張英濤，黃劍華，李明達(dá)，宋 濤

(1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，哈爾濱 150001；2. 哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院心內(nèi)科，哈爾濱 150001)

基于DCG心電信號(hào)的R波檢測(cè)算法

張英濤1，黃劍華1，李明達(dá)1，宋 濤2

(1. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，哈爾濱 150001；2. 哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院心內(nèi)科，哈爾濱 150001)

提出了一種基于動(dòng)態(tài)心電圖(DCG)心電信號(hào)的R波檢測(cè)的新算法．該算法以平均雙向斜率和相對(duì)高度為主要特征，能夠快捷準(zhǔn)確地檢測(cè)R波．通過對(duì)MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫以及哈爾濱醫(yī)科大學(xué)醫(yī)院提供的Holter記錄進(jìn)行R波檢測(cè)，驗(yàn)證了該算法的可行性．針對(duì)檢測(cè)結(jié)果分別與最大值雙重搜索技術(shù)和差分運(yùn)算方法(DOM)的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)所提算法的識(shí)別正確率(98.3%)高于以上兩種算法(95.2%和90.7%)．

動(dòng)態(tài)心電圖心電信號(hào)；平均雙向斜率；相對(duì)高度；美國麻省理工心律失常數(shù)據(jù)庫

R波的準(zhǔn)確定位對(duì)于心臟性猝死的預(yù)警診斷有著積極的臨床意義[1]．動(dòng)態(tài)心電圖(dynamic electrocardiography，DCG)作為一種診斷心律失常的輔助工具，以其無創(chuàng)性而被廣泛應(yīng)用于臨床[2]．心率變異性分析[3]、心率減速力分析[4]、竇性心率震蕩分析[5]以及T波電交替分析[6]是幾種基于DCG的有效預(yù)警心律失常的方法，而這幾種分析方法都依賴于準(zhǔn)確的R波檢測(cè).

非實(shí)時(shí)的R波檢測(cè)方法包括小波分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，雖然檢測(cè)效果較好，但運(yùn)算量大、原理復(fù)雜，不易重現(xiàn)；而實(shí)時(shí)的R波檢測(cè)方法，其檢測(cè)效率高、速度快、原理簡單、易于重現(xiàn)，已經(jīng)成為近幾年的研究熱點(diǎn)．

文獻(xiàn)[7-8]提出了兩種實(shí)時(shí)的R波檢測(cè)算法——最大值雙重搜索技術(shù)和差分運(yùn)算方法，兩種算法的共同點(diǎn)是利用心電信號(hào)中R波斜率大的特點(diǎn)，以相鄰點(diǎn)之間的斜率為主要特征對(duì)R波進(jìn)行檢測(cè)．上述算法對(duì)噪聲干擾比較敏感，在檢測(cè)R波之前需要對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行基線漂移校正，對(duì)于采樣頻率較低的DCG心電信號(hào)的處理效果不夠理想．

筆者提出了一種基于DCG心電信號(hào)的R波檢測(cè)新算法，利用了R波波峰斜率大、幅度高的特點(diǎn)，提取了平均雙向斜率和相對(duì)高度兩項(xiàng)特征，對(duì)MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中的全部7個(gè)樣本實(shí)現(xiàn)了R波波峰點(diǎn)坐標(biāo)的定位．通過與另外兩種實(shí)時(shí)的R波檢測(cè)算法的對(duì)比，驗(yàn)證了本文所提算法的可行性.

1 R波檢測(cè)原理

一個(gè)正常心電圖的每個(gè)心動(dòng)周期由P波、Q波、R波、S波、T波以及U波組成(如圖1所示)．其中特征最為顯著的是R波，它充分反映了心室收縮時(shí)心臟的電行為[9]，因此解決心動(dòng)周期提取問題的關(guān)鍵就是R波的準(zhǔn)確定位．

觀察發(fā)現(xiàn)，QRS波群中的QR波和RS波斜率高、幅度大．利用這兩個(gè)特點(diǎn)，對(duì)心電信號(hào)這兩方面的特征進(jìn)行提取可以突顯R波波峰的位置，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位R波的目的．

圖1 正常心電圖的一個(gè)心動(dòng)周期Fig.1 A cardiac cycle of normal DCG

1.1 斜率步長的確定

在對(duì)心電信號(hào)的處理中，定義斜率步長為用于求取斜率的兩采樣點(diǎn)間的采樣點(diǎn)間隔．

設(shè)()N i為心電圖中采樣點(diǎn)i的縱坐標(biāo)(i點(diǎn)對(duì)應(yīng)的電壓值)，f為心電信號(hào)的采樣頻率．采樣點(diǎn)i和采樣點(diǎn)j之間的斜率為

由于采樣頻率f是一個(gè)定值，因此相鄰采樣點(diǎn)間的時(shí)間間隔相等，于是式(1)可以簡化為

在式(2)中，采樣點(diǎn)i和j的斜率步長就是ij-．

因?yàn)镈CG心電信號(hào)的采樣頻率較小，如果斜率步長設(shè)置得不夠合理，容易誤將偽R波(如圖2（a)所示）或畸形T波(如圖2（b)所示）誤識(shí)為R波．為了防止這兩種情況的發(fā)生，需要對(duì)斜率步長進(jìn)行合理設(shè)定．

本文所采用的MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫所有心電信號(hào)的采樣頻率均為128,Hz，文獻(xiàn)[10]表明，一般QRS波的時(shí)間是0.06,s左右，也就是說QR斜率步長與RS斜率步長的和大約在7個(gè)采樣點(diǎn)左右(0.06÷(1÷128)=7.68)，為突顯QR斜率和RS斜率高的同時(shí)保持R波的對(duì)稱性，QR坡的斜率步長和RS坡的斜率步長統(tǒng)一取3．

圖2 MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中容易誤識(shí)的波形Fig.2Waveforms easy to be misdetected in the MIT-BIH Long-Term ECG database

1.2 平均雙向斜率

為突顯出R波兩側(cè)斜率高的特性，本文定義了前向斜率、后向斜率以及平均雙向斜率3個(gè)概念．

設(shè)t為斜率步長．對(duì)采樣點(diǎn)i而言，點(diǎn)i與點(diǎn)it-之間的斜率1()k i為點(diǎn)i的前向斜率，即

而點(diǎn)i與點(diǎn)it+之間的斜率的相反數(shù)2()k i為點(diǎn)i的后向斜率，即

點(diǎn)i的前向斜率1()k i和后向斜率2()k i的平均值()m i為點(diǎn)i的平均雙向斜率，即

將式(3)和式(4)代入式(5)，得

由于對(duì)每個(gè)點(diǎn)i而言t都相等，因此在計(jì)算平均雙向斜率時(shí)，式(6)可簡化為

如圖3所示，在平均雙向斜率序列中，R波波峰的位置更加突出，識(shí)別起來更加容易．

圖3 MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中14046號(hào)心電記錄Fig.3 The 14046th waveforms in the MIT-BIH Long-Term ECG database

1.3 第1個(gè)R波波峰的確定

定位第1個(gè)R波波峰是定位全部R波前需要解決的首要問題．只有確定了第1個(gè)R波波峰的位置才能獲得R波形態(tài)特征的閾值，進(jìn)而迭代地把R波檢測(cè)進(jìn)行下去．

第1個(gè)R波波峰的定位依賴于初始平均雙向斜率閾值的確定：首先在信號(hào)開頭的至少含有2個(gè)R波的信號(hào)段中求取最大平均雙向斜率x；然后選擇一個(gè)合適的閾值r(如0.6)，以xr為平均雙向斜率的閾值重新搜索這一段信號(hào)，可以定位第1個(gè)最大平均雙向斜率的位置loc．在該點(diǎn)附近(oc5l-～oc5l+)搜索到的最大峰值top(如式（8)所示）就是第1個(gè)R波波峰的位置．

1.4 相對(duì)高度

為突顯R波幅度特性的同時(shí)又能克服某些具有基線漂移(如圖4(a)和4(b)所示）的信號(hào)在R波檢測(cè)中的干擾，本文定義前向相對(duì)高度、后向相對(duì)高度以及相對(duì)高度的概念．

對(duì)采樣點(diǎn)i而言，點(diǎn)i與點(diǎn)it-之間的縱坐標(biāo)之差1()h i為點(diǎn)i的前向相對(duì)高度，即

點(diǎn)i與點(diǎn)it+之間的縱坐標(biāo)之差2()h i為點(diǎn)i的后向相對(duì)高度，即

點(diǎn)i的前向相對(duì)高度1()h i與后向相對(duì)高度2()h i的平均值()H i為點(diǎn)i的相對(duì)高度，即

將式(9)和式(10)代入式(11)，得

圖4 MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中14046號(hào)和15814號(hào)心電記錄Fig.4The 14046th and 15814th waveforms in the MITBIH Long-Term ECG database

如圖4(b)和4(c)所示，相對(duì)高度序列不僅突出了R波波峰的位置，而且有效解決了基線漂移的干擾.

2 R波檢測(cè)流程

本文算法的流程大致可分為3部分：雙向斜率和相對(duì)高度的計(jì)算；第1個(gè)R波波峰的定位；迭代地依次定位R波．圖5給出了該算法的算法流程，圖6給出了基于平均雙向斜率和相對(duì)高度的R波檢測(cè)算法以及相關(guān)過程的偽代碼．

圖5 R波檢測(cè)程序流程Fig.5 Flow chart of R-wave detection

2.1 掃描定位

以當(dāng)前已經(jīng)檢測(cè)出的R波波峰a的平均雙向斜率()M a和相對(duì)高度()H a為標(biāo)準(zhǔn)，選擇合適的閾值d、rd和ru，在一定的范圍(mind～maxd)內(nèi)搜索，滿足下列條件的采樣點(diǎn)i即為下一個(gè)R波波峰．

(1) 控制平均雙向斜率的條件為

(2) 控制相對(duì)高度的條件為

(3) 判斷是否是波峰的條件為

經(jīng)實(shí)驗(yàn)整理，可以參考的閾值為d=0.5，dr=0.5，ur=3，dmin=40，dmax=640．

2.2 偽R波排除與R波波峰疑似點(diǎn)定位

尋找下一個(gè)R波波峰疑似點(diǎn)是在R波定位中需要解決的另一問題．當(dāng)定位的“R波”是由噪聲等干擾產(chǎn)生的偽R波(如圖7所示)或在搜索范圍內(nèi)未能定位出R波時(shí)，就需要識(shí)別并排除偽R波，繼而定位后續(xù)信號(hào)中的R波波峰疑似點(diǎn)，以便于再次迭代搜索時(shí)進(jìn)行篩選和判斷．

圖6 R波檢測(cè)算法Fig.6 Algorithm of R-wave detection

本文的算法分為兩種情況進(jìn)行處理．

(1) 搜索時(shí)出現(xiàn)異常波峰(如圖7所示)．

若H( i)＞urH( a)，需立即排除該點(diǎn)，并將i+1～i+dmax范圍內(nèi)的平均雙向斜率最大值點(diǎn)s1(如式(16)所示）作為R波波峰疑似點(diǎn)，并以該點(diǎn)為起點(diǎn)開始下一輪迭代．

(2) 在搜索范圍內(nèi)未能搜索到符合閾值的波峰.

在a+1～a+dmax范圍內(nèi)未能搜索到滿足式(16)的s1作為R波波峰疑似點(diǎn)，應(yīng)將a+dmax+1～a+2dmax范圍內(nèi)的平均雙向斜率最大值點(diǎn)s2(如式(17)所示）作為R波波峰疑似點(diǎn)，并以該點(diǎn)為起點(diǎn)開始下一輪迭代．

圖7 含有異常波峰的心電記錄Fig.7 Waveforms with abnormal peak

在每輪迭代之前需要對(duì)該疑似點(diǎn)進(jìn)行式(13)、式(14)和式(15)3項(xiàng)條件的審核以避免誤識(shí)的情況發(fā)生，若未通過審核，則判定該疑似點(diǎn)為偽R波波峰并再次搜索，直到搜索到通過審核的疑似點(diǎn)為止．

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

針對(duì)MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中的全部7個(gè)心電信號(hào)記錄——10446、14134、14149、14157、14172、14184和15814，以每個(gè)心電信號(hào)第1導(dǎo)的前50個(gè)R波波峰坐標(biāo)的實(shí)際位置為標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用本文算法以及文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]算法進(jìn)行測(cè)試，檢測(cè)結(jié)果如表1所示．

正確率AR的計(jì)算式為

式中：TP為心拍數(shù)；FP為漏檢數(shù)；NP為誤檢數(shù)．

實(shí)驗(yàn)中所采用的MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫的全部7個(gè)樣本涵蓋了DCG心電信號(hào)中可能出現(xiàn)的各種波形．

15814號(hào)樣本存在基線漂移和畸形T波(如圖2和圖4所示)；14134和14172號(hào)樣本存在一定的噪聲干擾(如圖8和圖9所示)；14157號(hào)樣本存在倒置的T波(如圖10所示)．

圖8 MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中14134號(hào)心電記錄Fig.8The 14134th waveforms in MIT-BIH Long-Term ECG database

圖9 MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中14172號(hào)心電記錄Fig.9The 14172nd waveforms in MIT-BIH Long-Term ECG database

表1 對(duì)MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)的R波檢測(cè)結(jié)果Tab.1 Comparison of R-wave detection in MIT-BIH Long-Term ECG database

圖10 MIT-BIH Long-Term ECG數(shù)據(jù)庫中14157號(hào)心電記錄Fig.10 The 14157th waveforms of the MIT-BIH Long-Term ECG database

在這些波形的影響下，文獻(xiàn)[7]的誤檢個(gè)數(shù)較多，而文獻(xiàn)[8]的漏檢和誤檢個(gè)數(shù)都較多(如圖11所示，其中的星狀點(diǎn)為各算法檢測(cè)出的R波波峰點(diǎn)，圖11(b)和11(c)中的黑點(diǎn)為漏檢的波峰位置）．這主要是由于兩種算法在求取斜率時(shí)只考慮了相鄰采樣點(diǎn)間的單向斜率，而本文算法求取的是平均雙向斜率，加上相對(duì)高度的協(xié)調(diào)控制，能夠排除各種波形的干擾，達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的．

在檢測(cè)精度方面，將本文算法檢測(cè)出的R波位置與心電信號(hào)中R波的實(shí)際位置相對(duì)照，其誤差不大于1個(gè)采樣點(diǎn)(其中約99.7%能準(zhǔn)確定位)，具有相當(dāng)高的定位精度．

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法在多組心電信號(hào)數(shù)據(jù)中檢測(cè)的穩(wěn)定性，針對(duì)哈爾濱醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院心內(nèi)科提供的24例心肌梗死后患者的Holter記錄(采樣頻率為125,Hz)，同樣以每個(gè)心電信號(hào)第1導(dǎo)的前50個(gè)R波波峰坐標(biāo)的實(shí)際位置為標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用本文算法以及文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]算法進(jìn)行測(cè)試，檢測(cè)結(jié)果如表2所示．

檢測(cè)結(jié)果表明在多組Holter數(shù)據(jù)的測(cè)試中，本文算法依然可以保持很高的準(zhǔn)確率，而另兩種方法則略顯遜色．這說明本算法既具有準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)，同時(shí)具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性．

表2 對(duì)實(shí)際臨床采集Holter數(shù)據(jù)的R波檢測(cè)結(jié)果Tab.2 Comparison of R-wave detection of Holter data of clinical collection

圖11 檢測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.11 Comparison of detection results

4 結(jié) 論

(1) 利用平均雙向斜率和相對(duì)高度雙重特征進(jìn)行定位的策略，使得該算法對(duì)信號(hào)噪聲的敏感性較低，可以自動(dòng)排除因信號(hào)噪聲產(chǎn)生的偽R波波峰．因此在檢測(cè)R波之前不用處理基線漂移和消噪，較好地保持了原信號(hào)波形的細(xì)節(jié)，提高了心電信號(hào)處理的效率．

(2) 具有很好的穩(wěn)定性，能夠準(zhǔn)確識(shí)別R波波峰的位置，克服了文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]中難以避免的漏識(shí)和誤識(shí)的情況．

(3) 算法易于重現(xiàn)，為心率變異性分析、心率減速力分析提供了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)特征．

［1］ 鐘杭美. 動(dòng)態(tài)心電圖預(yù)警心臟性猝死[J]. 臨床心電學(xué)雜志，2007，16(5)：352-355.

Zhong Hangmei. Dynamic electrocardiogram warning sudden cardiac death[J]. Journal of Clinical Electrocardiology，2007，16(5)：352-355(in Chinese).

［2］ 栗 浩，錢春麗，丁彥利. 動(dòng)態(tài)心電圖臨床應(yīng)用的現(xiàn)狀與進(jìn)展[J]. 中原醫(yī)刊，2008，35(6)：86-87.

Li Hao，Qian Chunli，Ding Yanli. Status and progress of dynamic electrocardiogram clinical application[J]. Central Plains Medical Journal，2008，35(6)：86-87(in Chinese).

［3］ Lombardi F. Chaos theory，heart rate variability，and arrhythmic mortality[J]. Circulation，2000，101：8-10.

［4］ Bauer Axel，Kantelhardt Jan W，Barthel Petra，et al. Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction：Cohort study[J]. Lancet，2006，367(9523)：1674-1681.

［5］ Schmidt Georg，Malik Marek，Barthel Petra，et al. Heart-rate turbulence after ventricular premature beats as a predictor of mortality after acute myocardial infarction[J]. Lancet，1999，353(9162)：1390-1396.

［6］ Verrier Richard L，Klingenheben Thomas，Malik Marek，et al. Microvolt T-wave alternans：Physiological basis，methods of measurement，and clinical utility—Consensus guideline by international society for Holter and noninvasive electrocardiology[J]. Journal of the American College of Cardiology，2011，58(13)：1309-1324.

［7］ 張開滋，劉海祥，吳 杰，等. 臨床心電信息學(xué)[M].長沙：湖南科學(xué)技術(shù)出版社，2002.

Zhang Kaizi，Liu Haixiang，Wu Jie，et al. Clinical Electrocardiographic Informatics[M]. Changsha：Hunan Science and Technology Press，2002(in Chinese).

［8］ Yeh Y，Wang W. QRS complexes detection for ECG signal：The difference operation method[J]. Comput Meth Prog Bio，2008，91(3)：245-254.

［9］ 楊 鵬，田愛英，郭 欣. 基于差分斜率法檢測(cè)QRS波算法[J]. 南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，33(增)：128-132.

Yang Peng，Tian Aiying，Guo Xin. Detection of QRS wave based on difference -slope method[J]. Journal of Nanjing University of Science and Technology，2009，33(Suppl)：128-132(in Chinese).

［10］ Saurabh Pal，Madhuchhanda Mitra. Detection of ECG characteristic points using multiresolution wavelet analysis based selective coefficient method[J]. Measurement，2010，43(2)：255-261.

(責(zé)任編輯：金順愛)

Novel R-Wave Detection Algorithm of DCG Signal

Zhang Yingtao1，Huang Jianhua1，Li Mingda1，Song Tao2
(1. School of Computer Science and Engineering，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China；2. Department of Cardiology，F(xiàn)irst Affiliated Hospital of Harbin Medical University，Harbin 150001，China)

A novel R-wave detection algorithm of DCG signal is proposed. The algorithm takes the average two-way slope and relative height as its main characteristics. It can detect the R-wave fast and accurately. The feasibility of the algorithm is verified by MIT-BIH Long-Term ECG database and the Holter records from FAHHMU. Experimental results indicate that this algorithm has a much more precise detection rate(98.3%)than the maximum double-searching technology and the difference operation method(DOM)(95.2% and 90.7%).

DCG signal；average two-way slope；relative height；MIT-BIH Long-Term ECG database

TP391.4

A

0493-2137(2014)01-0074-07

10.11784/tdxbz201206014

2012-06-09；

2012-11-06．

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61100097)．

張英濤（1975— ），女，博士，副教授．

張英濤，yingtao@hit.edu.cn.