【正文】 ，受到了很大的限制。 當(dāng)前絕大部分的心電信號(hào)檢測(cè)方法主要分為兩步：首先對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行濾波，濾除信號(hào)中的主要噪聲（基漂、工頻電、肌電、器械移位等） 。 目前 在心電信號(hào) 的 分析上，在 QRS 波的檢測(cè)方面，還比較成熟，對(duì) QRS波的定位， R 峰值的確定上，都已經(jīng)有了很好的發(fā)展，同時(shí) P 波、 T 波的分析也有了很大的進(jìn)展。所以，對(duì) U 波和 S—T 段的分析在以后的發(fā)展方向上，很可能就是國(guó)內(nèi)外的研究趨勢(shì) 。 但是生物醫(yī)學(xué)信號(hào)多是微弱的、被各類噪聲所干擾的、非穩(wěn)定的、具有變異性的，所以其處理是復(fù)雜和困難的。 在檢測(cè)、分析、診斷等方面，許多學(xué)者已經(jīng)做了大量的工作，但是生物醫(yī)學(xué)信號(hào)自動(dòng)分析與診斷效果還不是很理想，所以生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理仍是有待發(fā)展和深入研究的重要學(xué)科。自 1903年心電圖引入醫(yī)學(xué)臨床以來，無論是在生物醫(yī)學(xué)方面，還是在工程學(xué)方面，心電信號(hào)的記錄、處理與診斷技術(shù)均得到飛速發(fā)展 [ 4]。 167。與 X線檢查技術(shù)一樣，心電圖歷經(jīng)百年，久勝而不衰，為人類健康和生命 做 出了巨大貢獻(xiàn)，目前已成為心血管疾病無創(chuàng)性檢查診斷的重要方法之一 [4]。 心電 圖 臨床應(yīng)用和意義 心電圖 可以反映受檢者的臨床癥狀與心電變換之間的關(guān)系，所以在臨床上得到了 廣泛的應(yīng) 用。 心電圖可以提示電解質(zhì)紊亂，幫助了解血鉀與血鈣 的 變化情況 ， 可以評(píng)定起搏器功能，監(jiān)測(cè)起搏 器 中的心律情況，以便及時(shí)處理 ； 在心臟手術(shù)中，心導(dǎo)管檢查時(shí)，進(jìn)行心電圖監(jiān)測(cè)，可以及時(shí)反映心律與心肌功能情況，借此指導(dǎo)手術(shù)進(jìn)行，并提示必要的藥物處理 [5]。 （ 2） 些心臟病變，心電圖結(jié)果可以在正常范圍內(nèi)，如輕度的心臟瓣膜病，雙側(cè)心室增大或某些心血管疾患的早期。 167。在臨床上對(duì)于患有心臟 方面疾病的病人，醫(yī)生首選的診斷方式就是心電圖記錄。 早期的心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)要護(hù)理人員長(zhǎng)時(shí)間地觀察，往往會(huì)因?yàn)橐暳ζ诨蜃⒁饬Ψ稚⒃斐陕z。 1959年， Pipberger(53等人完成了一個(gè)可以區(qū)分正常和異常心電圖的程序，并于 1961年首先研究出導(dǎo)聯(lián)心電圖分析程序。 1966年， Staples等人提出采用分枝樹邏輯作為心電圖診斷方法。七十年代后期，微處理器技術(shù)的高度發(fā)展更加促進(jìn)了心電自動(dòng)分析技術(shù)的研究。 在美國(guó) ， 每年約有 800萬例應(yīng)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)分析，占 10%； 日本每年河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 約有 100萬例，占 5%。目前，由于心電波形的自動(dòng)識(shí)別不準(zhǔn)而且計(jì)算機(jī)診斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，使得計(jì)算機(jī)自動(dòng)診斷心電圖還未廣泛應(yīng)用于臨床。 本課題設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容 本課題中首先研究了心電信號(hào)的形成及其特征參數(shù) (第二章 )； 其次 對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理的研究，并運(yùn)用了小波變換進(jìn)行 ECG 的噪聲濾除 (第三章 )；然后對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行波形分析，即對(duì)心電信號(hào)中的 P, QRS, T 波進(jìn)行定位的研究，這也是本課題的重點(diǎn)之一 ， 隨后進(jìn)行心電信號(hào)的參數(shù)計(jì)算，主要是 R 波峰值的計(jì)算 ， 最后對(duì)心電信號(hào)的自動(dòng)診斷進(jìn)行了計(jì)算 機(jī)的實(shí)現(xiàn)，但其主要還只局限于正常與非正常心電信號(hào)的自動(dòng)診斷（第 四 章 )；最后對(duì)整個(gè)軟件設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行了簡(jiǎn)介（第五章）。由于診斷可靠、方法簡(jiǎn)便，對(duì)病人無損害，故已 在臨床上廣泛應(yīng)用。 心電 信號(hào) 的 特征參數(shù) 心電圖是記錄心臟組織電壓變化的圖形，如圖 21所示。心電圖中還包含其它小波 (如 u波 )。 圖 21 正常心電信號(hào) 下面我們對(duì)心電信號(hào)組成的各波段的形成及意義討論如下 [7]： P波 ： 代表心房 肌的電激動(dòng)過程。 正常情況下心房除極自右上方開始，優(yōu)先沿前結(jié)束下傳并通過其分支房間束傳入左 心 房上部，故總的除極方向是自右上方指向左下方 ， 由于心房在解剖學(xué)結(jié)構(gòu)上的特點(diǎn)，使得正常人的 P波形態(tài)變化較大，尤其在形態(tài)方面更為顯著 ， 根據(jù) P波的寬度，R波的形狀， P波的幅度以及 P波持續(xù)時(shí)間與 PR間期的比值等，可用于判斷心河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 7 房擴(kuò)大，心肌梗塞等癥 PR間期 ： 指 P波起點(diǎn)到 Q波起點(diǎn)，亦稱 PQ間期，代表心房除極開始到心室除極開始所需時(shí)間 (即 P波間期與 PR段之和 )，亦為一時(shí)間性指標(biāo)，其長(zhǎng)短受傳導(dǎo)速度、旁路纖維束的影響 ， PR間期的持續(xù)時(shí)間占整 個(gè)心動(dòng)周期持續(xù)時(shí)間的比例如超出正常范圍，則表明可能有房室傳導(dǎo)阻滯等癥。 ST段 ： 由 QRS波群終點(diǎn)到 T波起始部的一段，是一個(gè)既有時(shí)間性又有形態(tài)學(xué)內(nèi)容的指標(biāo) ， ST段是無數(shù)各心肌細(xì)胞組合而成的電位差，是細(xì)胞外膜面電場(chǎng)傳導(dǎo)至體表后又形成新的電位差。 T波 ： QRS波后第一個(gè)正峰 ，變化較為平緩，代表了雙側(cè)心室 肌 激動(dòng)后恢復(fù)過程 (復(fù)極 )產(chǎn)生的電位差 ， 心臟的復(fù)極方式與除極是完全不同的，除極的程序 取決于傳導(dǎo)系統(tǒng)的情況或除極的起始點(diǎn)，而復(fù)極則為心肌的自發(fā)過程，各處的心肌復(fù)極時(shí)間只取決于除極時(shí)間開始的早晚，復(fù)極所需的時(shí)間遠(yuǎn)大于除極，故 T波寬度較 QRS波大的多 ， T波異常通常有倒置、增高、過低、增寬等癥狀，可用于診斷心肌梗塞、心包炎等癥。 U波 ： U波是爭(zhēng)議最大的一個(gè)波，是 T波后出現(xiàn)的第一個(gè)小波，有些導(dǎo)聯(lián)不可見，關(guān)于其發(fā)生機(jī)理至今尚無定論，目前一般認(rèn)為 U波的 形態(tài)與心肌受損及缺血程度有一定關(guān)系，其振幅則與血鉀濃度關(guān)系密切 ， 因此可由 U波顯著增高來診斷血鉀過低、心室肥大等 ， U波倒置可用于診斷高血鉀、心河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 8 肌梗塞等。 由此可見 ， 心電圖的這些特征 參數(shù)對(duì)于診斷心血管疾病起著極為重要的作用 [ 8]。 167。也就是說 ， 心電信號(hào)含有豐富的高次諧波 [9]。其中Ｔ波頻率最低約 ,QRS 波群的頻率通常在 15Hz 左右 ， S－ T 段與基線距離＜ 。 心電圖機(jī) 若 對(duì)不同頻率的信號(hào)具有相同的增益 ,則描記出來的波形就不會(huì)失真。河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 9 第三章 心電信號(hào)的預(yù)處理 心電圖機(jī)進(jìn)行心電測(cè)量時(shí)，所獲得的信號(hào)由于人體自身的代謝運(yùn)動(dòng) 和外界的影響 等，都得不到完全沒噪聲的信號(hào) ， 為了能夠更好的對(duì)獲得的信號(hào)進(jìn)行分析，都必須對(duì)其進(jìn)行去噪。 167。 因此，很容易受到外界的干擾，如 ： 工頻干擾 主要由室內(nèi)的照明及動(dòng)力設(shè)備影響到人體的分布電容所引起，其頻率成分包括 50Hz基 波及其各次諧波成分 。 肌電干擾 當(dāng)粘貼心電電極下的肌肉收縮時(shí)，會(huì)產(chǎn)生肌電，肌電信號(hào)對(duì)心電信號(hào)也會(huì)產(chǎn)生干 擾。 基線漂移 引起 ECG信號(hào)中的基線漂移的因素主要有硬 件放大器溫漂，皮膚阻抗的變化，呼吸及其它人體運(yùn)動(dòng)， 這種噪聲的頻率范圍一般在 ， ，與心電信號(hào) ST段和 Q波頻率分量接近， 由于 ST段和 Q波檢測(cè)是判斷心肌缺血和心肌梗塞的主要依據(jù)，因此在測(cè)量過程中應(yīng)盡可能減少此類噪聲，否則可能會(huì)造成診斷錯(cuò)誤。 167。此外，由于受人體狀態(tài)的影響，心電信號(hào)還具有非平穩(wěn)性，基于上述原因心電信號(hào)的處理往往十分復(fù)雜。傳統(tǒng)的信號(hào)消噪方法在處理短時(shí)低能量的瞬變信號(hào)時(shí)，經(jīng)過濾波器的平滑，不僅信噪比得不到較大的改善，而且信號(hào)的位置信息也被模糊掉了，而這些瞬變點(diǎn)的位置是心電信號(hào)分析中最重要的信息。數(shù)字濾波主要集中在 FIR濾波器設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器設(shè)計(jì)和小波變換濾波器設(shè)計(jì)方面。但是，僅僅依靠硬件上的措施并不能完全解決干擾問題 ， 從人體獲取的心電信號(hào)中，包含有由人體本身的代謝活動(dòng)引起的干擾，這些干擾只有通過濾波才能去除 ， 在這里數(shù)字濾波技術(shù)是一種非常有效的方法。 1988年， Christov改進(jìn)此算法，引入心電信號(hào)的線性段判據(jù) M來加快濾波的速度 ， 用此方法在濾波過程中首先要識(shí)別出一個(gè)線性段，此線性段濾波后的值為這個(gè)線性段原始 數(shù)據(jù) 的平均值；同時(shí)求出工頻干擾的值作為非線性段的工頻干擾的模板 ， 而 在非線性段，其真值是用原始數(shù)據(jù)減去在臨近線性段求得的干擾模板值 ， 該方法計(jì)算簡(jiǎn)單，參數(shù)可調(diào)，運(yùn)算量小，易于實(shí)時(shí)處理，能夠跟隨噪聲頻率的變化，并且對(duì) QRS波沒有削峰，濾波效果好。 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波法 傳統(tǒng)的自適應(yīng)濾波器是以最小均方誤差為標(biāo)準(zhǔn)的最佳過濾器，實(shí)際上 就是能夠自動(dòng)調(diào)節(jié)其自身單位樣本響應(yīng)特性而達(dá)到最優(yōu)化的維納濾波器 ， 求解它的自適應(yīng)過程的目的就是尋找自適應(yīng)濾波器的最佳權(quán)值，使 總的誤差最小，但在求解權(quán)值時(shí)存在運(yùn)算量過大的弊端，因而速度很慢 ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分布存貯及快速的自演化能力，在優(yōu) 化計(jì)算方面具有獨(dú)到的 魅力。 小波變換濾波法 [ 11] 根據(jù) 海森堡定理可知，任何函數(shù)的時(shí)間響應(yīng)與頻率響應(yīng)不可能同時(shí)都很狹窄 ， 而從應(yīng)用的角度來說，就是任何濾波器，無法同時(shí)在時(shí)域和頻域上都具有高準(zhǔn)確度。而傳統(tǒng)的除噪技術(shù)大都是基于傅立葉分析的 ， 通常采用基于邊緣檢測(cè)的二進(jìn)小波，實(shí)驗(yàn)效果顯示，小波變換方法能夠很好的濾除干擾，而且實(shí)時(shí)性也比較好。 小波變換理論 小波分析是一種信號(hào)的時(shí)間 —頻率分析方法，作為一種新興的理論，是數(shù)學(xué)發(fā)展史上的重要成果，它無論對(duì)數(shù)學(xué)還是工程應(yīng)用都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。小波分析在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化特性，而且由于對(duì)高頻 采取逐漸精細(xì)的時(shí)域 或空域不 長(zhǎng)，從而可以聚焦到分析對(duì)象的任意細(xì)節(jié) [12]。 專家預(yù)言小波分析的真正高潮還沒到來，主要 由于 小波理論尚不完善，除一維小波理論比較成熟外，高維小波、向量小波的理論遠(yuǎn)非人們期待的那樣，特別是各種小波構(gòu)造和性質(zhì) ， 缺乏系統(tǒng)規(guī)范的最佳小波基的選取方法和高水平的小波分析軟件 ， 小波分析的應(yīng)用范圍雖廣，但真正取得極佳效果的領(lǐng)域并不多，人們正在挖掘有前景的應(yīng)用領(lǐng)域等等。 連續(xù)小波變換（ CWT） 連續(xù)小波 變換的定義 [12]： 設(shè)一個(gè)能量有限信號(hào) ? ? ? ?RLtf 2? (平方可積空間 )，則 ? ?baWTx , ? ? dta bttfa ?????? ?? ????? ?1 （式 31） 式 (31)稱為 f(r)的小波變換，等效的頻域表示為 : ? ? ? ? ? ? ???? ? deaFbaWT bjx ?? ? ???21, （式 32） 稱 ， ??t? 為 基本小波函數(shù)， ??t?? 為其復(fù)數(shù)共扼。 167。在實(shí)際應(yīng)用中，廣泛應(yīng)用的是二進(jìn)離散小波變換，即取 ?a 2 j ，jkb 2? ， Zkj ?, ，其中 Z為 整數(shù)集合，則二進(jìn)離散小波可定義為 ? ? ? ?ktjt jkj ??? ?222, ?? （式 33） 用二進(jìn)正交小波對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行任意精度的近似表示 ? ? ? ?tDtfkjzj zk kj , ?? ?? ?? （式 34） 河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 13 其中 ， ? ? ? ?dtttffDkjkjkj , , ????? ?? （式 35） 將 ??tf 用內(nèi)積形式表示為 ： ? ? ? ?tftf kjkj , ?? ??? ? （式 36） 在 上 式中， j和 k的取值 均在 ?? ，意味著在所有尺度上作細(xì)化處理，補(bǔ)充細(xì)部特征。用濾波的觀點(diǎn)就是 0j 以下各尺度對(duì)應(yīng)于中心頻率不同的帶通濾波器組， 0j 以上各尺度對(duì)應(yīng)于帶寬不同的低通濾波器組。尺度函數(shù) ??kj,? 定義為 ： ?????? ?? ?? ktjjkj 22, 22 ?? （式 37） 則 上 式可表 示為 ： ? ? ? ? ? ?tftftf kjjj zk kjzk kj , 00 , ??? ????? ? ?? ???? ?? （式 38） 等式右邊第一部分可以是被分析信號(hào) f(t )的尺度為 02j 的逼近信號(hào) ： 第 二部分可看作是 f(t)的細(xì)節(jié)特征信號(hào)。 jD 也就顯示了在兩個(gè)不同分辨率之下的差別用二進(jìn)離散小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行三層分解可表示為 ： S= 123312211 DDDADDADA ???????? （式 39） 167。綜上所述，即采用小波分解重構(gòu)法濾除基線漂移。本文中我們利用小波變換的帶通濾波特性和 小波函數(shù)的高通濾波特性，可以將顯現(xiàn)于小波分解小尺度上的肌電干擾直接去除，并由重構(gòu)算法恢復(fù)去除肌電干擾后的心電信號(hào)，又 由于噪聲信號(hào)與心電信號(hào)有重疊部分， 本文 同時(shí)又采用了閾 值法處理。由于工頻干擾的頻帶與心電信號(hào)的 頻帶有一定的重疊，所以 本文 用非線性小波變換閾 值法對(duì)工頻干擾進(jìn)行消噪。 設(shè)計(jì)中 小波消噪的實(shí)現(xiàn) 選取不同的小波函數(shù)，濾波效果差別很大 ， 首先 要確定心電信號(hào)和噪聲的頻域表現(xiàn) ； 然后還需要確定小波函數(shù)對(duì)信號(hào)分解的尺 ； 最后，對(duì)于非線性小波變換軟 閾值法消噪，還需要確定閾值。 小波函數(shù)的選取 因?yàn)樾碾娦盘?hào)的濾波對(duì)實(shí)時(shí)性、相移性方面的要求并不高，所以小波的支撐長(zhǎng)度和對(duì)稱性不在選取小波的考慮之中 ， 我們選取小波的準(zhǔn)則是要求小波的正則性好。 Symlets函數(shù)系 是由 Daubechies提出的近似對(duì)稱的小波函數(shù)，它是對(duì) db函數(shù)的一種改進(jìn) ， Symlets函數(shù) 系通常表示為 Sym(N=2,3， ．．．， 8)的形式 ，Symlets小波的支撐長(zhǎng)度為 2N1,濾波器長(zhǎng)度為 2N，具有近似對(duì)稱性，小波函數(shù)的消失矩階數(shù)為 N。小波變換的尺度與信號(hào)頻率之間有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。 閾