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。     

一种改进的QRS波检测方法

对QRS波群的检测算法进行研究,针对基于经验模式分解的传统QRS波检测方法存在的一些问题加以改进,提出新的检测方法.该方法利用心电信号经过经验模式分解后,QRS波能量主要分布在第1个固有模态函数IMF1的特性,通过对IMF1进行阈值收缩去噪、线性高通滤波以及非线性低通滤波等预处理突出QRS波的特征信息,最后利用自适应阈值法检测QRS波.研究结果表明:利用心率失常库MIT-BIH中的记录对该检测方法进行检验,正确检出率超过99.8%;该方法简单有效,准确率高,适于实际应用.     

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。     

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.     

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。     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

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.     

FNN在心率失常判别中的研究

提出了一种基于模糊神经网络(FNN)对心率失常信号进行判别的新方法.首先,根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络,然后使用Cam Delta算法对其进行训练,这样可以得到模糊隶属函数,此隶属函数将R-R间期波及QRS波的长度模糊化.随后,用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别.经MIT-BIH心电数据库和实测数据检验,此方法可有效的对心率失常进行判别.     

心电信号的房颤自动识别算法

为提高房颤识别的准确率和效率,提出基于心电信号的房颤自动识别算法.首先,采用二阶差分阈值法对R波进行初筛;然后,引入指数移动平均的方法动态验证初选出的R波,通过整体上移心电图、结合一阶差分阈值和实时调整窗口时间的方法解决影响R波准确率的问题;最后,基于临床经验,提出3条判别规则,从而筛选出相应的房颤片段.实验结果表明:文中算法的阴性预测率和特异性分别可达99.7%和99.8%,可有效帮助医生减少阅读量,提高工作效率和诊断准确率.     

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.     

模糊C-均值聚类算法在心率变异诊断中的应用研究

对健康和心律异常的心电信号进行分析,经小波分解之后的心电信号实现R波的准确定位,提取心率变异性这一特征参数的5项指标.根据心率正常和异常体现在特征参数上的差异,用模糊C均值聚类算法得到心率变异的病症模式,并与正常心电数据进行比较.结果表明,心率变异特性具有明显的可分性,基于模糊C均值聚类算法可以得到较好的结果.     

基于平稳小波变换的心电信号P、T波检测算法

QRS波群与P、T波均是心电信号的重要组成部分,其准确检测与分析对心血管疾病的诊断起着至关重要的作用.由于P、T波幅度小且频率低、形态多样,对其准确定位与识别一直是心电信号处理中的难题.针对此问题,提出一种基于平稳小波变换的P、T波检测算法,经降频后在22尺度的细节系数上检测得到P、T波的特征参数.运用MATLAB的仿真环境,对MIT-BIH数据库中的ECG信号进行算法的波形检测实验验证.实验结果表明,该算法对心电信号中P、T波的检测取得了满意的效果.     

基于改进小波变换的QRS特征提取算法研究

提出了一种改进小波变换的方法对心电信号进行检测.首先设计不同的方法对心电干扰进行消噪预处理;然后对预处理后的心电信号采用改进小波变换和窗口函数的方法检测QRS波群;最后利用MIT-BIH标准数据库中的数据对此算法的准确度和有效性进行验证.结果表明改进小波变换方法对R波峰值定位的准确度可达到99.89%,为其他波群的检测定位奠定良好的基础,对诊断心肌梗死等心血管疾病具有重要意义.     

一种新的心电信号R峰自动检测方法

R波是心电(ECG)信号中最重要的组成部分,蕴含着重要的生理病理信息。在长时ECG信号上实现R峰自动检测是进行心率变异性分析、心血管疾病诊断、生物识别和ECG编码的关键步骤。文中提出了一种新的基于小波变换的R峰自动检测方法。首先,设计了一种改进的小波阈值法,并结合小波包分解对原始心电信号进行去噪处理;其次,将去噪后的心电信号进行小波变换,采用自适应阈值法在恰当的频率子带上检测出候选R峰,并将其位置逆变换于心电信号;最后,根据RR间期的局部变化趋势进行R峰的精细筛选,以最终完成R峰检测。文中选用MIT-BIH心律失常数据库中的2个心电记录对所提算法进行性能评估,采用错误检测率(DER)、真阳性率(+P)、敏感度(Se)和准确率(Acc)作为评价指标,平均检测结果分别可达0.395%,99.67%,99.95%,99.62%。     

基于差分算法的ECG波形实时检测方法

采用一种简单、快速、准确的差分算法实现波形特征提取.相对于FFT或小波变换等方法,该方法所需要的计算量较小,适合在线实时心电监护.QRS波群的提取:使用差分法准确提取出R点的位置,在R点前后搜索区域内通过求最值再比较的方法确定Q点、S点位置.P波和T波的位置直接从Q点、S点设定搜索区域,寻找搜索区域中的最大值.实验结果显示,该方法对QRS波群的提取准确率达到99.3%,P波、T波的准确率达到92%.     

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%。     

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%。     

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.     

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.     

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。