基于心电图分析的心律失常分类

心律失常分类是心电图自动分析的重要内容。论文基于心律失常的心电波形特点,运用逻辑判别树方法实现心律失常分类。首先,运用数学形态学和小波变换算法检测心电波形的QRS波,计算RR间期、QRS波时限等参数;然后结合医生识读心电图判别依据,将所有心拍分成主导性心拍、室上性异常心拍、室性异常心拍、其他心拍4类。利用MIT-BIH心律失常数据库检验分类效果,统计结果表明总体准确率达到了94.2%。     

实时动态心电监护系统

本文介绍了一种用微处理器控制的实时动态心电监护系统,采用数字滤波消除干扰和噪声,用差分法识别 QRS 波起点、终点和 R 波顶点.由 RR 间隔和 QRS 波宽等特征参数判别心电异常,实现实时自动监护,并对异常心电进行分类、存贮模板心电波形,统计发生次数.用微型描绘打印机回放存贮的模板波形和统计表.最后给出临床应用结果.     

心律失常性右室心肌病心电图异常波形特征分析

目的探讨致心律失常性右室心肌病心电图异常波形特征,分析心电图在致心律失常性右室心肌病快速临床诊断中的应用价值.方法选取26例明确诊断为致心律失常性右室心肌病患者,对其心电图异常波形特征及临床表现进行综合分析.结果心电图异常波形特征性表现为E波,V_1～V_3导联出现T波倒置,局限性QRS波时相间期延长,波幅降低,S波升支时间延长.致心律失常性右室心肌病患者的主要临床表现是心悸、头晕、晕厥、胸闷、室性心律失常、心力衰竭甚至猝死.结论在致心律失常性右室心肌病的快速临床诊断中,患者的临床表现缺乏特异性,根据心电图异常波形的特征表现能够更为准确地进行快速临床诊断.     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法,利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理,实现QRS波群定位和心拍截取;设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型,对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测,从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练,结果显示,其准确度为9900%,召回率为9908%;与相关文献的研究方法对比,本方法具有较高识别精度,能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

运用双向长短期记忆模型的心拍分类算法

为提高心拍的分类效果,研究基于双向长短期记忆(BiLSTM)模型的深度学习算法.首先,采用“双斜率”法对心电信号进行预处理;然后,设计自适应阈值对预处理后的心电信号进行QRS波定位,并依据R波波峰分割截取心拍;最后,采用BiLSTM模型的深度学习算法对获取的心拍形态进行分类.使用MIT-BIH心率失常数据库验证算法有效性,实验结果表明:文中算法对正常或束支传导阻滞(N)、室上性异常(S)、心室异常(V)、融合(F)类型的敏感性分别为98.56%,97.10%,93.33%,79.52%,特异性分别为98.38%,98.08%,98.54%,99.65%;与传统的支持向量机等方法相比,文中算法能够进一步提高心拍分类的正确率.     

心拍的镜像高斯建模分析

心拍分类对于临床心律失常自动化检测非常重要。使用一种新的镜像高斯模型(MGM)算法用于描述QRS复合波段形意,可以自动地、有效地提取QRS复合波段宽度信息,并用于心拍分类。通过使用MIT-BIH心律失常数据库的所有数据集进行测试,正常心拍的总识别率达到93.9%,室性早搏心拍的总识别率达到93.94%。因此,MGM算法可以很好地描述QRS复合波段,并且是一种很有前途的心拍分类算法。     

单片机心律失常监护仪

在心电信号ECG中R波幅值最大,变化率最快。因此,对心电信号的处理首先在于准确地检出R波,为此对原始的心电波形进行一次差分,以进一步突出R波。在监护之前,先经过8s自学习,以确定为检出R波所需的差分阙值,把心电波形与阈值比较,就可确定R波位置,进而确定和计算复合彼QRS的位置和宽度、瞬时心率等心电特征量,为一些常见的心率失常的判别奠定基础。根据对心脏停搏、心动过速、心动过缓、漏搏、室性早搏等的判别式,当出现心律失常时,进行显示和报警。     

基于织物电极的心电监测系统

为解决传统动态心电监测存在的一些问题,例如粘性心电电极刺激皮肤、信噪比随使用时间延长而下降、动态心电图仪缺乏实时分析能力等,研制了一种可穿戴心电异常检测系统
。制作了有导电织物材料心电电极的穿戴衣,设计了心电信号采集装置,提出了基于分析R-R间期和QRS波群波形的异常心电波形检测算法,在PDA(Personal Digital Assistant)平台上实现了基于该算法的异常心电信号识别软件。通过实际测试,验证了本系统的有效性和可靠性。     

一种检测与分析心电波形的算法

介绍了心电图波形自动识别的软件设计,着重讨论了用特征识别法对心电图波形进行检测,并提出了自学习算法,最后给出了１０种常见的心律失常的判别准则．所有软件均用８０９８汇编语言编制完成．实验表明,本软件对提高ＱＲＳ波检测率及一些基本心律失常的诊断具有良好的效果,适用于心电自动监护系统．     

实时动态心电监控系统

本介绍了一种用微处理器控制的实时动态心电监护系统，采用数字滤波消除干扰和噪声，用差分法识别ＱＲＳ波起点，终点和Ｒ波顶点。由ＲＲ间隔和ＱＲＳ波宽等特征参数判别心电异常，实现实时自动监护，并对异常心电进行分类，存贮模板心电波形，统计发生次数。用微型描绘打印机回放存贮的模板波形和统计表，最后给出临床应用结果。     

微型计算机在心电图波形分析及心电图诊断中的应用

本文讨论了我们研制的心电图波形分析及心电图诊断程序。在心电图分析程序中,我们同时对三组导联进行抽样,并用FIR数字滤波器滤除50Hz干扰。然后利用最大负斜率判别法识别出QRS波群,并以此为基础,分别判别 Q、R、S、T波与ST段的形态及其各种参数。这些参数将作为心电图诊断的根据。在心电图诊断程序中,我们采用了两种算法。对于心律失常等病理生理现象,采用树形诊断算法,而对心肌梗塞,束支传导阻滞,心室肥大,心房肥大等心电图诊断,则采用最大后验概率估计算法。本文还对诊断误诊进行了初步的分析。     

神经网络自适应共振理论应用于心电图QT间期自动检测？…

介绍一种利用改进的ＡＲＴ（自适应共振理论）人工神经网络检测心电图ＱＴ间期的方法,用经过训练的ＡＲＴ网络对心电波形进行分类和识别,较准确的测出Ｔ波终点位置,从而提高ＱＴ间期检测的正确率,该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量ＱＴ间期的过程,用于检测包括ＭＩＴ心律失常数据库（ＭＩＴ／ＢＩＨ Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ Ｄａｔａｂａｓｅ）在内的共近千个心跳波形,并以两位心电手工测量结果作为标准数据进行对比。     

具有窗口结构Bi-LSTM网络的心电图QRS波检测方法

心电监测已经成为临床诊断和健康监测的重要手段.作为心电分析的基础,心电图QRS波的自动检测备受关注.但是,由于动态心电数据体量大、有噪声,目前很多方法在动态心电图QRS波的检测任务中往往表现不佳,在实际应用场景下实际准确率不到80%.针对此问题提出具有窗口结构Bi-LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)网络的心电图QRS波检测方法 .通过增大采样窗口,在双向的LSTM结构中添加卷积层,给模型赋予了特征提取的能力,经过样本训练就能获得可以预测的模型.卷积Bi-LSTM模型可以自动学习和标注心电图中QRS波的位置,解决正样本稀疏和噪音干扰的问题.实验表明,具有窗口结构Bi-LSTM网络的心电图QRS波检测方法在适当增大取样窗口时,可以提高预测准确度并加快收敛速度.     

神经网络自适应共振理论应用于心电图QT间期自动检测的研究

介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论 )人工神经网络检测心电图QT间期的方法 .用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别 ,较准确的测出T波终点位置 ,从而提高QT间期检测的正确率 .该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量QT间期的过程 ,用于检测包括MIT心律失常数据库 (MIT/BIHArrhythmiaDatabase)在内的共近千个心跳波形 ,并以两位心电手工测量结果作为标准数据进行对比 .对比结果显示 ,我们的算法对单路心电波形自动检测的准确度与通常手工测量具有可比性 ,充分体现了人工神经网络的优越性 ,在要求自动检测大量数据的场合具有显著的应用价值 .     

基于卷积神经网络的第一导联心电图心拍分类

第一导联心电图心拍的分类具有重要的医学价值,可以用来判断心脏的健康状况.采用深度卷积神经网络的方法,设计了针对单导联心电图这种特殊一维信号的卷积神经网络.该卷积神经网络具有层数多、卷积核尺度多样、参数量小等特点,能有效对第一导联心电图心拍进行分类.首先将心电数据进行预处理输入网络,经过一系列卷积、池化操作,最终输出分类结果.将该网络应用于INCART数据库,对超过17×104条第一导联心电图数据进行分类实验,取得了98%,的准确率、90%,的敏感度和86%,的阳性预测值的分类性能.实验结果表明,所采用的方法可以对第一导联心电图心拍进行很好的分类,并可应用于可穿戴设备和远程监护领域.     

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法

提出一种对心电图QRS波群进行检测的方法,该方法采用Marr小波对心电信号按照Mallat算法进行分解滤波,利用小波变换与信号奇异点之间的关系,在尺度3下采用幅度阈值法对QRS波群进行检测,同时运用综合检测方法进行复检,从而提高R波检测的正确率。以国际上广泛承认的心电数据库MIT-BIH中的记录对算法进行检验,正确检出率在99.8%以上。此检测方法具有简单、运行速度快的特点,易于在临床诊断实时性检测系统中实现。     

线性相位数字滤波器在ECG波形分析中的应用

本文提出了用于心电波形分析的几种线性相位数字滤波器的设计方法,它们分别用于滤除ECG基线漂移和工频干扰、QRS波、P波和T波的检测。     

DXJ－2型心电检查／监护两用仪的研制

介绍一种便携式电视显示心电检查／监护两用仪。仪器将心电信号变换为视频和射频信号，可在普通电视屏幕上显示双线实时滚动或冻结的心电波形以及坐标网格，并具有ＱＲＳ波检测、心律判别、自动冻结、报警和１６次记忆等功能。     

青少年高频心电图与心肌酶相关性100例临床分析

目的 通过对患病青少年高频心电图阳性与其心肌酶改变的相关性研究,揭示两者之间的关系.方法 采用北京美高仪公司生产的心电工作站心电综合分析系统,对100例患者进行检查分析.结果 高频心电图在心电图QRS波的上升肢和下降肢表现为能破坏QRS波光整度,其频率在100Hz以上的曲折线表现为切迹,当心肌损伤时,高频切迹增加.结论 高频心电图能判断心肌损害的程度,高频心电图阳性与心肌酶的改变成正相关,故可以指导临床医生对心脏功能的评价.     

基于小波变换的心电信号处理研究

在简述小波变换理论发展的基础上,介绍了心电信号的主要特点和研究内容,从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状:一是去噪,着重介绍了小波阈值消噪的研究成果,概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状;二是波形检测和特征提取,着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状,以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后,展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。