[發明專利]一種去除運動偽影干擾與心電特征檢測的心電診斷與監護系統

有效

• 申請號: 201910160880.1
• 申請日: 2019-03-04
• 公開（公告）號: CN109907752B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 王量弘;白黎明;黃寶震
• 申請（專利權）人: 王量弘
• 主分類號: A61B5/366
• 分類號: A61B5/366;A61B5/00
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

本發明涉及一種去除運動偽影干擾與心電特征檢測的心電診斷與監護方法及系統，首先對加速度信號進行頻率調整，使其和心電信號頻率一致，然后進行自適應濾波，濾除心電信號中的運動偽影。之后對濾波后的心電信號進行提升小波分解，對不同層次的小波分別進行閾值去噪和滑動平均濾波處理，去除基線漂移、工頻干擾等噪聲。根據濾波后的小波系數與經過中值濾波后的心電信號，分別采用過零點檢測法和極值點檢測法檢測R波位置，提升R波檢測的正確率。最后在將小波系數進行重構，得到濾波后的心電信號。本發明不僅可以有效去除心電信號中包含的各種噪聲，有效提取心電特征。并且計算量小，易于在硬件上實現。

技術領域

本發明涉及心電信號處理領域，特別是一種去除運動偽影干擾與心電特征檢測的心電診斷與監護方法及系統。

背景技術

心臟是人體血液循環系統的動力源泉，由心臟引起的相關疾病已經成為危害人類健康的最主要因素。根據世界衛生組織調查，世界范圍內因心血管疾病死亡人數占因病死亡人數的31％左右。據統計，目前我國的心血管疾病患者大約2.9億人，每年由于心血管疾病而死亡的人數超過300萬人，約占因病死亡人數總數的40％以上，遠超過全球平均水平。伴隨著生活、工作壓力的增大，心血管疾病的發病群體日漸趨于年輕化，對家庭及社會帶來巨大損失。因此，對于心血管疾病預防監測、診斷和治療的研究具有重要意義，是醫療科學研究的熱點領域。

目前在心臟疾病的診斷技術中，心電圖(Electrocardiograph，ECG)是較早應用于臨床診斷的方式，它是將心臟工作時生理變化所引起的體表電位差記錄下來，作為心臟健康狀況的重要評判依據。在心臟疾病的診斷中，ECG信號的采集和處理對于后續的心電診斷起著關鍵作用。ECG信號是非平穩的微弱生物電信號，在采集過程中極易受到外界噪聲和人體表面噪聲的干擾，使得采集到的信號特征波形識別困難，從而影響診斷結果。所以，需要對采集到的ECG信號進行預處理，將噪聲干擾去除，保證臨床診斷的ECG信號的特征波形清晰。在得到干凈的ECG信號后，對ECG信號進行分析和波形識別，檢測提取常用的心電參數，用于輔助醫生對心臟健康狀況進行診斷，并且可以應用于便攜式心電監護設備進行實時監測和自動分析診斷。

目前國內外對ECG信號的預處理即去噪算法有很多，如傳統的數字濾波器法、人工神經學網絡(ANN)、基于形態學的處理方法、曲線擬合法和小波變換法等。傳統的數字濾波器法，算法簡單、運算速度快，但是噪聲干擾在ECG信號中所占的頻帶較寬，傳統的濾波器的截止頻率比較固定，對噪聲沒有適應性，不能得到較好的去噪效果。人工神經網絡法，此算法需要進行學習訓練，對于沒有訓練的心電數據庫其不能保證去噪效果，而且計算量大、速度慢、非實時性處理，不利于軟硬件的實現。以上方法大多數是基于頻域或者時域進行信號的處理與分析，不能對信號局部特征進行細化單獨處理，所以去噪效果不是很理想。

在ECG信號的自動分析診斷技術中，關鍵問題是對心電信號的特征波形的檢測。在ECG信號的特征波形中，QRS波群是最重要的波形。針對QRS特征波的提取檢測，國內外已提出了很多方法。濾波器組法，采用濾波器組將所需的頻段的信號濾出并采用閾值判斷、斜率判斷等策略對特征點進行提取。對于濾波器組法，對QRS波的檢測算法簡單、處理速度快，比較適合于檢測精度要求不高和噪聲影響較小的ECG信號。人工神經學網絡法和模板匹配法，都是需要預先對已有的心電波形進行識別和學習，這兩種檢測方法精度較高，但是計算量較大、速度慢、對心電信號的樣本要求也高、實用性較低。

對于以上ECG信號預處理和特征波檢測算法的實現是在軟件層面上提出的，雖然軟件實現具有靈活性、檢測精度高的特點，但是根據心電信號處理與分析的特點，需要進行快速實時處理，而算法構架的硬件實現可以滿足此要求，更能滿足便攜式心電檢測設備的應用與發展。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提出一種去除運動偽影干擾與心電特征檢測的心電診斷與監護方法及系統，不僅可以有效去除心電信號中包含的各種噪聲，有效提取心電特征。并且計算量小，易于在硬件上實現。