心电信号

生物医学信号分析课程设计论文论述心电信号

摘要：近年来，心脏病有年轻化的趋势，心脏发病率越来越高，不健康的生活方式正在威胁着广大儿童，因此，对于心脏病的研究急需得到进一步的推动。本文将从心电信号概述、心电信号处理、心电监护系统、心电信号的应用几点对心电信号进行论述。

关键词：心电信号，产生机理，特征分析，信号检测，监护系统

1 引言：

心血管疾病是威胁人类生命的主要疾病之一，而心电信号(electrocardiogram，ECG)是心脏电活动在体表的综合反映，因此，临床心电图检查对于检测和诊断心脏疾病具有重要意义，并且从生命信息科学的角度也具有重要的研究价值。为了学习了解心电信号，为掌握心脏器官临床诊断和学习生物医学工程奠定基础，本文将从心电信号的概述、心电信号处理、心电信号的监护系统、心电信号的应用几点对心电信号作一个介绍。

2 心电信号概述

2.1 心电信号产生机理

人体中存在大量正负离子，而细胞膜对于离子的通透性不同，很容易造成膜两侧带电离子分布不均匀，所以细胞膜部位是产生生物电的结构基础。心脏是由大量的心肌细胞构成的，每个心肌细胞都是起电单位。心肌细胞在安静状态下，存在于细胞膜内外两侧的电位差，称为心肌细胞的静息电位。通常情况下，膜外电位为正、膜内电位为负，大约有90mv的电位差，这种“外正内负”的状态称为极化状态。当心肌细胞受到刺激而发生兴奋时，兴奋部位的膜电位发生突然变化，由原来的“外正内负”状态变为“外负内正”状态，这种变化过程称为去极化。但这种电位变化是过渡性的，经过短暂的时间，膜电位又自动向“外正内负”的静息电位方向恢复，这种恢复过程称为复极化。心肌细胞反复的去极化、复极化过程，就构成了心电信号[1]。

2.2 心电信号特征分析

心电信号的特征主要是心电的电特征和时域特征，时域特征以下主要在心电图组成上进行叙述。

2.2.1 心电信号的电特征[2]：

心电信号比较微弱，仅为毫伏级，极易受到环境的影响。与其他生物医学信号一样，心电信号具有以下几个特点：

1)微弱性：心电信号是一种在人体体表的特定点处采集到的十分微弱的生物电

信号，其正常幅度通常为0.05～5mv。

2)低频性：频率范围一般为0.05～l00Hz，并且能量主要集中在0.25～35Hz。

3)高阻抗性：人体的阻抗较大，因此心电信号的阻抗一般为几十到几十万欧姆。

4)随机性和不稳定性：心电信号会因人体环境的改变、个体之间的差异表现出

随机性和不稳定性。

2.2.2 常规心电图组成

心脏机械性收缩之前，心肌先产生激动。这种电激动能通过组织和体液传导至体表，在身体不同部分的表面形成电位差，将这种变动着的电位差记录下来，即为心电图。常规心电图是由一系列波组构成的曲线图，如图1所示。

图 1 心电波形图

它包含了以下几个部分[3]：

P波：反映左右两心房的电激动过程。前一半主要由右心房产生，后一半主要由左心房产生。正常人的P波宽度不超过0.11s，最高幅度不超过2.5mv。

P—R段：反映激动由心房传至心室的过程。P波出现以后，心脏的激动沿心房肌传至贯通心房与心室的传导系统，下传至心室。激动通过这段传导组织时所产生的电位影响极为微弱，因此在P波以后、心室激动以前，有一段时间不产生电位影响。这一段称为P—R段。

QRS波群：反映左右心室的电激动过程。整个QRS波群的宽度被称为QRS 时限，它代表了全部心室肌激动过程所需要的时间，正常人最多不超过0.1s。

S—T段：是从QRS波群的终点到T波起点的一段。正常人的S—T段是接近基线的，通常不超过0.1s。

T波：代表心室激动后复原时产生的电位影响。在以R波为主的心电图上，T波不应低于R波的十分之一。

U波：代表激动的心室回到静止期的过程。正常人体的U波是很小的。

3 心电信号处理及其研究进展

心电信号处理包括心电信号的预处理(去噪)、特征波检测识别、压缩等方面内容，是生物医学信号处理中的一个重要分支。

3.1 心电信号预处理

心电信号预处理技术主要研究对心电信号中噪声干扰的抑制。常规心电信号是低频、低幅信号，相对于同时存在的干扰环境而言，是非常微弱的，所以，检测心电信号必须采用抑制噪声的预处理技术。心电信号预处理的任务就是消除原始心电信号中的各种噪声干扰，以得到消除了噪声干扰的心电信号。体表电极测得的ECG信号，其所受干扰一般可分为以下七种，即工频干扰、基线漂移、肌电干扰、电极接触噪声、电极极化噪声、运动干扰和放大电路内部噪声等。为了增强心电信号中的有用成分，抑制噪声，提高波形检测识别的准确率，需要对心电信号进行去噪的预处理，特别是一些干扰成分非常明显的心电信号，预处理的工作显得尤为重要[4]。

3.2 特征波检测识别

心电信号是由一些周期性的特征波形组成，每个具体的波都对应着特定的心脏活动和电生理阶段。对这些特殊波形准确地检测是提取心电信息特征、心电诊断的关键，而QRS波群的正确识别和判定是首先要解决的问题。QRS波群的特征提取包括QRS波群的位置、宽度、面积的检测。其相关算法包括如下几个方面：1)QRS波群实时检测方法：目前，QRS波群实时检测以软件方法为主，主要包括峰值检测法和可变斜率阈值法。关于峰值检测法,典型的算法是Ahlstrom提出应用于Holtcr实时检测系统QRS波群检测算法。由于采用固定阀值势必产生误检或者导致漏检。所以，后来又提出了可变阀值检测算法。

2)QRS波群的模型检测方法：QRS波群模型检测方法包括滤波器法、随机信号统计法、小波分析法、神经网络理论以及模式识别等。目前，关于滤波器法已经提出了二阶导数算法、移动窗口积分算法、正交滤波算法等不同的算法。小波变换法应用于QRS波判别，具有不需要预消噪和检测率高的特点，但计算量都较大，应用于实时检测受到一定的限制。神经网络具有自学习的特点，能适应信号的变化，判别速度快，但较为耗时，应用受到限制。

3)QRS波群的数学形态学检测方法：Trahanias提出基于数学形态学的QRS复合波检测的新方法，利用对心电信号波峰和波谷所作的形态运算检测QRS波峰、波谷的形态。该方法运算简单，抗噪声能力强。

目前，对于心电特征波检测的研究方向以提高检测率和减少检测时间为主，近几年来，不同的分析方法相结合的综合检测受到较多关注[5]。

3.3 心电信号数据压缩

对于ECG采样所得到的大量动态数据，受监护终端存储器容量及移动通信网络传输带宽和传输延迟的限制，监护过程中产生的大量数据必须进行压缩后才能够存储和传输。因此，从这三个方面考虑，需要对信号加以处理以减少数据量大而又不失去临床信息的内容。

目前常用的编码方法可分为两大类：一是冗余压缩法，也称无损压缩法：另一类是熵压缩法，也称有损压缩法．其中，冗余压缩法不会产生失真，该方法一般用于文本数据的压缩，它可保证完全地恢复原始数据，其缺点是压缩比较小。熵压缩法存在一定程度的失真，它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高[6]。

4.1 远程心电监护系统研究进展

远程心电监护系统和电子技术、通信技术以及计算机技术等的发展密切相关。从发展历程来看,远程心电监护系统目前主要有以下几类：

4.1.1 Holter系统

心电远程监护系统就是起源于Hoher系统。早在20世纪三四十年代，美国科学家Norman J．Hoher博士就致力于生物信号遥测技术的研究。他于20世纪60年代研制出集收发于一体的心电监护系统一Holter系统。Holter系统通过记录(24—72)h的心电图，对患者在正常生活、工作及活动时的心电变化加以分析，成为检测心律失常、心肌缺血的重要而有效的诊断方法，也为一些心脏病的早期诊断和治疗起到了积极的推动作用。但它不具有实时性，必须要在监护过程结束后再进行心电资料的分析，病人发病时很难得到医生及时的诊断和救治。而且其存储量太小，仅能存储极少量的心电数据，不能保证数据的完整性，一些有价值的心电数据还是不可避免地被丢失，这大大降低了诊断的准确率[7]。

4.1.2 TTM心电监护系统

20世纪70年代，美国研制成功了利用电话线传送心电图的监测系统(TTM)，它是以微机为基础的心电传输、接收和心电数据库管理系统，通过电话线传输心电信息及计算机处理实现对病人的心电监护。病人应用记录／发射器可随时、随地通过电话线向监测中心传输心电数据，医生根据心电信号改变和患者诉说的病情，向患者提供诊断与治疗意见为院外心脏病人的长期心电监测和治疗提供了方便。在此后的20多年中，TIM系统发展迅速，而且与之相对应的患者随身携带的监护仪也取得了很大的发展[8]。

4.1.3 基于个人电脑的远程心电监护系统

随着电脑的普及和发展，越来越多的个人电脑拥有了较高的处理能力。有人