基于LS估计检测QRS波群宽度

提出一种检测心电图QRS波群宽度的新方法,在检测出QRS波群并确定任意一点在QRS波群内的基础上,以所确定的点为基点,向前和向后逐段求出线段参数的LS估计,并求出线段的线性度,根据线段参数的LS估计和线性度确定基线,在此基线上再利用假设检验的方法,得出QRS波群的起点和终点,从而提取了QRS波群宽度这一特征参数。应用具有广泛认可度的MIT-BIH数据库的QT数据库的所有105个数据文件验证算法,在第一组专家标记的3623个QRS波群上,平均误差为1.2ms;在第二组专家标记的404个QRS波群上,平均误差为2.1ms。该方法具有较强的抗噪声能力和抗基线漂移能力,计算量小,运行速度快,精度高,适于实时提取。     

T波检测和QT间期提取策略

提出一种T波检测和QT间期提取新策略,应用QRS波群起始点和终末点检测算法,检测到QRS波群的起始点和终末点;从QRS波群的终末点出发,向后求出16点线段参数的LS估计;根据LS估计确定窗口,在窗口内检测出T波的峰谷值位置,从而检出T波;从峰谷值位置向后根据LS估计确定R点和R回归直线,根据心电数据和R回归直线在R点前的偏离程度确定T波终末点,从而提取QT问期.应用具有广泛认可度的MIT-BIH数据库中QT数据库的所有具有T波终末点专家标记的数据文件来验证算法,在专家标记终末点的3 542个T波上获得98.2%的检出率,提取QT间期获得1.0 ms的平均误差,提取QT间期的准确率为97.2%.     

基于小波包变换的心电图ST段提取

目的:ST段是心电图的重要组成部分,其起始于心电图QRS波群的结束点并结束于T波的开始点。ST段的压低、分上斜形和下垂形压低、水平压低和以及鱼钩样改变都可以反映各种心脏疾病,所以,精确提取心电图ST段具有重要意义。因此,本文提出了基于小波包变换的心电图ST段精确提取算法。方法:首先对心电图信号进行去噪处理,滤去工频干扰信号以及基线漂移信号;然后,提取单周期的心电图信号;最后,引入小波包变换算法提取QRS波群、T波的主频带,重构QRS波群、T波的波形并确定ST段的始末位置。结果:本文算法在时域心电图上实现了ST的精确定位,提取了心电图的ST段。通过在经典数据库中的验证,本文算法具有非常好的表现。结论:实验结果表明,相较传统的对心电图加时间窗的方式提取ST段,本文算法可以精确提取心电图ST段,这为心电图ST段的自动精确识别,以及用于自动医疗检测与便携式医疗设备提供了依据。     

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。     

基于Ⅰ导联ECG的心肌梗死特征提取EI北大核心CSCD

提出了基于ECG导联Ⅰ的单周期信号的心肌梗死特征提取算法,避免了利用多导联ECG检测心肌梗死带来的不便。首先对导联Ⅰ的ECG信号进行去噪处理;然后,引入小波包算法提取QRS波群、T波的主频带,重构QRS波群、T波的波形并确定ST段的始末位置;最后,运用小波的多分辨分析对ST段进行分解并提取导联Ⅰ信号的心肌梗死的特征波形。实验结果表明,本文算法具有较高识别率,这为ECG导联Ⅰ信号用于心肌梗死的检测与诊断提供了依据。     

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%。     

一种基于单通道腹部信号的胎儿心电提取算法

设计一种基于单通道孕腹部信号的胎儿心电提取算法,分别提取出母亲心电和胎儿心电,并计算出母亲心率和胎儿心率。首先对单通道孕腹部信号进行k-TEO(k=19)变换,突出母亲心电的QRS波,从而通过简单的阈值法确定母亲心电的R波位置,接着通过在相邻R波间重采样以获得相同的R-R间期T,这样经过一个间隔为T的梳状滤波器就可以分离出相同R-R间期的母亲心电,然后再一次在相邻R波间进行重采样恢复原来的R-R间期就可以获得实际的母亲心电了。原始腹部信号减去上面提取的母亲心电后,胎儿心电QRS波的信噪比大大提高,通过再次应用提取母亲心电的算法即可得到“干净”的胎儿心电波形。选取Physionet数据库中的8 组(26 通道)孕腹部信号数据进行分析,计算每个通道数据的胎儿心电QRS波位置识别灵敏度、阳性检测率和准确性。结果表明,胎儿心电QRS波的识别准确率达到87.1%,其中有6 个通道达到100%。另外计算每个通道的母亲心率和胎儿心率并做统计分析,发现每一组中各个通道的母亲平均心率和胎儿平均心率都非常接近,同一组中各通道间母亲平均心率最大误差为0.1次/min, 而胎儿平均心率最大误差也只有0.9次/min,进一步证明算法的可靠性。     

神经网络分析方法用于心脏病诊断的研究

神经网络可以很好的拟合任意的非线性函数。我们从 QRS波群的高频三维频谱中提取出一些定量的特征参数 ,用神经网络的方法对这些参数进行有监督的学习训练 ,最终能在由这些特征参数张成的 m维空间中构建出一个 m维的曲面来区分病人和健康人的 QRS波群高频三维频谱 ,从而使得训练后的网络能基于 QRS波群的高频三维频谱自行诊断出病人和健康人     

ECG信号的小波变换检测方法

本文反小波变换应用于ＥＣＧ信号的ＱＲＳ波检测。利用二进样条小波对信号按Ｍａｌｌａｔ算法进行变换：从二进小波变换的等效滤波器的角度，分析了信号奇异点（Ｒ峰点）与其小波变换模极大值对的零交叉点的关系。在检测中运用了一系列策略以增强算法的抗干扰能力、提高ＱＲＳ波的正确检测率。经ＭＩＴ／ＢＩＨ标准心电数据库检测验证，ＱＲＳ波正确检测率高达９９．８％。     

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。     

基于小波变换的QRS波检测

目的　将小波变换应用于ECG信号QRS波检测,提高QRS波的正确检测率。方法　利用二进Marr小波对ECG信号按Mallat算法进行变换;从等效滤波器的角度分析了信号奇异点(R波峰值点)与其小波变换模极大值的关系;探讨二次微分小波与一次微分小波在奇异点分析时性能上的差异,在检测中还运用了一系列策略以增强算法的抗干扰能力。结果　经MIT/BIH标准心律失常数据库验证,QRS波的正确检测率高达99.8%。结论　小波技术在ECG信号消噪和精确定位显示良好的性能;不同的小波函数直接影响结果和后续的检测策略。     

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.     

多导同步心电图的QRS波检测及起止点的确定

本文采用从单导到多导的检测方法,首先利用小波变换实现单导ＱＲＳ波的检测,在此基础上,利用位置相关法进行多导ＱＲＳ波的检测,并利用心电信号的２＾１迟度小波变换的平方值来确定ＱＲＳ波的起止点,经过大量数据的检测证明取得了很好的效果。     

ECG signal processing using multiresolution analysis

In this paper, multiresolution analysis using wavelets is discussed and evaluated in ECG signal processing. The approach we developed for processing the ECG signals uses two steps. In the first step, we implement an algorithm based on multiresolution analysis using discrete wavelet transform for denoising the ECG signals. The results we obtained on MIT-BIH ECG signals show good performance in denoising ECG signals. In the second step, multiresolution analysis is applied for QRS complex detection. It is shown that with such analysis, the QRS complex can be distinguished from high P or T waves, baseline drift and artefacts. The results we obtained on ECG signals from the MIT-BIH database show a detection rate of QRS complexes above 99.8% (sensitivity=99.88% and predictivity=99.89%), and a total detection failure of 0.24%.     

ECG signal processing using multiresolution analysis

In this paper, multiresolution analysis using wavelets is discussed and evaluated in ECG signal processing. The approach we developed for processing the ECG signals uses two steps. In the first step, we implement an algorithm based on multiresolution analysis using discrete wavelet transform for denoising the ECG signals. The results we obtained on MIT-BIH ECG signals show good performance in denoising ECG signals. In the second step, multiresolution analysis is applied for QRS complex detection. It is shown that with such analysis, the QRS complex can be distinguished from high P or T waves, baseline drift and artefacts. The results we obtained on ECG signals from the MIT-BIH database show a detection rate of QRS complexes above 99.8% (sensitivity = 99.88% and predictivity = 99.89%), and a total detection failure of 0.24%.     

心电信号QRS波的识别算法及程序设计

实现心电图QRS波检测的算法有很多,本文介绍了一种算法,即利用波变换的多尺特性,可以将QRS波从高P波,高T波,噪声,基线漂移和伪迹中分离出灵,并采用Microsoft VisualC 5.0编程实现算法,使用该方法对MIT／BIH心电数据库中带有严重基线漂移和噪声的心电信号进行处理,对QRS的识别率高达99．8％,文中给出给程序设计要点和程序流程图。