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[導(dǎo)讀]1、引 言高頻心電信號(HFECG)指心電信號(ECG)中頻率大于100Hz的高頻成份,HFECG對缺血性心臟病,如冠心病的早期診斷有很高價值[1-2]?;跁r域分析方法的HFECG檢測主要運(yùn)用傳統(tǒng)的一階微分、二階微分算法來檢出高

1、引 言

高頻心電信號(HFECG)指心電信號(ECG)中頻率大于100Hz的高頻成份,HFECG對缺血性心臟病,如冠心病的早期診斷有很高價值[1-2]?;跁r域分析方法的HFECG檢測主要運(yùn)用傳統(tǒng)的一階微分、二階微分算法來檢出高頻成份[3-4],但完整信號時域內(nèi)的搜索判斷易受高頻干擾的影響且數(shù)據(jù)運(yùn)算量大。相比之下,在已具備R峰點檢出信息的基礎(chǔ)上,通過充分運(yùn)用LabVIEW虛擬儀器系統(tǒng)的強(qiáng)大信號處理功能[5],文章探索一種基于LabVIEW的HFECG快速、準(zhǔn)確的計算機(jī)自動檢測方法。

2、HFECG的分類、特點及判別依據(jù)

心電信號中的高頻成份通常分為以下三種類型[6]:

(1)切跡(Notching,以N表示)。指在ECG中某一波的上升支或下降支上既有斜率改變又有方向改變的節(jié)段(各波峰頂除外),時程≤10ms稱為高頻切跡,超過10ms則稱為低頻切跡;

(2)扭挫(Slurring,以S表示)。指僅有斜率改變而無方向改變的節(jié)段,其時程和切跡相同;

(3)頓結(jié)(Beading,以B表示)。指波出現(xiàn)停頓,無斜率和方向上在改變,在圖上則表現(xiàn)為粗大的點狀[7]。

上述高頻成份必須在接續(xù)心動周期的對應(yīng)位置連續(xù)出現(xiàn)3次以上,且形態(tài)相同,方可認(rèn)定為高頻成份。P、Q、R、S、T各波均可能出現(xiàn)高頻成份,但目前的研究范圍通常指QRS波群上的高頻成份[6-7],本文也只討論QRS波上高頻成份的檢測方法。

3、基于LabVIEW的HFECG快速檢測方法

因本文只討論QRS波上的高頻部份的自動檢測識別,不涉及QRS波(或R波)的前期識別方法,故假定QRS波位置、幅值信息為已知,有關(guān)QRS波的識別方法參見文獻(xiàn)[8-9] ,本文已采用此法來預(yù)輸出QRS參數(shù)。

在LabVIEW8.0/8.2中,新增了一個功能強(qiáng)大的“Waveform Peak Detection.vi”,這一VI的功能是檢測出輸入波形中設(shè)定閾值范圍內(nèi)的所有波峰點(Peak)或波谷點(Valley)[9]。

在該VI的輸出中,包含了以下重要信息:

1. 所有波峰/波谷點的幅值(Amplitudes);

2. 所有波峰/波谷點的二階導(dǎo)數(shù)(2nd Derivatives);

3. 所有波峰/波谷點的位置索引(在波形數(shù)據(jù)序列中的序號);

4. 找到的波峰/波谷點總數(shù)。

這些數(shù)據(jù)均以數(shù)組的形式同時輸出,相互對應(yīng),供用戶直接使用。

3.1 切跡(Notching)檢測

高頻心電信號中的切跡就表現(xiàn)為相鄰Peak點和Valley點之間的部份,可在該VI的輸出序列中通過一定的方法檢出,從而避免切跡識別時再遍歷搜索完整的時域數(shù)據(jù),提高切跡識別的速度和效率。具體方法步驟為:

1、獲取當(dāng)前QRS波的位置和幅值信息(QRS波信息由前級程序輸出提供,本文不涉及);

2、以R峰點為參考點,向前、向后由“Waveform Peak Detection.vi” 分別輸出Q-R段及R-S段內(nèi)的所有波峰點(Peak)或波谷點(Valley);

3、R峰前上升支以Peak點為起點、Valley點為止點統(tǒng)計切跡,R峰后下降支以Valley點為起點、Peak點為止點統(tǒng)計切跡,

4、記錄并統(tǒng)計一定域值(位置)范圍內(nèi)的切跡數(shù),當(dāng)連續(xù)在給定域值范圍內(nèi)的相應(yīng)位置出現(xiàn)3次以上時,判定為切跡。

當(dāng)判斷結(jié)果有切跡時,不再進(jìn)行扭挫和頓結(jié)的檢測,否則繼續(xù)進(jìn)行下面扭挫和頓結(jié)的檢測。

3.2 扭挫(Slurring)和頓結(jié)(Beading)檢測

若上述步驟中沒有發(fā)現(xiàn)QRS上的切跡,則分別對R峰點左右半支的Q-R段和R-S段求微分(可直接用LabVIEW的VI求微分),并進(jìn)行如下判別:

1、 一階微分不過零,僅二階微分過零,判為扭挫;

2、 一、二階微分連續(xù)兩點為零,判為頓結(jié);

記錄一定域值(位置)范圍內(nèi)的扭挫或頓結(jié)數(shù),當(dāng)連續(xù)在相應(yīng)位置出現(xiàn)3次以上時,判定為高頻成份。

3、 它情況判定QRS波上無高頻成份

3.3 QRS段正確分離說明

準(zhǔn)確的QRS波特征點位置/幅值信息是檢出QRS波高頻成份的保證,這當(dāng)中,對于R峰點來說,由于其明顯的幅頻特性可以保證前級程序?qū)波準(zhǔn)確的識別率,但就Q、S波來說,不同導(dǎo)聯(lián)下的情況差別較大,有時ECG中并無典型的Q或S點,這時可采用取R峰兩側(cè)合理時限內(nèi)的端點來作為Q或S點,本文取R峰點兩±0.04s作為Q、S點,最后在“Waveform Peak Detection.vi”的輸出序列中去除小于零的點即可(因為在ECG中,R波前第一個小于零的點定義為Q點,R波后第一個小于零的點定義為S點,則此時不作切跡看待)。

3.4 HFECG檢測算法流程

通過上述分析,現(xiàn)給出的QRS波高頻成份檢測完整的算法流程,如圖1所示。

圖1 QRS波中高頻成份檢測的算法流程

4、算法基于LabVIEW的編程實驗

4.1 實驗結(jié)果輸出

按圖1的算法流程,基于LabVIEW8.2編制相應(yīng)程序(程序后面板略),采用MIT-BIH庫數(shù)據(jù)中的ECG進(jìn)行實驗,部份典型的實驗結(jié)果如圖2、圖3所示。

圖2 QRS波上的高頻成份檢測結(jié)果

(R波上升支部份)

圖3 QRS波上的高頻成份檢測結(jié)果

(R波下降支部份)

4.2實驗輸出面板圖示說明

圖2、圖3中從上到下的4個波形顯示器分別是LabVIEW同步輸出的如下波形成份:

1、原始ECG波形

2、分離出的QRS波部份

3、R波上升支(R波左)高頻成份指示

4、R波下降支(R波右)高頻成份指示

圖中虛線為指示當(dāng)前R峰點的手動繪制輔助線,其它為系統(tǒng)輸出,橫坐標(biāo)為當(dāng)前讀取數(shù)據(jù)段的序列點順序號。輸出過程分開顯示僅僅是為了便于觀察實驗結(jié)果,實際的檢測過程是同步進(jìn)行的,可直接輸出QRS波高頻成份的最終檢測結(jié)果。

5、實驗結(jié)果分析

從實驗檢測的結(jié)果可以看出,用該方法可以較為準(zhǔn)確地將R波兩側(cè)的高頻成份識別出來,為充分說明實驗結(jié)果的正確性,圖中所示的兩組ECG均不是正常情況下的ECG,不難理解,對于正常ECG波形上的高頻成成份,其檢出率更好,實驗過程也證實了這一點。當(dāng)然,本文討論的QRS波中HFECG的檢測方法,依賴于前級系統(tǒng)給出的正確的R峰點信息,錯誤的R峰位置信息必然會導(dǎo)致本方法的失效。

6、結(jié)論

基于虛擬儀器LabVIEW來實現(xiàn)QRS波的高頻成份檢測,在充分運(yùn)用其強(qiáng)大信號處理能力的基礎(chǔ)上,大大簡化了ECG處理過程的算法復(fù)雜度,省去了大量的信號處理環(huán)節(jié),該方法檢出R波切跡時所用的數(shù)據(jù)量極少(通常只為個位數(shù)量級),判斷扭挫或頓結(jié)時,也只取R波左右支進(jìn)行分析,而且不必重復(fù)進(jìn)行,其結(jié)果是處理速度快且算法簡化,高頻成份的檢出率高,是一種HFECG自動檢測領(lǐng)域的適用方法。

參考文獻(xiàn)

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[4] 劉峰,鄭崇勛,葉繼倫。心電信號高頻分量的提取方法研究[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2001,18(1):42-45.

[5] 戴鵬飛,王勝開,王格芳,等。測試測試工程與LabVIEW的運(yùn)用[M].北京:電子工業(yè)出版社, 2006.

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[7] 鄧紹成。高頻心電圖及其臨床應(yīng)用[J].人民軍醫(yī),2004,47(1):46-47.

[8] 黃進(jìn)文,王威廉。基于虛擬儀器實現(xiàn)的ECG信號S-T段波形自動識別算法研究[J].儀器儀表學(xué)報,2007.28(8) 增Ⅲ,82-85.

[9] 黃進(jìn)文,王威廉。基于LabVIEW的心電信號QRS波群離散極值點識別法[J].云南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2008,30(2):129-134.

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