基于差分阈值与模板匹配的心电R波提取算法

心电信号(electrocardiogram,ECG)是人体最重要的体征信号之一,R波是心电信号中最明显的特征参数.R波的正确提取是计算心率、分析心率变异性等其他参数的基础.以一阶差分为基础,结合模板匹配算法,在匹配的过程中采用阈值比较和匹配系数的心电R波检测方法,提高了R波检测的准确率.实验表明,该算法能够快速准确地检测心电信号数据中R波特征值.     

QRS波群检测中的二次B样条小波变换算法

针对目前心电信号检测中准确度不高以及适应性不强的问题,提出了一种基于二次B样条小波,结合二分搜索算法和圆弧逼近曲线算法的QRS波群检测算法。首先对心电信号用二次B样条小波经Mallat算法分解,在二分搜索法调整阈值和模极大值检测R波的基础上,再用基于最小二乘圆弧逼近曲线算法检测T波与P波。最后用MIT-BIH数据库的数据验证了该改进算法增强了R波检测的适应能力,提高了T波与P波的检测准确度。仿真实验表明该改进算法可以有效地提高心电信号自动检测能力。     

改进的两层BiLSTM的心电信号分割方法

心电信号的分割方法可以有效地反映运动员的心脏功能和身体机能状况.通过人工对心电信号的手动分割往往耗费大量的时间和精力.为了实现自动化的心电信号分割,本文提出了一种改进的两层双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)的心电图分割算法,可以前向和后向分析时间序列,以检测和定位重要波段,如P波、QRS波群和T波.实验使用公开QT数据集进行验证,以模拟运动员在赛前的心电数据.在与LSTM,BiLSTM以及两层BiLSTM的对比实验中,本方法的所有评价指标均有所提升.其准确率达95.68%,召回率为91.62%,精确度为91.05%,特异性为96.64%,F1分数为91.41%.结果表明该方法对心电信号进行分割具有较好的效果.     

心电微伏T波交替检测的一种方法

为心电微伏T波交替的临床研究寻找一种合适的检测方案,文章对T波交替检测的影响因素——运动方案、信号预处理、QRS复波位置、T波选取及心电信号的相关问题进行了分析,对T波交替检测的算法进行了仿真研究。在此基础上,确定了一种T波交替检测的方案,采用活动平板试验,按照新设计的运动方案,采集运动心电信号,通过功率谱分析,检测其运动过程中T波交替出现的频度和幅度。给出了采用该方案对受试者进行T波交替检测的实例。分析研究及实测结果表明该方案可用于检测微伏T波交替。     

一种自适应R波检测算法实现

提出了一种检测心电信号中R波的方法.该方法首先采用多通道滤波器和小波变换对ECG信号去除噪声,然后使用自适应的差分阈值法检测ECG信号中的R波.该方法对传统差分阈值算法中存在漏检和多检情况具有自检功能.提供了相关实验结果,实验证明该方法准确率高 ,能实时处理ECG信号.     

一种从母体腹部电极心电信号中检测胎心R波的算法

母体腹部电极心电法通过放置在孕妇腹部的电极片无创检测胎儿心电信号.但腹部无创检测采集的是包含胎儿心电、母体心电及噪声的混合信号,且母体心电信号的幅值远大于胎心信号.基于此问题,提出从母体腹部心电信号中检测胎儿R波的高效算法.该算法避免对腹部信号建立复杂的模型,通过最小化误差函数,自适应地滤除母亲心电信号的波形,以获得较清晰的胎儿心电波形.再经过基于聚类的胎儿R波尖峰检测以及精筛选的步骤,获得正确的胎儿R波尖峰.该算法使用PhysioNet Challenge 2013的腹部心电数据集Set-a进行测试.测试结果中,胎儿R波尖峰提取的平均灵敏度为88%,平均阳性检测率为88%.由于不涉及复杂的计算,该算法运行时间短,效率高,处理持续时长为60s的腹部信号平均用时2.64s,很适合用于可穿戴设备中心电信号的实时检测.     

基于斜率突变的 QRS 波检测

在心电信号的分析中,QRS波群快速准确地检测是计算其他相关参数的前提.在正确识别R波的前提下,对心电信号进行频域变换后,以R渡点为基点,通过逐次计算R波左侧或右侧相邻两点的斜率并比较斜率是否发生突变,当相邻两点斜率突然发生变化时,可判断为Q波或S波.采用实时采集数据对以上算法进行验证,实验表明,该算法原理简单,计算量小,能够快速准确地检测心电信号数据中Q,S波的特征值.     

心电信号QRS波群的小波精确识别法

利用M arr小波特有的时频特性,采用离散小波变换的直接算法,对心电信号QRS波群进行识别,经M IT/B IH心电数据库的检测验证,即使有严重的噪声信号干扰,也能精确定位R波,其正确率为99.7%,能准确地识别QRS时限,实时地识别R波和QRS时限。可用于心电信号实时处理。     

基于LabVIEW的虚拟心电分析仪中的R波检测算法研究

介绍了在LabVIEW平台上实现的实时虚拟心电信号分析仪的R波检测算法.该算法利用二阶差分极小值来定位R波,它具有实现简单、速度快、定位准确等优点,为心电信号的HRV进一步研究工作提供了基础.     

基于小波变换与Hilbert变换的QRS波检测方法研究

针对心电波形检测中小波算法的缺点,将小波变换与Hilbert变换结合应用于QRS波的检测中。利用这2种数学工具的特性,提出了一种新的检测算法,该方法可以有效地从其它波形（Q波、S波、P波和T波）中将R波检测出来。在虚拟仪器的开发平台——Lab VIEW图形化编程语言基础上,通过MIT／BIH心电数据库验证,R波的检测率可达99．74％。     

基于DCG心电信号的R波检测算法

提出了一种基于动态心电图(DCG)心电信号的R波检测的新算法.该算法以平均双向斜率和相对高度为主要特征,能够快捷准确地检测R波.通过对MIT-BIH Long-Term ECG数据库以及哈尔滨医科大学医院提供的Holter记录进行R波检测,验证了该算法的可行性.针对检测结果分别与最大值双重搜索技术和差分运算方法(DOM)的检测结果进行了比较,发现所提算法的识别正确率(98.3%)高于以上两种算法(95.2%和90.7%).     

基于小波变换的心电信号检测新方法

首先利用正交小波包对心电信号进行去噪,然后采用Mallat算法获得信号在不同尺度上的小波分解细节信号,再对23尺度上的细节信号进行处理,使得与R波对应的模极值大幅度增加,提高了QRS波的检测率,经MIT-BIH心电数据库检验,QRS波检测率达到99.86％,     

一种基于ECG的改进型差分算法设计

提出一种基于差分阈值自适应的ECG波形检测算法.算法对ECG信号进行数字滤波预处理,利用自学习算法求出相应的初始阈值,采用双阈值自适应更新法实现对差分阈值的自动更新和对R波以及Q、S波的检测,通过对检测窗口宽度的自适应更新法实现对P波和T波的检测.算法检测精度高,适合实际应用.     

低采样率心电非稳态T波交替分析方法

心电T波交替现象与室性心动过速和室颤易发性有关,已成为预测心脏性猝死的一个无创的临床指标。目前T波交替变异性分析中常用平均功率谱分析方法,为弥补其不具备时间分辨率的不足,将Wigner-Ville时频分布(WVD)应用于T波交替变异性分析中,可反映T波交替随时间的动态变化。并提出基于相位谱修正的波形对准算法,降低了低采样率下心电信号误对准噪声对T波交替检测的影响。经仿真实验及MIT-BIH数据验证,该方法可使T波交替分析的应用范围从原先1kHz以上的高采样率心电数据扩展至200Hz及以上的低采样率心电数据。     

心电信号小波分析

心电信号是一种非平稳并具有很多奇异点的微弱信号。小波变换中的模极大值消噪法具有非线性及自适应性,小波的这种特性对于类似于心电信号这种非平稳微弱信号是十分适用的。针对传统的消噪方法在处理心电信号时的局限性,研究了小波变换的时-频局部化特性及基于多分辨率分析的信号小波分解和重构算法———Mallat算法。采用小波分析的模极大值法实现对QRS波R峰值点的检测,以及对心电信号的消噪处理。通过试验研究可知,运用小波进行QRS波检测,QRS波的识别率高达99.9%,经过消噪重构后的心电信号信噪比较原始信号有较大提高。     

融合粒子群与双边长短窗能量差的心电P波检测

心电P波蕴含了人体丰富的生理、病理信息，但P波幅值较小、形态多变，检测十分困难.本文提出一种双边长短窗能量差法来检测多形态P波边界，并使用粒子群算法优化其参数.从LUE数据库和QT数据库中分别选取4363个和1936个心电节拍，其中70%作为训练集，30%作为测试集，并与基于动态规划的参数混合高斯拟合法和无相位平稳小波变换法对比，正向与负向P波的结果误差明显小于上述两种方法，该算法可检测出双向P波，同时还具有一定抗噪能力.     

基于心电信号提取呼吸信号的算法

为了通过心电监护完成对多种生理信号的检测, 降低监护设备的复杂性, 根据呼吸运动对心电信号的影响, 提出一种由心电信号提取呼吸信息(EDR: ECG-Derived Respiratory Signal) 的算法。首先, 根据Pan&Tompkins 算法从心电信号中提取R 波; 然后使用自然三次样条插值算法对心电信号的基线进行估计, 去除基线漂移, 得到干净的心电信号; 最后获取干净的心电信号R 波, 利用自然样条插值算法得到R 波幅值调制信号, 提取出呼吸信息。通过Matlab 软件对该算法进行验证, 并进行相关的分析比较。仿真结果表明, 该算法能从心电信号里提取呼吸信息。通过与数据库中同时记录的呼吸数据进行比对, 证实了算法的有效性。     

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 .     

T波对齐在T波交替谱分析中的对比研究

T波交替是一种心电变异现象,具体表现为心电信号中T波段形态和幅度逐拍交替变化。传统的谱分析法一般通过拍频域中0.5 cycle/beat的功率谱值来检测T波交替,但在检测过程中不同的对齐方式将影响谱分析T波交替检测结果,因此将基于谱分析方法进行T波交替检测,重点对比研究峰值对齐及点乘最大对齐两种方式,并相应地给出最佳对齐方式,研究可得点乘对齐所测的交替幅度更接近于真实幅度。     

基于数学形态学和小波分解的QRS波群检测算法

为了解决心电图 QRS波群检测的问题 ,研究了一种基于数学形态学及小波分解相结合来检测 QRS波群特征点的算法。数学形态学算法是基于信号局部特征的 ,可以有效地突出信号的峰谷点 ;小波分解对信号做多分辨率分解 ,可以突出信号的特征信息 ,便于 QRS波群检测。实验结果表明 :两种分析方法的结合可以有效地消除基线漂移 ,低频干扰 ,以及大 T波的影响。其 QRS波检出率达到 99.86 % ,从而提高了波形的信噪比