嵌入式QT环境下的QRS波群实时检测与分析

目的 QRS波群的检测是心电图分析的核心技术之一.本文在嵌入式QT环境下实现了一套QRS波群实时检测与分析系统.方法 系统采用四点平均对ECG信号进行滤波,再对ECG信号的一二阶差分值进行平滑处理,然后在较短时间窗内实现QRS波的实时精确定位.最后采用MIT-BIH标准数据库对算法效果进行分析.结果 对于MIT-BIH标准数据库中的绝大部分心电数据,改进后的算法有96％以上的准确率,运行时间在1ms左右.结论 改进后的算法能够满足远程终端对准确率和运行时间的要求.     

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.     

基于下采样检测QRS波的新方法

针对目前QRS波检测方法的不足,结合心电信号主要集中在0.05～35 Hz这一特点,我们提出了基于下采样的QRS波检测新方法.首先对原始心电信号进行下采样,然后利用自适应、自学习原理设置幅值和斜率阈值检测QRS波,利用不应期特性降低误检率,再利用回溯技术降低漏检率,最后对得到的QRS波进行更新来实现原始心电信号中QRS波的检测.采用MIT/BIH心电数据库的数据和重庆医科大学附属医院提供的临床数据对该方法进行验证,准确率可以达到98%.结果表明该方法简单、快速、检出率高,并且不受采样率的影响.     

一种使用关联积分进行QRS波检测的新方法

使用计算机对ECG信号进行分析和处理能够减少医生的工作量,提高医生的工作效率.在ECG自动诊断系统中,对QRS波进行准确检测非常重要.目前,QRS波的检测方法已经有很多种,如使用差分和滤波器组、小波变换、神经网络等方法等,但还没有一种方法的适应性和准确性得到广泛的认同.关联积分的方法是从混沌学理论中推导出来,是一种全新的检测QRS波方法.使用关联积分的方法对心电信号QRS波进行分析,得到了很好的效果,而且这种分析方法具有较好的鲁棒性.本文利用MIT/BIH Arrhythmia Database库中的数据测试了上述方法,结果证实其对QRS波的正确检出率为99.1%.     

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。     

正交小波变换的快速算法在心电QRS波检测中的应用

目的：研究基于小波变换的心电QRS波检测的准确率、抗干扰性和实时性，论证其在实际工程应用中的可行性。方法：作者在比较了不同小波基的检测准确率之后，采用一种基于三次B样条小波变换的心电QRS波检测算法，利用离散正交二进小波的快速算法-Mallat算法进行分解滤波，再利用小波变换与信号奇异点的关系，在2^3尺度下识别R波峰值，在2^1尺度上检测QRS波的起点和终点，QRS波的起点和终点对应于小波变换的一对符号相反的模极大值，R波的峰点对应于介于这对模极大值之间的小波变换过零点，并用美国MIT／BIH心电标准数据库分析该算法的准确率、抗干扰性和实时性。结果：该方法具有比较理想的检测准确率，在99％以上；对肌电、工频、基漂等常见的心电信号干扰有较好的容限度，即使心电序列伴有严重的基漂和高频、工频、肌电等干扰，也不影响QRS波的检测；此外，三次B样条小波基的滤波器个数少，提高了运算速度，采样11．4s的数据进行分析，耗时为0．2s～0.3S，实时效果较明显。结论：可以满足实际工程应用的需要。     

用于阶梯测试的QRS波检测模块

本文介绍了一种独立的QRS波检测模块。它应用自动增益控制并优化了二阶差分QRS波检测算法 ,使用简单 ,不需要任何控制输入 ,因此可以应用于多种场合。在 32名志愿者参加的与压力型指脉模块的对照实验中 ,每次 30秒脉搏 (QRS波 )计数差别合理地保持在一个以内 ,满足了设计要求。     

一种简单准确的R波检测算法

与心电图中其他波相比,QRS波群具有其显著的特点。我们根据其特点提出了一种综合利用前后幅值差法、半波宽法和R-R间期法的R波检测的算法。该算法简单可靠,对于基线漂移、大P波或大T波、严重高频干扰等具有较强的抗干扰能力,平均准确率在99.5%以上。文章还给出了实验结果和分析。     

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。     

Detection of the QRS complex by linear prediction

The electrocardiogram (ECG) represents the electrical activity of the heart. It is characterized by its recurrent or periodic behaviour with each beat. Each recurrence is composed of a wave sequence consisting of P, QRS and T-waves, where the most characteristic wave set is the QRS complex. In this paper, we have developed an algorithm for detection of the QRS complex. The algorithm consists of several steps: signal-to-noise enhancement, linear prediction for ECG signal analysis, nonlinear transform, moving window integrator, centre-clipping transformation and QRS detection. Linear prediction determines the coefficients of a forward linear predictor by minimizing the prediction error by a least-square approach. The residual error signal obtained after processing by the linear prediction algorithm has very significant properties which will be used to localize and detect QRS complexes. The detection algorithm is tested on ECG signals from the universal MIT-BIH arrhythmia database and compared with the Pan and Tompkins QRS detection method. The results we obtain show that our method performs better than this method. Our algorithm results in fewer false positives and fewer false negatives.     

Detection of the QRS complex by linear prediction

The electrocardiogram (ECG) represents the electrical activity of the heart. It is characterized by its recurrent or periodic behaviour with each beat. Each recurrence is composed of a wave sequence consisting of P, QRS and T-waves, where the most characteristic wave set is the QRS complex. In this paper, we have developed an algorithm for detection of the QRS complex. The algorithm consists of several steps: signal-to-noise enhancement, linear prediction for ECG signal analysis, nonlinear transform, moving window integrator, centre-clipping transformation and QRS detection. Linear prediction determines the coefficients of a forward linear predictor by minimizing the prediction error by a least-square approach. The residual error signal obtained after processing by the linear prediction algorithm has very significant properties which will be used to localize and detect QRS complexes. The detection algorithm is tested on ECG signals from the universal MIT-BIH arrhythmia database and compared with the Pan and Tompkins QRS detection method. The results we obtain show that our method performs better than this method. Our algorithm results in fewer false positives and fewer false negatives.     

基于数学形态学和信号包络提取的QRS波检测

QRS波检测是心电自动分析的关键环节,检出的位置精度关系到后续处理和信号提取的正确性和准确性,同时对于长时间记录的心电信号,要求一定的处理速度。而目前的国际标准ANSI/AAMI EC38中对QRS波的检出要求是在标注时刻的150ms范围内。本研究提出一种数学形态学结合信号包络提取的QRS波检测算法,在标注时刻范围减小时,对MIT-BIH数据库检测能够获得较好的检出精度和效率。     

基于数学形态学方法的心电图波形分离技术

讨论了一种基于数学形态学的心电图波形分离方法。使用这种方法,无须检测QRS波群,利用一系列形态学运算,便可以直接去除心电信号中的QRS波群,检出P波和T波的起止点,实现波形的定性和定量分离。定性分离效果甚佳,定量分离结果的方差较小。此外,心电信号的滤波、基线矫正等处理,也完全由类似的形态学算法实现。     

一种基于几何特征的ECG波形识别算法

目的 ECG自动分析系统由两部分组成:波形识别和智能诊断。在实际应用中,心电波形识别是该系统的关键。波形识别的精确性和可靠性决定了心脏病诊断的可靠性。为提高波形识别的速率及准确度,本文提出一种基于几何特征的ECG波形识别算法。方法首先利用数字滤波算法对信号进行预处理,提高信号的信噪比,然后通过改进的二阶导数计算出数据的几何特征:点的斜率和运动趋势,并在此基础上,结合ECG波形的实际物理特征,利用算法实现T波、P波、QRS波群的起点、终点以及波峰波谷的自动识别。结果统计分析结果表明,本算法能够快速高效地识别ECG波形。同时将该算法与其他当前各种ECG波形识别算法进行对比,该识别算法在识别的精确性与阳性预测值方面具有更好的性能。结论本文提出的基于几何特征的ECG波形识别算法可以进一步提高当前ECG波形识别算法的性能。     

一种高效的QRS波实时检测方法

本文介绍一种高效的ＱＲＳ波实时检测方法。该检测方法由检测电路和判断子程序组成。结合Ｒ波斜率、ＱＲＳ波幅度、持续期，频带等特征进行ＱＲＳ波的综合检测。判断子程序可在单片机系统内实时实现。对检测方法噪声敏感性和检测准确性的测试和临床应用表明该方法具有抗干扰性强，准确率高等特点。     

An innovative approach of QRS segmentation based on first-derivative, Hilbert and Wavelet Transforms

The QRS detection and segmentation processes constitute the first stages of a greater process, e.g., electrocardiogram (ECG) feature extraction. Their accuracy is a prerequisite to a satisfactory performance of the P and T wave segmentation, and also to the reliability of the heart rate variability analysis. This work presents an innovative approach of QRS detection and segmentation and the detailed results of the proposed algorithm based on First-Derivative, Hilbert and Wavelet Transforms, adaptive threshold and an approach of surface indicator. The method combines the adaptive threshold, Hilbert and Wavelet Transforms techniques, avoiding the whole ECG signal preprocessing. After each QRS detection, the computation of an indicator related to the area covered by the QRS complex envelope provides the detection of the QRS onset and offset. The QRS detection proposed technique is evaluated based on the well-known MIT-BIH Arrhythmia and QT databases, obtaining the average sensitivity of 99.15% and the positive predictability of 99.18% for the first database, and 99.75% and 99.65%, respectively, for the second one. The QRS segmentation approach is evaluated on the annotated QT database with the average segmentation errors of 2.85±9.90ms and 2.83±12.26ms for QRS onset and offset, respectively. Those results demonstrate the accuracy of the developed algorithm for a wide variety of QRS morphology and the adaptation of the algorithm parameters to the existing QRS morphological variations within a single record.     

The use of the Hilbert transform in ECG signal analysis

This paper presents a new robust algorithm for QRS detection using the first differential of the ECG signal and its Hilbert transformed data to locate the R wave peaks in the ECG waveform. Using this method, the differentiation of R waves from large, peaked T and P waves is achieved with a high degree of accuracy. In addition, problems with baseline drift, motion artifacts and muscular noise are minimised. The performance of the algorithm was tested using standard ECG waveform records from the MIT-BITH Arrhythmia database. An average detection rate of 99.87%, a sensitivity (Se) of 99.94% and a positive prediction (+P) of 99.93% have been achieved against study records from the MIT-BITH Arrhythmia database. A detection error rate of less than 0.8% was achieved in every study case. The reliability of the proposed detector compares very favorably with published results for other QRS detectors.