脉搏波(PPG)信号幅值变化敏感、计算量大等问题,提出了一种综合波形时域特征和动态差分阈值的PTT检测算法。采用动态差分阈值检测心电(ECG)信号R波,根据波形时域特征缩短脉搏波信号主波检测区间,利用R波检测脉搏波信号主波,从而计算PTT。利用美国麻省理工学院MIMIC数据库和实验室实测数据对上述算法进行验证。结果表明,该方法能够准确地提取特征点并检测出PTT,对实测和数据库样本的PTT检测准确率分别为99.1%和97.5%,效果优于传统检测方法。     

一种光电容积脉搏波的特征点自动识别算法

目的为弥补现有光电容积脉搏波特征点识别算法存在的需要人为设定阈值筛选门限和对复杂波形适应能力较差的缺陷,提出一种基于脉搏波上升支单调增加几何特性的特征点自动识别算法。方法通过两次Hilbert变换后过零点检测在每个脉搏周期内确定一个"基准点",在"基准点"前后搜索距离其最近的凹拐点即为波谷点、凸拐点即为主波峰点。结果利用MIT-BIH标准数据库中18组数据进行检测验证,平均值达到99.94%灵敏度、99.72%查准率和99.68%检测准确率。对比已有的4种算法,在查准率上有明显的提升,应对复杂的波形依然能准确识别特征点。结论提出的算法在搜索确定脉搏波波谷点和主波峰值点位置过程中取得较高的检测准确率,同时展现出对波形变化更强的适应力。研究结果为临床上通过脉搏波特征提取进行生理病理分析提供良好基础。     

基于单个颈动脉压力波形获取主动脉脉搏波速度的可行性研究

目的评估基于单个颈动脉压力波形分解以获取主动脉脉搏波速度(aortic pulse wave velocity,ao PWV)的可行性,验证该方法是否适用于动脉硬化的早期筛查。方法研究对象为53名无明显心血管病的健康人群[男性22人,女性31人,(58.6±13.7)岁]。利用压力传感器同步获取颈动脉和股动脉脉搏波形,计算颈股动脉脉搏波传导时间(carotid-femoral pulse transit time,cf PTT)和传导速度(carotid-femoral pulse wave velocity,cf PWV)。利用阻抗分析技术将颈动脉压力波形分解为前向波和反向波。通过对前向波和反向波进行相关分析获得主动脉脉搏波传导时间(aortic pulse transit time,ao PTT)和传导速度(aortic pulse wave velocity ao PWV)。评估ao PTT与cf PTT以及ao PWV与cf PWV之间的相关性和一致性。结果基于单个颈动脉压力波形分解获得的ao PTT与实测的cf PTT显著相关(r=0.624,P0.001),组内相关系数为0.621;ao PWV与cf PWV之间的相关系数为0.476(P0.001),组内相关系数等于0.452。老年人(年龄≥60岁,29人)ao PWV与cf PWV间的相关性显著低于中青年人(0.267 vs 0.549,P0.001)。结论基于单个颈动脉压力波形分解获取ao PWV与实测的cf PWV之间只具有中度的相关性和一致性,且在老年人中相关性更低。该方法可能不适用于老年人的ao PWV检测。     

基于小波分解的颈动脉波特征提取算法

目的:利用小波变换的时频局域化性质,检测出存在于颈动脉波信号(CAP)中的奇异点和奇异角,并且精确检测奇异角出现的位置。方法:小波变换具有多分辨率等特点,能够通过放大信号的任意细节部分进行时域分析。采用离散小波变换法结合db1小波能够检出脉搏信号中的奇异U角。利用计算CAP时域特征点的小波变换极大值坐标来精确定位脉搏时域特征点,通过检测脉搏的特征参数以及脉搏的突变特征参数,可以客观判定人体脉搏变化规律。结果:CAP信号WT分解很好地抑制了各种病理性、基线漂移等干扰,为进一步进行特征提取创造了条件,基于第一细节信号d1的特征点定位几乎不受各种病理性、基线漂移等干扰的影响,定位比其他传统处理技术更为准确。结论:本文提出了基于小波分解的颈动脉波特征点提取算法,取得高达100%的检测率。在含有大量噪声和伪差的脉搏信号中,仍具有较高正确检出率和良好的抗噪性。根据计算得到CAP信号时域特征点的小波变换极大值的坐标,再利用极大值表征准确测定脉象时域特征点的坐标,能够克服脉搏时域特征点定位不准的问题。     

基于心电信号的脉搏波形特征点提取

为寻求一种精确的脉搏波特征提取方法,提取更多的脉搏波形特征,揭示心电脉搏在时域上的相关性,使用MP425数据采集卡和LabVIEW构成的数据采集系统同步采集ECG信号和脉搏波信号,对ECG信号和脉搏波信号进行分析和处理,采用能量算子法检测心电信号R波;基于同步采集的ECG和脉搏波信号,提出一种应用ECG信号的R波和T波来提取Pulse wave的重搏波和峰值的方法.经过分析与实验验证,该方法能准确找到脉搏波波峰和重搏波位置,并具有较强的抗干扰能力,为研究心电脉搏之间的关系提供了一种新的方法.     

基于差分方法的QRS波检测

我们提出了一种基于差分方法的QRS波检测方法.该方法通过计算心电信号的差分函数,消除或减弱P波T波以及其它干扰信号对QRS波检测的影响,解决了传统检测方法检测准确率低和小波检测算法复杂,计算量大的问题.在对多组来自MIT-BIH数据库数据的实验结果表明,该方法对于各种病态波形具有很好的适应性.在我们研制的"十二导心电图PC系统"中,该方法已得到了临床应用,检测准确率达到99%以上.     

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%。     

基于心电信号提取呼吸信号的算法研究

目的:为了实现医用心电监护仪器对多种参数的检测,减少设备的复杂性和降低患者的不适感,基于呼吸运动对心电信号影响的理论依据,提出一种从心电信号提取呼吸信息新算法。方法:运用PanTompkins检测心电信号的R波和S波特征点,先后利用三次样条插值法和重采样法分别对此两路特征点进行处理,得到在相同位置采样拟合的R波序列和S波序列,选用小波变换理论重构一路呼吸信号序列,最后将处理得到的R波序列、S波序列、重构的呼吸信号序列和原信号4路信号序列构成混合矩阵,经独立分量分析(ICA)方法分离得到两路包含呼吸信息的源信号序列(Z1序列和Z2序列)。运用MATLAB软件对该算法的处理结果进行验证,并与相关的研究方法相比较。结果:在时域上对比统计人体每分钟呼吸次数,误差较小。经ICA方法提取出的两路源信号序列与其它呼吸信号波形有着良好的相关性,其平均相似度达到95.94%以上。结论:本研究提出的心电信号算法能够满足呼吸参数检测的需求,该算法是有效的。     

血压变异性和容积脉搏波特征参数变异性的关联分析

目的 分析血压变异性和容积脉搏波特征参数变异性的相关性,确定相关性较好的参数,为利用容积脉搏波特征参数的变异性来估计血压变异性提供理论依据.方法 同步连续采集运动前后19个样本的容积脉搏波信号和血压信号,根据容积脉搏波信号的波形特征,提取8个特征参数,利用皮尔森相关系数分析血压变异性和容积脉搏波特征参数变异性在时域的相...     

基于脉搏波传导时间变异性的冠心病识别方法

为提高冠心病识别的准确性,提出基于脉搏波传导时间变异性(PTTV)的冠心病识别方法。采用同步心电和脉搏信号提取PTTV信号,计算PTTV信号的均值、标准差等时域特征、庞加莱散点图特征以及信息熵特征,对这些特征参数在主成分分析基础上,选取7组主成分作为PTTV信号的综合特征,用于冠心病的分类识别。实验结果表明基于PTTV信号的综合特征对冠心病的分类识别准确率达到98.77%,其有望作为冠心病早期诊断方法。     

线性回归算法提取脉搏血氧特征值初步验证

目的:准确提取脉搏血氧信号特征值R是计算脉搏血氧饱和度的关键。传统的R值提取算法大多采用脉搏波的峰谷值法,需要多个周期的平均来提高精度,存在移动步长难以确定、实时性差等缺点。本文提出一种动态实时的R值提取算法。方法:基于近红外光谱技术(Near infrared spectroscopy,NIRS)的测量原理,建立了红外光(IR)和红光(RD)两束透射光强信号的线性回归模型,并确定回归系数b与特征值R之间的定量关系。以纯数字医用放大器为实验平台,搭建了光源驱动电路和光电检测电路,采集的光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号由蓝牙USB接口传输至计算机,然后进行线性相关性分析及提取算法验证。结果:分析发现IR和RD两束透射光强信号之间具有很强的相关性(r>0.9),运用线性回归法提取的特征值R可以准确的反映正常血氧饱和度值以及在主动闭气过程中血氧饱和度的下降过程。结论:初步验证结果表明,线性回归算法可以有效的进行脉搏血氧信号特征值的动态估算。     

基于脉搏波传播时间测量的特征信号处理算法的研究

目的针对目前加速度脉搏波特征点检测研究少的问题,本文提出一系列处理算法,并对加速度脉搏波关键点中的a、c两点进行了重点研究。方法通过对加速度脉搏波采用防脉冲移动平均、小波滤波等方法预处理后,采取差分阈值与小波系数模极大值相结合的方法,对关键点位置进行检测。实验处理数据源于对15名在校学生采集的60组容积脉搏波,通过本文算法进行处理、检测和验证。结果对于加速度脉搏波中关键点a、c两点的正确识别率达92％以上。结论本文所述信号处理算法能够对脉搏波传播时间测量中的特征信号进行快速、准确的检出,为新型医疗监护设备的开发设计提供了技术支持。     

非稳态心电T波交替时域移动平均方法的研究

利用时域方法检测非稳态心电信号T波交替现象,使其摆脱频域谱分析中稳态心率的限制。基于时域移动平均方法给出T波交替检测模块流程,利用奇数和偶数心拍的中位波形的最大差值作为T波电交替值。基于时域移动平均方法对ST-T数据库部分样本进行仿真验证,所测交替结果与谱分析法有较好的相关性,能够动态跟踪非稳态T波交替。时域检测移动平均法更能反映非稳态T波幅度及形态逐拍变化的心电变异现象,更适合日常动态心电监护。     

基于DSP的R波检测快速算法研究

提出了一种实用的基于DSP的R波快速检测算法。根据心电图中R波的特点和长度变换的原理，对心电信号进行差分加滑动窗积分的运算，然后根据信号特点动态调整检测阈值和盲区，并在TI公司的DSP上实现了R波的实时检测，保证了较好的检测率。通过对MIT—BIH典型心电数据检测，可以满足心电分析的要求。     

便携式心电监护系统中心电信号的实时分析方法设计

目的：设计并实现一种适用于便携式心电监护系统的心电波形实时动态检测和分析的方法。方法 ：作者首先应用5点平滑滤波消除信号的高频噪声和50 Hz干扰,然后通过对分段心电信号的长度变换来增强R波,并用长度阈值检测到R波位置,再通过去错检和查漏检算法提高R波检测准确率;正确检测到R波后,利用区域极值和斜率突变特点从R波开始向前、向后搜索找出Q、S波,然后从已开始的Q、S波位置再分别向前向后找到Q波起点和S波终点;最后根据已检测到的QRS波群计算了心率和ST段参数。结果：通过对包含各种噪声的心电信号的分析证明该算法能准确地检测到QRS波群,不受基线漂移和高频噪声的影响;算法用C语言实现后在嵌入式心电监护系统中的应用也表明其处理速度完全满足移动设备的实时动态分析要求。结论：本文设计的心电波形识别方法算法简单、速度快、抗干扰能力强、准确率高,并成功应用于基于32位嵌入式系统的心电监护仪。相信能给便携式心电监护设备研发中心电信号自动检测和分析功能的实现带来一些启发。     

一种基于多特征的P波检测方法

由于P波一般为低频低幅波,容易受到基线漂移,肌电干扰等噪声影响,且不是每个心拍都包含P波,确定某一心拍有无P波也是一难题,针对小波-幅值-斜率的方法对多样形态P波适应的局限性,以及小波变换结合神经网络检测方法中选取伪P波样本的局限性,本文提出了基于小波-幅值阈值并以多特征作为神经网络的输入的P波检测方法,该方法首先利用小波变换对心电(ECG)信号进行去噪,然后利用小波变换求模极大值对的方法确定候选P波的位置,接下来利用幅值阈值初步判断有无P波,最后利用神经网络确定心拍有无P波。本文经由专家注释的QT心电数据库对该算法和传统的小波阈值法及基于小波-幅值-斜率的方法检测ECG信号P波的效果进行了对比,验证了本文提出的算法的可行性,对医院心电科记录的ECG信号进行了检测,其结果与医生的标注基本相同,并对QT数据库中的13份且每份15min的ECG信号进行了检测验证,P波正确检测率达到了99.911%。     

基于小波变换的QRS波群实时检测算法

本文研究了基于小波变换方法的心电信号QRS波群检测算法,通过对心电信号进行低通滤波、小波变换、差分平滑、阈值检测和修正策略等技术,提高了QRS波群的检测率.经MIT-BIH心律失常心电数据库全部48例数据的检验,QRS波检测灵敏度达99.82%,真阳性率达99.52%.在Windows环境下可实时实现.     

一种改进的模板匹配算法及其在ECG波形识别中的应用

基于相关系数的模板匹配算法无法区分波形信号f(t)与nf(t),因为模板p(t)与f(t)和nf(t)之间的相关系数相等。本研究提出一种改进的相关性算法,使得模板与信号进行匹配运算后得到的系数c∈[-1,1],并且只有在p(t)=f(t)时c值为1。利用此方法分别对ECG的R波和T波进行识别,可准确地区分R波和T波,并可确定模板波形的检测点。此方法与基于相关系数的模板匹配算法相比具有较好的波形检测特异性,可应用于各个领域的波形识别。     

基于脉搏波特征参数的无创血压测量改进算法

解决目前利用脉搏波特征参数无法准确计算出病理及生理血压(高血压、低血压和正常血压)的问题。利用主成分分析得到脉搏波主成分参数,利用脉搏波主成分参数和血压进行线性回归得到初步血压计算模型,借助较大的数据库和逐步逼近法建立多级模型,提高模型计算值的精度。改进后的算法能够使用脉搏波特征参数建立普适的血压计算模型,计算出的血压值精度较高。本研究提出的基于脉搏波特征参数的无创血压测量改进算法能够有效扩大血压计算范围,实现包括高血压、低血压和正常血压在内的无创血压测量。