小男孩的小鸡-
心电图波形分析的算法研究
610
医
学
信息
2004
年
1O
月
第
17
卷
第10
期
.2004.V
.10
心电图波形分析的算法研究
刘芳霞
,
李杰
(
西安电子科技大学
,
陕西西安
710071)
摘要:
心电图自动分析是生物医学工程中的一个重要课题
.
本文介绍的心电图波形识别和自动洲算中的实用算法
.
在仪器
中已经投入使用
.
取得了较好的效果
.
关键词
:
心电图随访
;
单片机
;LCD
显示器
心血管疾病是威胁人类的最主要疾病之一
,
全世界大约
有
1/3
的人死于这种疾病
.
目前出现了很多无创伤性早期诊
断手段
,
在众多心脏功能评估方法中心电图是应用最成熟
,
最普及的检查方法
.
心电图是各种心血管疾病检查中必不可
少的信号
.
在近几年
,
由于计算机在医学仪器中应用日益广
泛使得临床心电图的计算机自动分析和诊断更加实用化
,
并
且取得了很好的应用效果
.
其中对心电图波形的分析和处理
是非常重要的一环
,
采用算法优劣
,
直接影响着分析的效率
和准确性
.
而波形分析的基础是特征识别和参数测量
.
所谓波形测量就是计算心电图的某些特征参数
,
其中包
括
P
波
,QRS
波
.ST
段
.T
波等的起终点及各波 时间宽度
和幅度大小等
(
见图
1
所示
),QRS
波是识别的基础
,
一旦
QRS
波被确定下来
.
波形其余各部分就可以通过寻找到的
心电信号方向变化的临界点来确定
.
作者参加了国家级重点新产品《心功能信息综合检测
仪》的研制
,
心电图的采集分析是其主要功能之一
.
经过多
年临床实践
,
本文所介绍的算法取得了较满意的效果
.
1
特征点识别算法
以
QRS
波群的识别作为参量测量以及波形识别的基
础
,
要求有高度的准确性
.
如果不能准确识别
P,QRS,T
波
的起终点位置
.
就谈不上分析诊断的正确
.
据统计
,
心电图
自动诊断的错误
90
以上出自波形识别的错误
.
原始的心电
图经区分关键点识别准确后
,
一些特殊参量的测量便迎刃而
解了< br>.
在微机上使用的关键是要优化程序设计
,
减少运算量
.
以提高运算速度
.
用计算机采集录取较长时间的心电图各导
联波形
,
分块存放
,
因为心电图是重复的周期信号
.
标准理
想的心电图
P
—
QRS
—
T
波群的定义和一个 心动周期如图所
示
.
图
1
心电图波群定义和测量图
为了测量和计算的方便
,< br>很必要将其各周期划分开来
,
电数据
.
首先在前
1200m~
内
寻找斜率最大点
,
记录这一点和
习惯上是以
R
波的顶点为界限来划分
.
下面详述进行
QRS
波群识别的具体步骤
:
①采用适当的取样频率
,
对各导联心
电图进行采样
,
最好将采样数据分块存放
.
对于已录取的心
收稿日期
:2004
—
04-15
这个负斜率
Kmax;
②从数据起点开始
,
以
0.75Kmax
为阈
值
,
从前向后寻找负斜率
K
≥
0.75Kmax
的数据点,
记为
m
(i),
然后以
m(i)+200m~
为起 点
,
依次满足
K
≥
0.75Kmax
的
m(i+ 1),m(i+2)
……
.m(i+n),
这些点必然落在
每个< br>QRS
波群的
R
波陡降支上
;
③以
m(i+n)为起点回溯
医
学
信
息
2004
年
1o
月
第
17
卷
第
1o
期
.20 04.V
.10611
40ms
寻找幅值最大点
,
分别为
R(i),R(i+1),R(i+2)
……
R(i+n),
这就是各周 期
R
波的顶点
,
这样就可以把各
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