[發(fā)明專利]基于IPCMM算法的心電信號QRS復(fù)合波檢測方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010147303.1
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111166325B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李彬;李偉;孟海龍;喬風(fēng)娟;李金紅;魏諾;王玉誠
• 申請（專利權(quán)）人: 齊魯工業(yè)大學(xué);山東省計(jì)算中心（國家超級計(jì)算濟(jì)南中心）
• 主分類號: A61B5/366
• 分類號: A61B5/366;A61B5/00;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

本發(fā)明提出了一種基于IPCMM算法的心電信號QRS復(fù)合波檢測方法，步驟包括：獲取心電信號；利用IPCMM算法對帶通濾波器進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的帶通濾波器對心電信號進(jìn)行濾波；對濾波后的心電信號進(jìn)行雙斜率處理；利用IPCMM算法對低通濾波器進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的低通濾波器對雙斜率處理后的心電信號進(jìn)行濾波；得到QRS復(fù)合波檢測結(jié)果；其中，IPCMM算法對各濾波器的改進(jìn)過程為：使用群延遲誤差的修正包絡(luò)線迭代更新相位誤差上界函數(shù)，在通帶內(nèi)實(shí)現(xiàn)一致或近似一致的群延遲誤差；提高了QRS復(fù)合波的檢測精度和效率，有利于輔助提高心電圖的檢測精度和分類精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于IPCMM(Iterative Phase-Error Constrained MiniMax)算法的QRS復(fù)合波檢測方法及系統(tǒng)，屬于復(fù)合波檢測技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

據(jù)中國國家心血管疾病中心統(tǒng)計(jì)，心血管疾病發(fā)病率呈上升趨勢，其中心血管疾病死亡率居首位。心血管疾病嚴(yán)重危害著人類的生命安全，由于心血管疾病的流行病學(xué)特征不明顯，很難對其進(jìn)行預(yù)測。心電圖最直接、最清晰地反映心臟的綜合功能，可有效地用于患者的診斷。目前，心電圖已成為醫(yī)生診斷心臟病的重要依據(jù)。

針對心電圖的識別，首當(dāng)其沖的是QRS復(fù)合波的檢測。QRS復(fù)合波包含了絕大部分的心臟相關(guān)信息，能夠從中提取出大量的心跳特征，為心電圖的分類打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但是，QRS復(fù)合波參雜了干擾噪聲，如何高效地濾除噪聲、提取有用信號是心電圖的識別分類面臨的挑戰(zhàn)之一。此外，將有用信號提取出之后，如何找到一個具有較好魯棒性、能快速且準(zhǔn)確地對心電圖進(jìn)行分類的分類器，是心電圖的識別分類面臨的挑戰(zhàn)之二。

信號采集器由人體體表的電極、導(dǎo)聯(lián)線、內(nèi)含采集電路的記錄盒以及數(shù)據(jù)記錄器組成。所以在QRS復(fù)合波檢測中會不可避免地出現(xiàn)噪聲干擾和波形變異。

噪聲干擾大體上分為：電極接觸噪聲、工頻噪聲，以及人體自身呼吸、肌肉收縮引起的基線漂移和肌電干擾。

工頻噪聲是由電力系統(tǒng)和人體的分布電容引起的，其頻率包含50Hz的基波及其各次諧波，其幅值成分在心電信號峰值的0～50％范圍內(nèi)變化；電極接觸噪聲是由電極接觸不良或脫落帶來的干擾；運(yùn)動偽跡是由于人體輕微運(yùn)動造成電極與人體的接觸電阻發(fā)生變化而引入的一種干擾；肌肉收縮會產(chǎn)生mv級的肌電干擾，表現(xiàn)為心電圖上不規(guī)則的細(xì)小波紋，使心電圖模糊不清或產(chǎn)生失真；人體呼吸時胸腔內(nèi)器官和組織會發(fā)生一定程度的變化；電子設(shè)備引起的干擾對信號影響很大，嚴(yán)重時完全淹沒心電信號或使基線劇烈漂移，而由這類干擾得到的數(shù)據(jù)沒有太大意義。

在進(jìn)行QRS復(fù)合波探測之前，首先要對信號進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)復(fù)合波的能量，抑制噪聲和偽跡。用于處理噪聲的方法大多為濾波器，以及一些其它的方法，比如小波變換法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模板匹配法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、句法、隱性馬爾可夫模型等。

目前基于濾波和幅度閾值方法的復(fù)合波檢測算法，引入了噪聲檢測思想。此方法將250Hz頻率采樣的心電信號分三路：一是通過截止頻率為30Hz的低通濾波器增強(qiáng)QRS復(fù)合波，二是讓信號通過低通濾波，得到基線水平，三是將信號通過延遲濾波器，進(jìn)行相位矯正。在復(fù)合波檢測算法中，通過3個步驟對多個通道數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，首先在信號采集的過程中將信號進(jìn)行濾波和變換，然后生成檢測閾值，最后進(jìn)行R波檢測。使用帶通濾波器濾波，結(jié)合差分得到斜率，對心電信號進(jìn)行QRS復(fù)合波檢測。提出基于斜率、幅度和寬度特征值的復(fù)合波實(shí)時檢測算法，該方法是一個經(jīng)典QRS波檢測方法(稱為PT算法)，準(zhǔn)確率達(dá)到99.3％。為了進(jìn)一步改善PT算法的QRS波檢測能力，有的學(xué)者利用帶通濾波器代替PT算法中的低通和高通濾波器，相應(yīng)的算法稱為I-PT算法。

但采用I-PT算法用于QRS復(fù)合波的檢測，QRS復(fù)合波的錯檢率較高和漏檢個數(shù)多，對于特殊的心電信號檢測需要多次檢測，以提高QRS復(fù)合波的檢測精度，但這使得效率較低，如何進(jìn)一步提高心電圖的檢測精度和分類精度是需要解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容