基于窗口斜率表示法的心电波形相似性分析
基于斜率关联度和Krisch算子的图像边缘检测
2021 年第 3 期
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witt 算子、Canny 算子等传统的边缘检测算法做了 比较。实验结果表明，本文算法检测出的图像边 缘连续、清晰、定位准确、细节丰富。
1 Krisch 算子边缘检测原理
Kirsch 边缘算子［11］的基本思想是将图像中的 每个点都用八个方向模板进行卷积，八个方向的 模板算子如图 1 所示。每个方向的模板对某个特 定边缘方向作出最大响应，所有八个方向模板算 子中的最大值作为图像边缘输出。
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图 1 Krisch 算子的八个方向模板 Fig. 1 Krischoperate’s eight direction templates
不 会 出 现 分 母 为 零 的 无 效 情 况 ，计 算 简 单 ，易
实现。
002 数 学
薛文格，邝天福 基于斜率关联度和 Krisch 算子的图像边缘检测
3 图像边缘检测算法
灰色关联分析的实质是通过分析两条曲线形 状的相近度来判断二者间的关联程度。图像的边 缘点一般是指相邻像素点间的灰度值出现了较大 变化，由斜率关联度的基本思想可看出，该思想可 以体现这种变化。因此，当对灰度图像提取边缘 时，取图像中像素点 X 和其八邻域像素点构成比 较序列 Xi，取理想非边缘点和其八邻域像素点构 成参考序列 X0，根据斜率关联度思想，当这两个序 列关联度的值较大时，说明二者的形状比较相近， 因此就把 X 看作非边缘点，反之，当二者之间关联 度的值较小时，像素点 X 看作边缘点。
比较两波形的相似度
摘要：本文介绍了利用相关对信号波形进行相似程度的判别方法。
通过该技术可以对采集到的多种类型的数据信号间的相似度进行判别。
本算法由Microsoft Visual C++ 6.0实现。
一、引言在工程上我们经常要判断某设备产生的实际波形信号是否能同预先设计的相拟合，但由于实际产生的波形不仅仅是简单的正、余弦波形，而往往是含有较丰富频率分布的不规则波形，而设备元器件本身及外界的电磁干扰又不可避免的引入了干扰噪声，就为我们分析其与预先设计波形的拟合程度的判别增加了困难。
另外，实际波形和预先设计波形间往往存在着时序上的差别，相位的改变同样也不利于信号的拟合判别。
本文利用高等数学以及信号与系统方面的有关知识提出对该问题的解决方法。
二、信号相似程度判别的理论依据在信号与系统这门学科中，相关性是一种在时域中对信号特性进行描述的重要方法。
由于其通信的功率谱函数是一对傅立叶变换，在信号分析中往往利用它来分析随机信号的功率谱分布，以致不少人一提到相关性马上会联想到信号功率谱的计算，但相关在对确定信号的分析也是有一定应用。
由于相关的概念是为研究随机信号的统计特性而引入的，那么从理论上我们也可以将其应用于两个确定信号（一个我们采集到的信号波形和一个理论波形）相似性的研究上。
要比较两波形的相似程度还要从相关的概念上入手，假定两信号分别为x(t)、y(t)，可以选择当倍数a使a*y(t)去逼近x(t)。
再此我们可以借用误差能量来度量这对波形的相似程度，具体方法同高等数学上用来判断函数间正交性的方法基本类似：误差能量用x(t)-a*y(t)的平方在时域上的积分来表示；倍数a的选择必须要保证能使能量误差为最小，通过对函数求导求极值可以得知当a为x(t)*y(t)在时域的积分与y(t)*y(t)在时域的积分比值时可以满足条件，在此条件下的误差能量是可能所有条件下最小的。
定义x(t)与y(t)的相关数为Pxy,其平方与1的差值为相对误差能量，即误差能量与x(t)*x(t)在时域积分的比值。
12导联动态心电图仪功能详细介绍
12导联动态心电图仪功能详细介绍MedSun型动态心电图分析系统是北京蓬阳丰业医疗设备有限公司与中国医学科学院北京协和医院，首都医科大学宣武医院紧密合作研制开发的高科技医疗器械产品。
该产品采用Wilson导联体系记录同步十二导联24小时全息动态心电图，记录盒接收采集的动态心电数据进行数据分析和处理，信号失真度小、数据无压缩，以供临床诊断和研究使用。
多窗口分析模式1、在同一界面下多窗口操作模式，屏幕可以任意拖动，简便快捷。
2、同步12导联数据同屏显示心电图和波形回放，也可选择1-12任意组合导联显示心电图；心律失常，特殊事件浏览和编辑功能。
全面的心律失常分析和特殊事件采用最新图形识别技术，将固定模板与自定义模板完美结合，既可以保持原有固定模板效率高的优点，同时又最大限度地提高了诊断结果的科学性和精度。
提供至少35个诊断模块，可在人工干预下对所有自动模板内容进行单个、局部、全部三种方式修改并做出诊断；含室性期前收缩，室上性期前收缩，联律，房扑/房颤，停搏/漏搏，ST 段和T改变，自定义模版等在内的多种计算机自动诊断分类模板，调阅快捷、可修改、编辑性强。
自定义模板精确的ST段分析功能在传统ST段分析功能的基础上，系统将ST段偏移的分析处理可以按形态变化自动归类，根据角度、斜率和面积来确定ST段形态抬高和降低类型，能够在摸板中显示ST段和T波形态的改变，使医生对心肌缺血的判断更加方便准确。
本软件将ST段异常分为抬高五种（水平抬高、弓型抬高、下斜抬高、上斜抬高、上凹抬高），S-T段不典型抬高；下降三种（水平下降、下斜下降、上斜下降）S-T段不典型下降。
T波五种形态改变由低平，双相，倒置，冠状型T，不典型T波组成。
QRS波自动叠加处理功能（图形反混淆技术）利用计算机信号叠加技术对可以对QRS波、R-R间期等进行自动叠加和分类，可快速对室早宽大QRS波及短R-R间期进行检索，进一步提高了诊断精度，并且可以将叠加统计结果放入任何模版及自定义模版，大大提高了操作效率并减少操作者劳动强度。
动态心电图QRS波形检测算法的分析
析 方法 ．建立起 一个高教 、实用 的 Ｑ Ｓ波检 测算 Ｒ
法。
动 ；心 电波形 （ 见图 １ 又称 Ｅ Ｇ 波形 ，实质 是 ） Ｃ 这种 心电数据 的图形 化表示 ， 它表 征了人体心脏 电
激动 的综合过程
１ 算 法综 述
动 态 心 电图 系统 对 各种 医学 病 症 的分 析 主要 采用 了模 式识别 的基本 方法 所谓模 式原意上指供 模仿用 的完美无缺 的标 本， 以模 式识别就是识别 所 出事物 与哪个被提供模 仿的标本相 同或相似 。 模式
心 电波 是动 态 的 ，其 形状和 大 小是 时刻变 化
活动检查方 法，在医学上起 着举 足轻重 的地 位，它 的工作过 程 是通 过病 人随身携 带 的记 录器 连续 ２ ４ 小时监测 人体心 电变 化 ，并输入计算机 加 显 示
分 析， 以辅助 医生做 出正确 的诊 断 。 记录 器 采集 的信 息是 所测 试到 的 人体表 面 电 位 差值 （ ） 它 的基础是 个个心肌 细胞 的电激 伏特 ，
（ 用伏特 表示 ） ｎ Ｑ ：表示 ＱＲ ：ｅｄ ＲＳ Ｓ波终 止 的 电压 幅值 （ 用伏特表示 ） ａｇｓ Ｒ ：表示 ＱＲ ：Ｉ ｃｔ Ｓ ｒ Ｑ Ｓ 波最 大值点相对于第一个 采样点 间的距 离 （ 采样 用 点个 数表示） ａ Ｓ 表 示 ＱＲ ；ＩＱＲ ： ｒ Ｓ波最大值 点的 电压 幅值。 【 用伏特 表示 ） ：ｗｉｔＱＲ ：表 示 ＱＲ ｄｈ Ｓ Ｓ 波 宽度 （ 用采样 点个数表 示） 。
ａａｙｅａ ｄｄｔｃ ｄ ｎｍｉ ｃｒｉ ｒｍ Ｑ ｃｖ ａｅ ｎ ｎｌｚ ｎ ｅ ｔ ｙ ａ ｃ ａ ｏ ａ ＲＳｖ ｅｂｓｄｏ ｅ ｄｇ ａ
ａ ｌｓ ｎ ｂｔ ｃｏ ｔｅ Ｒ ｈｒｃ ｒ ｔ ｓ ｎｄａａ ｏ－ ￣ ｙｉａｄａ ｓａｔ ｆｈ Ｓｃ ａａｔ ｉｉ ．ａ ｌ ｒ ａ ｓ ｒ Ｑ ｅｓｃ ｇ
移动心电信号QRS波形相似度指标的选择方法
创 方法：实验于 ’&&43&* 6 (’ 在解放军第三军医大学 野 战 外 科 研 究 所 ， 伤、 烧伤与复合伤国家重点实验室完成。! 利用心电图信号建立带有个 性化的正常 !"# 波群模板。 " 用待测波形与模板的绝对误差和相对近 似值作为 !"# 波群的评价指标。 # 通过各指标与 !"# 波群关键参数、 以及评价指标相互比较的方法进行评价。 !"# 波群类别的对照关系， 结果：! 能量相似度评价指标在整个 !"# 宽度的分布上没有明显的特 征， 数值都集中在 &[)4c([& 之间， 对 !"# 波群不具有区分性。" 利用波 形相关分析计算的相对评价指标对窦性和室上性 !"# 波群的分辨准确 率高达 ))[))b ， 但对室性波和噪声的分辨率仅为 ’([42b 和 (*[)’b 。# 绝对误差相似度评价指标对 !"# 波群的分辨总体上可达到 )2[5%b ， 对 异 位 波 形 与 噪 声 的 区 分 准 确 率 为 (&&b 和 )4[+5b ， 对 窦 性 和 室 上 性 !"# 波群的分辨率为 )5[(+b 。$ 相关评价指标和绝对误差指标联合应 用对 !"# 波群分辨率高达 ))[%5b 。 结论： 所设计的绝对相似度和相对相似度评价指标， 在一定程度上都能 由于二者各具优缺点， 将两 反映移动心电信号的 !"# 波群的特征信息。 在信号分类中 种评价指标结合使用， 可以提高 !"# 波群评判的准确性， 可做到快速性与准确性的统一。 主题词： 心电描记术； 信号处理， 计算机辅助； 远程会诊
生物医学信号相似性分析方法的研究
标准与检测•生物医学信号相似性分析方法的研究刘彬（通信作者），马少华，闫广宇安徽省太和县人民医院（安徽太和236600)〔摘要〕随着医学技术不断发展，生物医学信号逐渐成为医学方面的一项重要的诊断技术。
由于生物体的复杂性，生物信号还具有随机性强、信号弱、噪声强、频率范围低、周期性等特点，这导致在相似性分析时面临很多困难。
该文提出了窗□斜率特征提取法，通过确定参数窗□阈值和网格高度，利用相关公式进行计算，用斜率变化规律对比相似波形。
〔关键词〕生物医学信号；相似性；度量方法；窗□斜率法〔中图分类号〕R197.38 〔文献标识码〕A〔文章编号〕1002 -2376 (2017) 14 -0050 -02生物医学信号是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，可以反映出生物体所处的状态及生命情况等，生物医学信号不同于其他信号，具有本身的特征和测试方法。
通常生物信号包括心电、呼吸、脉搏等，这些信号是生物生命活动的基本属性[1]。
采集生物体内的信号后，可以根据信号的特征对生物体所处状态进行分析和研究，为诊断生物体器官功能并确定治疗方法提供可靠的依据。
1 生物体医学信号图1显示了生物体不同信号的波形图。
几种常见的心电波形图如图2所示，可以看出不同形态的生物体反映出不同的信号特征，进而反映在波形图上。
医师可以根据波形图的特征对生物体的病情加以判断，从而进行针对性治疗。
计算机和智能化技术的不断发展为生物信号诊断技术提供可靠的保证。
正确地划分生物信号类别是医学内的重要保证。
一般来说，对波形间的相似性程度进行划分类别，再对不同类别信号加以分析，可以缩短工作量，提高工作效率和分析的准确性，这是目前生物信号研究的发展方向。
2相似性分析法指采用某种方法来描述和分析两者之间的相似度。
相似性分析通常分为两个步骤：特征提取和表示以及相似性度量。
由于生物体发出的生物自然信号能够随时间的推移而发生变化，因此可以把生物信号作为时序信号中的一种。
用于心电波形分析的相似性度量策略
Ｓｍｉ ｒｔ ｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｔａｅ ｉ ｒＥＣＧ ａ ｅｏ ｍ ａｙ ｉ ｉ ｌ ｉ Ｍ ａ ｕ ｅ ｎ ｒ ｔｇｅｆ ａ ｙ Ｓ ｏ Ｗ ｖ ｆｒ Ａｎ ｌｓｓ
ＬＩ ＡＮ ｈ ・ ｕ ＺＨＥＮＧ ｎ ， ｏＵ ｈ ｎ－ ｎ Ｓ ｉｌ ． ｉ Ｇａ ｇ Ｍ Ｓ ａ ｌ ｇ ｉ
（） 称 性 ： ２对
（ Ａ） ４， ， ＝Ｈ（ Ａ） Ａ， ；
（） ３三角不等式 ： Ｈ（ Ａ ） Ａ，ｋ≤ （ Ａ ） Ｈ（ ， 。 Ａ， ＋ Ａ， Ａ）
中 圈分类号：Ｔ ３１ Ｐ９
用 于 心 电波形 分 析 的相似 性 度 量 策略
练仕榴 ，郑 脚，牟善 玲
（ 津 理 工 大 学 生物 信 号 与 智 能 处 理 实 验 室 ，天 津 ３ ０ ９ ） 天 ０ １１
摘
要 ：为表 现 ２个形态相似 的心 电波形在 临界点 上的差 别程度 ，根据心 电波形 的自身特点 ，提 出一种基于 Ｈ ｕｄ ｒ ａ ｓｏｆ ｆ距离的分段加权策
略。 设计心 电波形 的分类算法 ， 利用包容度描述不 同度量方法在相似 波形 临界 点的状况。 实验数据显示 ， 该策 略的平均分类敏感度大干 ９ ％。 ０ 结果表 明，与 其他 度量方法相比 ，该策略 的分类准确率高、包容度 强。 关键词 ：相 似性 度量 ；心 电图 ；Ｈａｓｒｆ距离 ；包容 度 ｕｄｏ
第３ ７卷 第 ９期
Ｖ６Ｉ３ ＿７
・
计
算
机
工
程
２１ ０ １年 ５月
Ｍ ａ ２ １ ｙ ０１
ＮＯ． ９
Ｃｏ ｕｔｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ｍｐ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ
开 发研 究与 设计 技术 ・
文章编号： Ｉ 一 ４８ ０１ ＿ ６ 一ｌ 文献标识码： ｌ Ｉ 。２（ ｌ） ＿ ２， ３ Ｈ ２ ０ ｏ Ａ
心电图数据分析的基本方法介绍
心电图数据分析的基本方法介绍心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种通过记录心脏电活动来评估心脏健康状况的非侵入性检查方法。
心电图数据分析是对心电图信号进行处理和解读的过程，它可以帮助医生诊断心脏疾病，评估治疗效果，以及预测患者的病情发展。
本文将介绍心电图数据分析的基本方法。
1. 数据获取与预处理在进行心电图数据分析之前，首先需要获取心电图数据。
心电图数据可以通过心电图仪器记录患者的心电信号，然后保存为数字化的数据文件。
获取到心电图数据后，还需要进行预处理，以去除噪声和干扰，提高信号质量。
常见的预处理方法包括滤波、去除基线漂移和伪差等。
2. R峰检测R峰是心电图中QRS波群的最高峰，它代表心脏收缩的发生。
R峰检测是心电图数据分析的重要步骤，它可以帮助确定心脏的节律和频率。
常用的R峰检测方法包括基于阈值的方法、基于波峰和波谷的方法、以及基于机器学习的方法。
这些方法可以自动识别R峰，并计算心率和心律的指标。
3. 心律分析心律分析是对心电图信号中不同类型心律的鉴别和分析。
通过心律分析，可以检测出心脏异常节律，如心房颤动、心室早搏等。
常见的心律分析方法包括时域分析和频域分析。
时域分析通过计算RR间期、心率变异性等指标来评估心律的稳定性和变异性。
频域分析则通过将心电信号转换到频域，计算功率谱密度和频带能量等指标来评估心律的频率分布和能量分布。
4. ST段分析ST段是心电图中QRS波群和T波之间的水平线段，它反映了心肌缺血或损伤的情况。
ST段分析是心电图数据分析中的重要内容，它可以帮助诊断心肌缺血、心肌梗死等疾病。
常见的ST段分析方法包括ST段抬高/压低的检测、ST段斜率的计算、以及ST段变异性的评估。
这些方法可以定量地分析ST段的形态和变化，从而提供有关心肌缺血和损伤的信息。
5. 波形分析除了上述的基本分析方法外，心电图数据还可以进行波形分析，以获取更详细的心脏信息。
波形分析可以对心电图信号中的P波、QRS波群和T波等进行特征提取和分类。
基于斜率偏离的时间序列相似性搜索方法研究
法 。在 斜率偏 离度 量的基础 上建 立分箱 标志 ， 通过 浮动 索引 方法有 效 实现 高维 多元 时 间序 列的 准确 索 引 ， 实 用 际的飞行数 据进行仿 真验证 获得好 的效 果 ， 明这 种方 法的有效 性和 可靠性 。 证
关键词 ：时间序列 ；斜 率偏 离；相似 性搜 索 ；浮动 索引
ＩＡ Ｇ Ｊ ｎｈ ｉ， Ｈ Ｎ ｉ —ｅ，Ｙ Ｎ ｅｇ ， Ａ ｕｒ Ｊ Ｎ ｉ —ａ Ｚ Ａ ＧＪ ｎｙ Ａ Ｇ Ｆ ｎ Ｐ Ｎ Ｑ ａ ａ ａ ｔ
（ ． ｃｏｌｆＡ ｔ ｔ ｎ Ｎ ｒ ｗｓ ｒ ｏ ｔ ｈ ｉ ｌＵ ｉ ｒｔ， ｉａ １０ ２ ｈｎ ２ Ａｒ￣ ｒ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｕ ｉ ｒｔ， ｉ １Ｓｈｏ ｏ ｕｏ ｉ ， ｏｔ ｅｅｎＰ ｌｅ ｎｃ ｎｖ ｓｙ Ｘ ’ｎ７０ ７ ，Ｃ ｉ ｍａ ｏ ｈ ｔ ｙｃ ａ ｅｉ ａ： ． ｉ ％ｃ Ｅ ｇｎｅｎ ｎｖ ｓｙ Ｘ ’ ７ ０５ ｅ ｉ ｅｉ １０ １
中图分 类号 ：Ｔ １ Ｐ３
文献标 志码 ：Ａ
文 章编号 ：１０ —６ ５ ２ １ ） ｌ０ ５ — ２ ０ １ ３ ９ （ ０ ０ ０ 一０ ４ ０
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Ｓ ｕ ｙ ｏ ｉｔ ｎ ｅ ｍｅ ｓ ｒｎ ｔ ｏ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｎ ｆ ｒ ｔ ｄ ｆ ｄ ｓａ ｃ — ａ ｕ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ａ ｄ ａ ｐ ｉ ａ ｉ ｏ ｏ ｔｍｅ ｓ ｒｅ ｉ ｌ ｒｔ ｅ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ ｐ ｅ ａ ｔ ｒ ｉ ｅ ｉ ｓ ｓｍｉａ ｉｙ ｓ ａ ｃ ａ ｅ ｎ ｓｏ ｅ ｄ ｐ ｒｕ ｅ
距 离 度 量 研 究 是 相似 性 搜 索 的 主 要 方 向 ：Ｌ 离 在 测 距 量 误 差 满 足 加 性 拉普 拉 斯 分 布 时 最 优 Ｊ ， 离 在 测 量 误 差 ， 距
心电信号处理与分类方法研究
心电信号处理与分类方法研究心电信号是指记录心脏电活动的信号，对于诊断和预测心脏疾病具有重要意义。
随着心电监测技术的进步，采集到的心电信号数据量庞大，如何有效地处理和分类这些数据成为了一个研究热点。
本文将探讨心电信号处理与分类方法的研究，介绍目前常用的方法并探讨其优缺点。
一、心电信号处理方法1. 滤波器法：滤波是处理心电信号的基础步骤，可以去除信号中的噪声和干扰。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
低通滤波器可以去除高频噪声，高通滤波器可以去除低频噪声，带通滤波器可以选择特定频段的信号。
2. 特征提取法：心电信号中包含了丰富的信息，通过提取这些信息可以得到对心脏状态有意义的特征。
常用的特征包括心率、QRS波形、ST段、T波等。
特征提取方法有时域特征提取和频域特征提取两种。
时域特征提取基于信号的时间序列，包括平均值、方差、斜率等；频域特征提取通过傅里叶变换将信号转化为频域，包括功率谱密度、频带能量等。
3. 波形识别法：心电信号的波形特征在不同心脏疾病的发生中具有差异。
通过对心电信号的波形进行识别和分类，可以实现对心脏疾病的快速诊断和预测。
常用的波形识别方法有基于模板匹配、基于相关性分析、基于人工神经网络等。
这些方法都需要建立一个基准波形或模板，通过比较信号与模板的相似度来识别波形。
二、心电信号分类方法1. 传统机器学习方法：传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、决策树等被广泛应用于心电信号分类。
这些方法主要基于特征提取，将提取到的特征作为输入，利用机器学习算法进行分类。
传统机器学习方法可以取得一定的分类效果，但对于复杂的非线性问题效果较差。
2. 深度学习方法：近年来，深度学习方法在心电信号分类中取得了巨大的成功。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等具有强大的特征提取和分类能力。
这些模型可以直接从原始心电信号数据中提取特征，并将其映射到对应的类别。
基于Pan-Tompkins的运动心电QRS波群实时检测的研究
基于Pan-Tompkins的运动心电QRS波群实时检测的研究苏志同;吴琼琼【摘要】对处于运动状态的人进行实时心电检测,及时了解心脏状况,可以很大程度上减少人们由于心脏疾病引发的死亡.QRS波群的实时检测是运动心电分析过程中的重要研究内容,检测正确的QRS波群或R峰值是心电图测量的重要指标.本文利用Pan-Tompkins算法对运动心电数据进行QRS波群的实时检测,结果表明,该方法适合实际应用.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2018(039)008【总页数】4页(P188-191)【关键词】运动心电;QRS波群;Pan-Tompkins算法【作者】苏志同;吴琼琼【作者单位】北方工业大学计算机学院,北京 100144;北方工业大学计算机学院,北京 100144【正文语种】中文【中图分类】TP391目前，心脑血管疾病仍旧是危害人类生命健康的主要疾病之一[1]。
尤其是在运动过程中，人们必须经常性的关注自己的心电状况，适当的调整运动量，避免运动过量造成身体的不适甚至猝死等特别严重的后果。
心电图是临床上检测心脏疾病的重要手段，由于心电图检查简单、准确、快速、无创，所以心电图（ECG）对于心脏疾病的诊断有着非常重要的意义。
对于心电图的分析一般都是事后进行分析，不能达到实时诊断的要求，也达不到预警的目的。
在移动医疗科技水平迅速发展的条件下，对人的运动心电状况进行实时检测，分析心电变化趋势，能够对未来用户身体状况进行预测。
心电图（ECG）信号是通过测量来自心脏肌肉活动而产生的电信号。
它是一种非侵入性的仪器，由于心电图的这一特性，它被广泛用于心血管疾病的诊断。
它也是生物医学信号处理领域最受欢迎的研究领域之一，其应用范围从自动检测心律失常[2-4]，睡眠呼吸暂停[5,6]到心理应激[7,8]。
在自动心电信号处理中，研究的主要课题之一是QRS波群检测。
检测正确的QRS波群或R峰值很重要，因为它是用来测量其他ECG指标的，如RR间隔，QRS宽度和心率变异性（HRV）。
心电图信号分析中的算法研究与优化
心电图信号分析中的算法研究与优化心电图是一种非常重要的检查手段，可以用来检测人体内部的电信号。
这种信号可以反映人体的心脏健康情况，而这种信息的分析需要依赖于算法。
心电图信号分析中的算法研究与优化，可以帮助医生更准确地诊断病症。
心电图信号的算法研究历史悠久，此前主要通过人工观察识别信号来分析。
但这种方法很难保证准确性，而且各个医生的判断可能会有差异。
因此，专家们开始尝试将计算机算法应用于心电图信号分析中，以提高诊断的准确性和一致性。
心电图信号的算法可以分为三大类：时间域算法、频域算法和时频域算法。
时间域算法是将心电图信号转化为时间信号，并对其进行分析；频域算法则是将心电图信号进行变换，然后进行频率分析；时频域算法则将时间和频率结合起来，分析信号。
这三种算法都有其特点和适用范围。
时间域算法的优化方向主要在于信号的降噪和特征提取，以使得信号的有效信息更易于被提取出来。
常用的降噪算法包括移动平均法、中值滤波法、小波变换等；特征提取算法主要包括平均数、方差、斜率、波峰、波谷等。
这些算法可以帮助去除信号中的噪声和杂波，提取出真正有用的信息，如R波、QRS波和T波等。
频域算法则主要包括傅里叶变换和功率谱分析等，可以对信号进行频率分析。
傅里叶变换是将信号分解成一系列振幅和相位，然后根据不同的频率将其组合起来，得到频谱图。
功率谱分析则是对频谱图进行分析，得到信号的功率谱密度。
这两种算法可以很好地分析信号的频域特征，如主频，频带的宽度和强度等。
时频域算法是将时间和频率结合起来，对信号进行分析。
这种算法的优点是能够兼顾信号的时域和频域特征，可以更全面地反映信号的变化。
时频域算法的主要方法包括小波变换和Wigner-Ville分布等。
小波变换可以将信号分解成不同频率的小波函数，以分析信号的频域特征；Wigner-Ville分布则是通过滑动窗口的方式，将信号在时域和频域进行分析，以获得更加精细的信息。
心电图信号分析中的优化也需要考虑到算法的实时性和可靠性。
一种基于多尺度斜率特征的可除颤节律识别方法[发明专利]
![一种基于多尺度斜率特征的可除颤节律识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c1195d38fe00bed5b9f3f90f76c66137ee064fb5.png)
专利名称：一种基于多尺度斜率特征的可除颤节律识别方法专利类型：发明专利
发明人：李叶平,安敏,何文龙
申请号：CN202111396859.5
申请日：20211123
公开号：CN113974642A
公开日：
20220128
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于多尺度斜率特征的可除颤节律识别方法，包括步骤：获取预设长度的心电信号，将获取到的心电信号进行预处理；将预处理后的心电信号以不同的差分间隔进行计算，得到不同尺度的斜率特征；将不同尺度的斜率特征汇总得到特征向量；根据特征向量判断是否为可除颤节律。
本发明采用多种差分间隔尺度的斜率特征分析，可以提取到不同类型心律波形的特征，有利于准确区分各种类型的可除颤心律和不可除颤心律。
并采用分段最大斜率值的中值对斜率信号进行归一化，可以有效减轻尖峰等突变信号对特征提取的影响，提高算法在噪声干扰环境下的稳定性。
申请人：深圳市联普医疗科技有限公司
地址：518000 广东省深圳市宝安区福海街道桥头社区福海信息港A4栋311,312
国籍：CN
代理机构：深圳市康弘知识产权代理有限公司
代理人：林伟敏
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心电图波形分析的算法研究
心电图波形分析的算法研究610医学信息2004年1O月第17卷第10期MedicalInformation.Oct.2004.V o1.17.No.10心电图波形分析的算法研究刘芳霞,李杰(西安电子科技大学,陕西西安710071)摘要:心电图自动分析是生物医学工程中的一个重要课题.本文介绍的心电图波形识别和自动洲算中的实用算法.在仪器中已经投入使用.取得了较好的效果.关键词:心电图随访;单片机;LCD显示器心血管疾病是威胁人类的最主要疾病之一,全世界大约有1/3的人死于这种疾病.目前出现了很多无创伤性早期诊断手段,在众多心脏功能评估方法中心电图是应用最成熟,最普及的检查方法.心电图是各种心血管疾病检查中必不可少的信号.在近几年,由于计算机在医学仪器中应用日益广泛使得临床心电图的计算机自动分析和诊断更加实用化,并且取得了很好的应用效果.其中对心电图波形的分析和处理是非常重要的一环,采用算法优劣,直接影响着分析的效率和准确性.而波形分析的基础是特征识别和参数测量.所谓波形测量就是计算心电图的某些特征参数,其中包括P波,QRS波.ST段.T波等的起终点及各波时间宽度和幅度大小等(见图1所示),QRS波是识别的基础,一旦QRS波被确定下来.波形其余各部分就可以通过寻找到的心电信号方向变化的临界点来确定.作者参加了国家级重点新产品《心功能信息综合检测仪》的研制,心电图的采集分析是其主要功能之一.经过多年临床实践,本文所介绍的算法取得了较满意的效果.1特征点识别算法以QRS波群的识别作为参量测量以及波形识别的基础,要求有高度的准确性.如果不能准确识别P,QRS,T波的起终点位置.就谈不上分析诊断的正确.据统计,心电图自动诊断的错误90以上出自波形识别的错误.原始的心电图经区分关键点识别准确后,一些特殊参量的测量便迎刃而解了.在微机上使用的关键是要优化程序设计,减少运算量.以提高运算速度.用计算机采集录取较长时间的心电图各导联波形,分块存放,因为心电图是重复的周期信号.标准理想的心电图P—QRS—T波群的定义和一个心动周期如图所示.图1心电图波群定义和测量图为了测量和计算的方便,很必要将其各周期划分开来,电数据.首先在前1200m~内寻找斜率最大点,记录这一点和习惯上是以R波的顶点为界限来划分.下面详述进行QRS波群识别的具体步骤:①采用适当的取样频率,对各导联心电图进行采样,最好将采样数据分块存放.对于已录取的心收稿日期:2004—04-15这个负斜率Kmax;②从数据起点开始,以0.75Kmax为阈值,从前向后寻找负斜率K≥0.75Kmax的数据点,记为m(i),然后以m(i)+200m~为起点,依次满足K≥0.75Kmax的m(i+1),m(i+2)…….m(i+n),这些点必然落在每个QRS波群的R波陡降支上;③以m(i+n)为起点回溯医学信息2004年1o月第17卷第1o期MedicalInformation.Oct.2004.V o1.17.No.1061140ms寻找幅值最大点,分别为R(i),R(i+1),R(i+2)……R(i+n),这就是各周期R波的顶点,这样就可以把各心动周期划分开来,R(i+1)一R(i)即为心动周期,求出其倒数就为心率;④如果将上述的负斜率值改为求斜率的绝对值,将步骤③中回溯40ms改为搜索40ms,即可有效地对付所谓QS波,倒QRS波等变异aRS波群;⑤在上述求斜率的差分过程中差分值d—D(i+3)一D(i),其中D(N)为采集的原始数据点序列.当然,在以上各条中,加入适当附加条件,可以有效对付心电R波幅度小,波形变异大,不等周期间隔等特殊情况. 在波形识别时,干扰和噪声是造成错误的主要因素,采取九点多项平滑可以大大可抑制干扰,但这样的平滑会造成一些失真,如在QRS主波处采用时,会降低R波的幅度,因而使医生观察不习惯,解决的方法是:分析时滤波而在波形输出时仍然输出原始波形,还可以在不同数据区域采用不同平滑方法.在各个周期的R波准确识别以后,根据临床标准进行心动节律的分析就方便多了.然而在进行波形测量和识别时, 还要进行区分的识别,找出其他各波的生理标志点.分析心电图时,识别R波尖峰是为了以此为准将各周期分开,因为R波是一个心动周期信号中最有特点的部分,以此作为分析的同步参考点.在得到每个R波后,心动周期,瞬时心率,平均心率便可以计算出来;进行心动节率的分析便可以根据临床定义来划分规类.仪器中要进行波形分析时, 还需将P波,QRS波,T波的起终点以及各波的顶峰幅值识别出来,用于测量各波的宽度,高度和锐度等.在编写识别程序时,有必要掌握常规情况下各波相对于R波尖峰的位置,研究考查各波的具体特点.因为因人而异, 心率有快有慢,还可能出现不正常心率,给分析带来困难,可以依据实际情况而附加一些条件,可提高识别程序对不同受检者原始信号的适应性,分析算法无非就是根据幅度,基线, 波段斜率,微分符号,二阶导数过零法,曲线积分面积法等等,其中把握运用算法的时间区间相当重要.以下为作者在波形识别中采用的常见方法.1.1负斜率法用于心动周期的划分.寻找ECG和QRS波群,见第一节中用来识别R波陡降支.继而得到R尖峰点.1.2微分拐点法逐次求指定数据段每一个数据点的微分值,并不断用当前数据的微分值与前一个微分值作比较,微分符号发生变化的点,即为拐点.拐点一般为波形上的峰点或谷点.心电图中Q波顶点等.1.3斜率突变法用于搜索波形上斜率明显变化的点.曲线迅速拐弯处,如P波,T波的起点等.1.4门限自适应变化法在波形识别时,软件需要定一些门限值,但因人而异.波形差异很大,因而不能固定门限,而应当先针对被测对象,经一段时间学习后,选定某个门限,这样可以防止误判或漏判.2滤波算法和基线处理人体生活在充满电磁场的空间中,人体上感应有各类干扰信号,以50HZ工频和各种高频干扰最为严重.为了保证原始信号的纯洁,处理系统的硬件应提供很高的共模抑制, 设计必要的滤波器,限制各类干扰.在软件上也可以采取行之有效的滤波算法.例如进行野值剔除,50HZ点阻滤波,多点多项式平滑的算法处理.限于本文篇幅,此处不予赘述.在利用计算机进行心电图采集分析中,由于A/D变换迅速快捷,不像热笔描记那样具有机械惰性,因而,除由于体位变动,呼吸等原因引起的基线漂移外,还有各类中高频电磁感应干扰均给分析带来困难,使得波形变异很大,特征被抹杀和混淆,标志点不清晰.然而,计算机分析恰好需要识别一些特点,测量信号某处的幅度,而幅度测量是相对基线的,因而进行基线处理,是测量是否准确的关键所在.在《心功能综合检测仪》的软件中,作者在基线选择上采用了两种可由软件自动选择的方法.即在基线平稳时,取TP段平坦的各点平均值作基线值;而在基线漂移时,软件经判断会自动取本周期P(起)一T(终)的直线为基线,然后对各点作坐标变换,用以求P,QRS,T波的时限和各波幅度,经应用效果良好.3结论一个成功的心电图分析程序,需要经过长时间大量临床应用实践的检验.本文所介绍的算法和所设计的分析程序虽然在临床实践中取得较满意的效果,但是作者仍在根据检测对象的不同,不断总结改进,探讨其准确性和实用性.在实际应用中经常对其进行充实,优化和完善.l黉I纛任l涟差。
心电图ST段形态分析方法研究
心电图ST段形态分析方法研究毛玲;张国敏;孙即祥【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2009(025)009【摘要】临床心电图诊断中,常需用到ST段的偏移和形态变化.但由于ST段精确定位比较困难,使得其形态分析很难直接进行.本文提出了一种基于曲线特征的心电图ST段形态分析方法.首先,对输入心电信号进行预处理,消除噪声干扰,检测波形关键点.然后,测量ST段电平,判断ST段偏移方向,并据此确定待分析的ST段的大致区域.接着,对ST段大致区域内的波形曲线进行分析,将其判断为直线型或曲线型两种曲线类型中的一种.对于直线型ST段曲线,计算其斜率作为形态特征,并依此判断ST 段的斜率方向;对于曲线型ST段曲线,则计算其凹凸度参数作为形态特征,并依此判断ST段的凹凸方向.最后,将上述步骤中已得出的ST段偏移方向、曲线类型以及斜率方向或凹凸方向结合起来,即可得到ST段形态识别结果.经MIT-BIH心律失常数据库和欧洲ST-T数据库验证,本方法均能取得良好的识别结果.【总页数】6页(P1360-1365)【作者】毛玲;张国敏;孙即祥【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;国防科技大学计算机学院,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.心电图ST段下移形态学改变与冠状动脉病变的关系研究 [J], 陈俊枝2.基于神经网络心电图ST段形态识别 [J], 叶宇翔;郭文成;冯岷生3.心电图aVR T波形态与ST段抬高型心肌梗死患者冠状动脉病变程度的关系 [J], 闫杰松; 周栋; 汤祥瑞; 郭宏毅; 赵宽4.心电图QRS波群形态缺血分级与ST段抬高型心肌梗死患者严重心律失常及靶血管的关系研究 [J], 饶太萍;李春梅;李俊;叶芳媛5.心电图ST段下移形态学与冠状动脉造影诊断冠心病的对比研究 [J], 张瑞霞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于“小波-幅值-斜率”的P波检测新方法
基于“小波-幅值-斜率”的P波检测新方法
万相奎;秦树人;梁小容;丁建平
【期刊名称】《生物医学工程学杂志》
【年(卷),期】2006(23)4
【摘要】根据P波的四类基本形态的特点,将小波变换与P波在变换后的幅值和斜率参数结合起来,提出了一种基于“小波-幅值-斜率”的P波检测新方法:先应用小波变换初步搜索出满足阈值的模极大值对;然后根据P波对应的模极大值对的特点,结合幅值和斜率判据,剔除干扰,检测P波的峰点和形态;最后区别单峰P波和双峰(及双向)P波,分别确定出P波的起点和终点。
用该方法进行了随机采集的临床ECG数据和M IT/B IH数据的P波检测实验,和人工检测结果比较,实验统计结果显示正确检测率高于96%。
【总页数】4页(P722-725)
【关键词】P波;小波;幅值;斜率;阈值
【作者】万相奎;秦树人;梁小容;丁建平
【作者单位】重庆大学机械学院测试中心
【正文语种】中文
【中图分类】R521.04;R540.41
【相关文献】
1.基于小波脊线的电动机转子故障检测新方法 [J], 杜伟林;刘彦东
2.基于小波滤波的低场NMR纤维上油率检测新方法 [J], 李新军;张英力;杨培强;聂
生东
3.基于小波和扩展Prony算法的电压闪变检测新方法 [J], 沈杨;戴本祁;张惠东
4.基于B-样条双正交小波R波的标定和QRS波检测 [J], 苏丽敏;戴启军;王杰
5.基于幅值与相角小波映射的裂纹转子故障诊断 [J], 邹剑;陈进;牛军川;宋孔杰;耿遵敏
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t波检测斜率法
t波检测斜率法T波检测斜率法是一种常用的心电图分析方法，可以用于检测心脏功能异常。
本文将详细介绍T波检测斜率法的原理、应用以及优缺点。
一、原理T波是心电图中一个重要的波形，反映了心室复极的过程。
T波的异常形态可能与心脏疾病有关，因此对T波进行分析能够提供有关心脏功能的重要信息。
T波检测斜率法是一种基于T波斜率的分析方法，通过计算T波的斜率来判断心脏功能是否正常。
二、步骤T波检测斜率法的具体步骤如下：1. 预处理：首先，需要对心电图信号进行预处理，包括滤波、去除基线漂移等操作，以提高信号质量。
2. T波检测：利用相关算法对心电图信号中的T波进行检测，确定T波的起始点和结束点。
3. 斜率计算：根据T波的起始点和结束点，计算T波的斜率。
斜率的计算可以采用多种方法，如线性拟合、差分法等。
4. 判定标准：根据斜率的数值和方向来判定T波的异常情况。
一般来说，正常的T波斜率应该是逐渐下降的，如果出现异常的斜率变化，可能表示心脏功能异常。
三、应用T波检测斜率法在心电图分析中有着广泛的应用，可以用于心脏病的早期诊断、心脏功能评估等方面。
具体应用包括：1. 早期诊断：T波检测斜率法可以发现一些早期的心脏病变，如冠心病、心肌缺血等。
通过对T波斜率的分析，可以提前判断心脏功能的异常，从而及早进行治疗。
2. 心脏功能评估：T波的斜率可以反映心脏的收缩和舒张功能，通过对T波斜率的定量分析，可以评估心脏功能的好坏，并监测治疗效果。
3. 疾病监测：一些心脏病的发展过程中，T波的形态和斜率会发生改变。
通过对T波斜率的监测，可以及时发现疾病的进展情况，从而调整治疗方案。
四、优缺点T波检测斜率法具有以下优点：1. 非侵入性：T波检测斜率法通过对心电图信号的分析来判断心脏功能，无需进行任何侵入性操作，对患者无伤害。
2. 简单快速：T波检测斜率法的计算相对简单，可以通过计算机程序实现自动化，提高分析的效率。
3. 高准确性：T波检测斜率法通过对T波斜率的定量分析，可以提供较准确的心脏功能评估结果。
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摘
要 ： 对 心 电波 形 形 态相 似 度 高 和 分 类 困难 的 问题 ， 出一 种 新 的 心 电波 形 特 征 表 示 方 法— — 窗 口斜 率 法 。 针 提
ｂ ｔａｓ ａ ｎ ａ ｇ ｈ ｉ ｅ ｅ ｃ ｅｗ ｅ ｉ ｅ ｅ ｔ ｙ ｅ ｆ ｖ ｆ ｒ ｓｕ ｄ ｒｄ ｓａ ｃ — ａ ｅ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｕ ｌｏ ｃ ｎ ｅ ｌｒ ｅ ｔ ｅ ｄｆ ｒ ｎ ｅ ｂ ｔ ｅ ｎ ｄ ｆ ｒ ｎ ｐ ｓｏ ｅｏ ｎ ｅ ｉ ｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ｃａ ｓｆ ａｉ ．Ｔ ｅ ｃａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｆ ｆ ｔ ｗａ ｍ ｔ ｉ ｏ ｈ ｌｓ ｉ ａ ｉ ｉ ｆ ｏ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｆ ｃｅ ｃ ａ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｂ ｓｎ ｅ ｍｅｈ ｄ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｅ ｉｎ ｙ ｃ ｎ ｂ ｍｐ ｏ ｅ ｙ ｕ ｉｇ ｔ ｔｏ ；ｍｅ ｎ ｉ ｈ ｅ ｓ ｉｉ ｎ ｐ ｃｆ ｉ ｆ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｃ ｎ ｂ ｉ ｈ ａ ｗｈｌ ｔｅ ｓ ｎ ｉ ｖｔ ａ ｄ ｓ ｅ ｉ ｃｔ ｏ ａ ｓ ａｉ ａ ｅ ｅ ｔ ｙ ｉ ｙ ｃ ｉ ｆ ｏ
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形 之 间的 差 距 ， 大 不 同 类 波形 之 间 的 差距 。将 此 方 法 用 于心 电 波 形 的 分 类 ， 以提 高 分 类 的 准确 性 和 效 率 ， 及 分 扩 可 以 类灵敏度和特异度的稳定性。
关键词 ： 相似性 分析 ； 电波形 ； 心 特征表 示； 降维 ； 分类
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文献标志码 ： Ａ
Ａ ｓ ａｔ ｔｓ ｆ ｎｄ ｃｌｔ ｃａｓｙＥｅｔ ｃｒｉ ｒｍ （ Ｃ ）ｗ ｖｆ ｍ ａｔ ａｉ ｌ ｕ ｉ ｉ ｌ ｔ．Ａｎｗ ｂｔ ｃ：Ｉ ｉｏｔ ｉ ｕ ｌｓ ｆ ｌｃ ｏａ ｏ ａ Ｅ Ｇ ａｅ ｒ ｕｏ ｔ ａｙｄ ｅｔ ｈｇ ｓ ａ ｙ ｅ ｒ ｅ ｆ ｔｏ ｉ ｉ ｒ ｄｇ ｏ ｍ ｃｌ ｏ ｈ ｍｉｒ ｉ
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基 于 窗 口斜 率 表 示 法 的 心 电 波 形 相 似 性 分 析
刘彤彤 ， 戴 敏， 李忠义
该 方 法 对 心 电 波 形 在 平 面 内进行 窗 口划 分 ， 以每 个 窗 口 内最 大最 小 幅值 差 与 窗 口 宽度 的 比值 作 为 心 电波 形 的特 征 信
息， 进行相似性 分析 。实验结果表 明， 在基 于距 离的分类方法 中， 这种特征表 示方 法在 降低维度 同时 ， 能够减 小同类波
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计算机应 用，０ ２ ３ （０ ：９９— ９ ２ ２ １ ，２ １）２ ６ ２７
文章 编号 ： ０ — ０ １ ２ １ ）０—２６ ０ １ １ ９ ８ （０ ２ １ ０ ９ ９— ４