遠程心電監(jiān)護診斷系統(tǒng)心電信號處理方法研究.pdf

1、心臟病是一種常見的多發(fā)慢性疾病，由于病情隱蔽、發(fā)展緩慢、發(fā)病危險性高，故而成為威脅人類生命的主要疾病，因此研究和開發(fā)心電自動監(jiān)護診斷系統(tǒng)具有非常重要的意義。心電信號的預處理和波形檢測是心電自動分析診斷系統(tǒng)的關鍵問題，直接決定著診斷與治療心臟病的效果。但目前現(xiàn)有的心電信號處理方法和自動分析手段都存在著一定的缺陷，因此對心電信號處理方法進行研究，具有重要的理論意義和實用價值。 本文的工作是圍繞我們自行研發(fā)的用手機傳輸信息的遠程心電監(jiān)

2、護診斷系統(tǒng)進行的，主要對動態(tài)心電信號的預處理、波形檢測和分類診斷等問題進行了深入研究，完成了心電信號自動分析算法及診斷軟件設計。 首先，本文對小波分解與重構法和小波閾值法這兩種基本小波去噪方法進行了研究。針對小波基的選取這個影響小波變換去噪效果的主要因素，對8大類常用小波系的數(shù)學特性進行分析比較，從理論上確定了適合于心電信號分析的小波基，克服了以往根據(jù)經(jīng)驗或反復試驗來確定最優(yōu)小波基的盲目性。另外，小波分解層數(shù)的確定問題是影響所有

3、小波變換去噪法去噪效果的另一個主要因素。本文針對小波閩值去噪法應用中最優(yōu)分解層數(shù)難以確定的問題，提出了基于3σ準則的小波分解層數(shù)自適應確定算法，克服了以往通過反復進行不同尺度分解來確定最優(yōu)分解層數(shù)費時費力、靈活性差的弊端，增強了小波閾值去噪法在實際應用中的可行性。 然后，本文分析了傳統(tǒng)小波閾值去噪法存在的問題及產(chǎn)生原因，設計了一種改進的閾值處理函數(shù)，并結合平移不變?nèi)ピ胨枷?，提出了基于改進閾值函數(shù)的平移不變小波去噪算法，應用該算法

4、處理心電信號中的肌電干擾等具有白噪聲特性的干擾，取得了很好的去噪效果。 此外，本文又分析了傳統(tǒng)的小波閾值法和小波分解與重構法應用于心電信號去噪時的局限性，將改進小波閾值去噪法與傳統(tǒng)的小波分解與重構去噪法相結合，提出了一種基于小波變換的心電信號綜合去噪算法，該算法可以同時去除心電信號中的工頻干擾、基線漂移、肌電干擾等多種主要干擾，并能較好保持原始心電信號的特征，具有較高的實用價值。 QRS波群檢測是心電波形檢測中的首要問題

5、，主要包括R波峰值點定位和QRS波群寬度檢測兩個方面。本文在檢測R波峰值點時，提出將正向R波和倒置R波分開檢測的思想，在自適應差分閾值法檢測正向R波的基礎上，提出了幅值基線比較法來檢測倒置R波，又針對幾種特殊形態(tài)的QRS波群設計了一系列避免漏檢和誤檢的策略，有效地提高了檢測準確率。另外，本文還根據(jù)Tompkins差分法的原理，提出了一種新的QRS波群寬度檢測算法，有效地克服了傳統(tǒng)Tompkins差分法檢測時存在時間延遲和標準方波脈沖輸出

6、不易得到的缺陷。 P波和T波的檢測是心電波形檢測的難點。本文以QRS波群特征點的位置為基準，結合P、T波的斜率和幅值關系，設計了一種簡便的差分幅值法，實現(xiàn)了P、T波峰值點、起終點的定位，應用于我們自行研發(fā)的心電自動診斷系統(tǒng)中，作為診斷時的輔助參考。 最后，本文將上述算法成功地應用于手機傳輸信息的遠程心電監(jiān)護診斷系統(tǒng)中，在此基礎上用邏輯判別法實現(xiàn)了12種常見心律失常問題的分類診斷，并以VC++6.0為開發(fā)平臺完成了心電信號