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%。