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基于虚拟仪器的高频心电信号自动检测方法
2010-01-07 09:24:47 admin 浏览:1940次 【
1、引 言

        高频心电信号(HFECG)指心电信号(ECG)中频率大于100Hz的高频成份,HFECG对缺血性心脏病,如冠心病的早期诊断有很高价值[1-2]。基于时域分析方法的HFECG检测主要运用传统的一阶微分、二阶微分算法来检出高频成份[3-4],但完整信号时域内的搜索判断易受高频干扰的影响且数据运算量大。相比之下,在已具备R峰点检出信息的基础上,通过充分运用LabVIEW虚拟仪器系统的强大信号处理功能[5],文章探索一种基于LabVIEW的HFECG快速、准确的计算机自动检测方法。

2、HFECG的分类、特点及判别依据

心电信号中的高频成份通常分为以下三种类型[6]:

(1)切迹(Notching,以N表示)。指在ECG中某一波的上升支或下降支上既有斜率改变又有方向改变的节段(各波峰顶除外),时程≤10ms称为高频切迹,超过10ms则称为低频切迹;
(2)扭挫(Slurring,以S表示)。指仅有斜率改变而无方向改变的节段,其时程和切迹相同;
(3)顿结(Beading,以B表示)。指波出现停顿,无斜率和方向上在改变,在图上则表现为粗大的点状[7]。

        上述高频成份必须在接续心动周期的对应位置连续出现3次以上,且形态相同,方可认定为高频成份。P、Q、R、S、T各波均可能出现高频成份,但目前的研究范围通常指QRS波群上的高频成份[6-7],本文也只讨论QRS波上高频成份的检测方法。

3、基于LabVIEW的HFECG快速检测方法

        因本文只讨论QRS波上的高频部份的自动检测识别,不涉及QRS波(或R波)的前期识别方法,故假定QRS波位置、幅值信息为已知,有关QRS波的识别方法参见文献[8-9] ,本文已采用此法来预输出QRS参数。

       在LabVIEW8.0/8.2中,新增了一个功能强大的“Waveform Peak Detection.vi”,这一VI的功能是检测出输入波形中设定阈值范围内的所有波峰点(Peak)或波谷点(Valley)[9]。

在该VI的输出中,包含了以下重要信息:

1. 所有波峰/波谷点的幅值(Amplitudes);
2. 所有波峰/波谷点的二阶导数(2nd Derivatives);
3. 所有波峰/波谷点的位置索引(在波形数据序列中的序号);
4. 找到的波峰/波谷点总数。

这些数据均以数组的形式同时输出,相互对应,供用户直接使用。

3.1 切迹(Notching)检测
 
        高频心电信号中的切迹就表现为相邻Peak点和Valley点之间的部份,可在该VI的输出序列中通过一定的方法检出,从而避免切迹识别时再遍历搜索完整的时域数据,提高切迹识别的速度和效率。具体方法步骤为:

1、获取当前QRS波的位置和幅值信息(QRS波信息由前级程序输出提供,本文不涉及);
2、以R峰点为参考点,向前、向后由“Waveform Peak Detection.vi” 分别输出Q-R段及R-S段内的所有波峰点(Peak)或波谷点(Valley);
3、R峰前上升支以Peak点为起点、Valley点为止点统计切迹,R峰后下降支以Valley点为起点、Peak点为止点统计切迹,
4、记录并统计一定域值(位置)范围内的切迹数,当连续在给定域值范围内的相应位置出现3次以上时,判定为切迹。

       当判断结果有切迹时,不再进行扭挫和顿结的检测,否则继续进行下面扭挫和顿结的检测。

3.2 扭挫(Slurring)和顿结(Beading)检测

       若上述步骤中没有发现QRS上的切迹,则分别对R峰点左右半支的Q-R段和R-S段求微分(可直接用LabVIEW的VI求微分),并进行如下判别:

       1、 一阶微分不过零,仅二阶微分过零,判为扭挫;
       2、 一、二阶微分连续两点为零,判为顿结;
      记录一定域值(位置)范围内的扭挫或顿结数,当连续在相应位置出现3次以上时,判定为高频成份。
       3、 它情况判定QRS波上无高频成份

3.3 QRS段正确分离说明

        准确的QRS波特征点位置/幅值信息是检出QRS波高频成份的保证,这当中,对于R峰点来说,由于其明显的幅频特性可以保证前级程序对R波准确的识别率,但就Q、S波来说,不同导联下的情况差别较大,有时ECG中并无典型的Q或S点,这时可采用取R峰两侧合理时限内的端点来作为Q或S点,本文取R峰点两±0.04s作为Q、S点,最后在“Waveform Peak Detection.vi”的输出序列中去除小于零的点即可(因为在ECG中,R波前第一个小于零的点定义为Q点,R波后第一个小于零的点定义为S点,则此时不作切迹看待)。

3.4 HFECG检测算法流程

        通过上述分析,现给出的QRS波高频成份检测完整的算法流程,如图1所示。

图1 QRS波中高频成份检测的算法流程

4、算法基于LabVIEW的编程实验

4.1 实验结果输出

        按图1的算法流程,基于LabVIEW8.2编制相应程序(程序后面板略),采用MIT-BIH库数据中的ECG进行实验,部份典型的实验结果如图2、图3所示。


图2 QRS波上的高频成份检测结果
(R波上升支部份)


图3 QRS波上的高频成份检测结果
(R波下降支部份)

4.2实验输出面板图示说明

图2、图3中从上到下的4个波形显示器分别是LabVIEW同步输出的如下波形成份:

1、原始ECG波形
2、分离出的QRS波部份
3、R波上升支(R波左)高频成份指示
4、R波下降支(R波右)高频成份指示

        图中虚线为指示当前R峰点的手动绘制辅助线,其它为系统输出,横坐标为当前读取数据段的序列点顺序号。输出过程分开显示仅仅是为了便于观察实验结果,实际的检测过程是同步进行的,可直接输出QRS波高频成份的最终检测结果。

5、实验结果分析

        从实验检测的结果可以看出,用该方法可以较为准确地将R波两侧的高频成份识别出来,为充分说明实验结果的正确性,图中所示的两组ECG均不是正常情况下的ECG,不难理解,对于正常ECG波形上的高频成成份,其检出率更好,实验过程也证实了这一点。当然,本文讨论的QRS波中HFECG的检测方法,依赖于前级系统给出的正确的R峰点信息,错误的R峰位置信息必然会导致本方法的失效。

6、结论

        基于虚拟仪器LabVIEW来实现QRS波的高频成份检测,在充分运用其强大信号处理能力的基础上,大大简化了ECG处理过程的算法复杂度,省去了大量的信号处理环节,该方法检出R波切迹时所用的数据量极少(通常只为个位数量级),判断扭挫或顿结时,也只取R波左右支进行分析,而且不必重复进行,其结果是处理速度快且算法简化,高频成份的检出率高,是一种HFECG自动检测领域的适用方法。

参考文献

[1] 裴秀莹 张宏.高频心电图在冠心病诊断中的应用[J].中华临床医药杂志,2003(64): 74-75.
[2] GOLDBEERGER AL,VALMIK B,VICTOR F.effect of myocardial infarction on high frequency ORS potentials[J].Circulation,1981,64:34-42.
[3] 张峰,董秀珍,漆家学,等.高频心电图自动检测与分析系统[J].生物医学工程学杂志,1995,12(3):254-257.
[4] 刘峰,郑崇勋,叶继伦.心电信号高频分量的提取方法研究[J].生物医学工程学杂志,2001,18(1):42-45.
[5] 戴鹏飞,王胜开,王格芳,等.测试测试工程与LabVIEW的运用[M].北京:电子工业出版社, 2006.
[6] 聂能,尧德中,谢正祥.生物医学信号数字处理技术及运用[M]. 北京:科学出版社,2005.
[7] 邓绍成.高频心电图及其临床应用[J].人民军医,2004,47(1):46-47.
[8] 黄进文,王威廉.基于虚拟仪器实现的ECG信号S-T段波形自动识别算法研究[J].仪器仪表学报,2007.28(8) 增Ⅲ,82-85.
[9] 黄进文,王威廉.基于LabVIEW的心电信号QRS波群离散极值点识别法[J].云南大学学报:自然科学版,2008,30(2):129-134.
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