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基于FIR濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的心電信號預(yù)處理算法

2015-06-01 09:36鄭秀玉盧瑞祥
中國醫(yī)療設(shè)備 2015年9期
關(guān)鍵詞:工頻電信號形態(tài)學(xué)

鄭秀玉,盧瑞祥

深圳市計(jì)量質(zhì)量檢測研究院 醫(yī)療器械實(shí)驗(yàn)室,廣東 深圳 518055

基于FIR濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的心電信號預(yù)處理算法

鄭秀玉,盧瑞祥

深圳市計(jì)量質(zhì)量檢測研究院 醫(yī)療器械實(shí)驗(yàn)室,廣東 深圳 518055

本文針對心電信號的工頻干擾和基線漂移,提出一種基于有限長單位沖激響應(yīng)(FIR)濾波器和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的綜合濾波方法,該方法首先采用形式簡單的FIR平滑濾波器濾除心電信號的50 Hz工頻及其高頻諧波,接著將數(shù)學(xué)形態(tài)濾波器應(yīng)用于濾除基線漂移。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的綜合濾波方法能夠有效地濾除工頻干擾和基線漂移,為心電信號進(jìn)一步的分析提供良好的基礎(chǔ)。

心電信號;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);有限長單位沖激響應(yīng)濾波器

0 前言

心電圖(Electrocardiogram,ECG)是臨床上常規(guī)檢查方法之一,它對某些疾病尤其是心血管疾病的診斷具有重要意義。心電信號作為心臟電活動(dòng)在人體體表的表現(xiàn),信號比較微弱,極易受環(huán)境的影響。其含有不同類型的噪聲,主要有工頻干擾和基線漂移。由于這些噪聲與信號混疊,影響了心電各段波形特征的正確識別。為了消除心電信號中的主要干擾,提高檢測準(zhǔn)確率,人們提出了許多方法對心電信號進(jìn)行預(yù)處理。如有限長單位沖激響應(yīng)(Finite Impulse Response,F(xiàn)IR)濾波器、自適應(yīng)濾波器、小波濾波器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波方法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器等。自適應(yīng)濾波器算法復(fù)雜,且需要附加參考信號[1]。小波濾波方法計(jì)算量大,處理時(shí)間長,不適于對算法實(shí)時(shí)性要求較高的場合[2-3]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波方法計(jì)算復(fù)雜、速度較慢[4]。FIR濾波器雖然結(jié)構(gòu)簡單,易于實(shí)現(xiàn),但由于ECG信號和基線漂移的頻帶相重疊,僅采用FIR濾波器方法在濾除噪聲的同時(shí),往往也會(huì)損失ECG信號中許多極有診斷價(jià)值的波形信息[5]。隨著非線性濾波技術(shù)的發(fā)展,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提供了一種非常有效的非線性信號處理方法,其建立在積分幾何和隨機(jī)集合論基礎(chǔ)上的,根據(jù)信號的局部特征對信號進(jìn)行分析和識別,可以用于ECG信號的濾波處理,在濾除噪聲的同時(shí)可以較好地保持必要的心電幾何信息不變。

本文概述了FIR濾波器和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)用于心電信號濾波的原理,結(jié)合FIR濾波器和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波方法的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)出基于FIR濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的綜合濾波方法。該方法首先采用形式簡單的FIR平滑濾波器濾除心電信號的50 Hz工頻及其高頻諧波,接著將數(shù)學(xué)形態(tài)濾波器應(yīng)用于濾除基線漂移。本文采用PTB標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫[6]進(jìn)行研究,該數(shù)據(jù)庫工頻干擾為50 Hz,采樣頻率為1000 Hz。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的綜合濾波方法能夠有效地濾除工頻干擾和基線漂移,為心電信號進(jìn)一步的分析提供良好的基礎(chǔ)。

1 FIR平滑濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在心電信號預(yù)處理原理

1.1 FIR平滑濾波器

FIR平滑濾波是數(shù)字濾波方法中常被人們采用的方法,該方法算法簡單,處理速度快,濾波效果較好[7-8]。使用FIR平滑濾波器對信號濾波時(shí),實(shí)際上是擬合了信號中的低頻成分,而把高頻成分“平滑”出去。由于人體心電信號的頻率較低,主要頻率范圍是0.05~100 Hz,而大部分能量又集中在0.5~45 Hz??梢圆捎肍IR平滑濾波器濾除工頻噪聲及其高頻諧波。

本論文采用PTB標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行研究,該數(shù)據(jù)庫工頻干擾為50 Hz,采樣頻率為1000 Hz。將FIR平滑濾波器運(yùn)用于濾除該數(shù)據(jù)庫心電信號的50 Hz工頻及其高頻諧波,該濾波器階數(shù)必須為N=1000 Hz/50 Hz=20,即該濾波器傳遞函數(shù)為:

該FIR平滑濾波器對50 Hz工頻及其高頻諧波截止,且對100 Hz以后信號基本衰減到原信號的10%,即-10 dB(圖1)。將該濾波器應(yīng)用于PTB數(shù)據(jù)庫中s0001_re.dat文件的濾除噪聲后結(jié)果見圖2。本文設(shè)計(jì)的20階FIR平滑濾波器可以有效的濾除心電信號中的50 Hz工頻及其高頻諧波,對100 Hz以上的高頻噪聲抑制效果也不錯(cuò)。

圖1 FIR平滑濾波器幅頻特性

圖2 原信號與FIR平滑濾波器濾波后信號波形圖

1.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器

FIR平滑濾波器雖然有效的濾除心電信號中的50 Hz工頻及其高頻諧波,但信號存在基線漂移,對信號的檢測及特征提取影響很大。本文將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算應(yīng)用于一維信號處理中,利用這種非線性濾波方法對于噪聲帶來的奇異點(diǎn)敏感性來濾除心電信號中的噪聲,實(shí)現(xiàn)對一維的ECG信號進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的目的(圖3)。

圖3 從二維到一維的映射

同理,對結(jié)構(gòu)元素序列k(m)有

則信號f(n)關(guān)于結(jié)構(gòu)元k(m)的形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算定義為:

信號f(n)關(guān)于結(jié)構(gòu)元k(m)的形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算定義為

圖4 心電圖信號進(jìn)行運(yùn)算處理后的結(jié)果

從圖4可以清楚地看出,從原始ECG信號中分別減去其形態(tài)學(xué)開運(yùn)算或閉運(yùn)算后的結(jié)果,就可以得到原信號的峰值或谷值,這些波峰或波谷的寬度取決于所選擇的結(jié)構(gòu)元寬度。

對于含噪ECG信號而言,如果選擇結(jié)構(gòu)元的寬度小于ECG信號所有特征子波形的寬度,則對ECG信號進(jìn)行開運(yùn)算和閉運(yùn)算后,ECG信號的所有特征子波形都會(huì)被保留,而信號中混雜的寬度小于結(jié)構(gòu)元寬度的高頻干擾則會(huì)被濾除。另一方面,有基線漂移的ECG信號可以認(rèn)為是緩慢變化的信號上疊加寬度相對狹窄的ECG信號,因此,也可以用一組開、閉運(yùn)算從原始信號中有選擇地除去ECG特征波形,開運(yùn)算移去正脈沖,而閉運(yùn)算移去負(fù)脈沖。從而得到從原始信號中分離出來的基線漂移信號,再用原始信號減去基線漂移信號后,得到除去基線漂移的矯正后的ECG信號。

因此,本文選擇了幅值為0的直線形的結(jié)構(gòu)元素,設(shè)計(jì)了包含兩組串聯(lián)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器模塊,這兩個(gè)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波模塊分別具有不同的結(jié)構(gòu)序列。第一組結(jié)構(gòu)序列寬度較大,其序列寬度大于心電特征波形P、Q、R、S、T寬度,進(jìn)行開閉運(yùn)算的結(jié)果,使得這些特征波形都被濾除,只剩下基線漂移信號,再用原信號減去獲得的基線干擾信號,即可獲得濾除了基線漂移干擾后的心電信號;第二組形態(tài)濾波器的結(jié)構(gòu)序列寬度較窄,其序列寬度大于高頻噪聲信號寬度,而小于ECG特征波形P、Q、R、S、T的寬度,則開閉運(yùn)算的結(jié)果,使得心電信號中的高頻噪聲信號被去除。這樣在經(jīng)過這兩組不同的形態(tài)濾波器后,獲得了濾除了高頻干擾和基線漂移的信號(圖5)。

圖5 數(shù)學(xué)形態(tài)濾波流程圖

采用上述數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器,對PTB標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫中的s0001_re.dat的第I導(dǎo)聯(lián)的部分心電信號數(shù)據(jù)進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波實(shí)驗(yàn)。對該信號采用第一組數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器模塊濾波后結(jié)果見圖6,其中開運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素的寬度M=190,閉運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素的寬度M=70。

圖6 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器去除心電圖信號基線漂移效果

對濾除基線漂移后的心電信號采用第二組數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波模塊,此時(shí)結(jié)構(gòu)元寬度M為6(圖7)。從圖8可以看到,第二組數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波模塊采用結(jié)構(gòu)元寬度M為6對去除基線漂移后的心電信號進(jìn)行去噪,雖然基本能夠去除高頻噪聲,但是還是有部分寬度較大的噪聲不能去除。改變第二組數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波模塊結(jié)構(gòu)元寬度,加大結(jié)構(gòu)元寬度令M=15,高頻噪聲去除效果良好,但是形態(tài)學(xué)濾波器在處理高頻干擾時(shí)產(chǎn)生了一種近似矩形或梯形的小波動(dòng),使得ECG信號在高頻小信號范圍內(nèi)產(chǎn)生了失真。

圖7 形態(tài)學(xué)濾波去除心電圖信號高頻噪聲效果

2 綜合濾波算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,F(xiàn)IR平滑濾波器算法在處理高頻干擾信號時(shí),有很好的處理效果,但無法濾除基線干擾信號。而形態(tài)濾波算法在濾除基線干擾信號時(shí),有較好的效果,但在濾除高頻干擾信號時(shí),則會(huì)產(chǎn)生截?cái)嗾`差。本文將這兩種濾波算法相結(jié)合,提出了基于FIR平滑濾波器法與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波法相結(jié)合的綜合濾波算法。該算法首先用FIR平滑濾波器對心電信號進(jìn)行處理,去除50 Hz工頻及其高頻諧波,同時(shí)抑制頻率大于100 Hz的高頻噪聲,獲得了去除工頻高頻和高頻噪聲的輸出信號,然后采用上一節(jié)設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器濾除基線漂移,并進(jìn)一步濾除高頻噪聲,該算法流程見圖8。

圖8 綜合濾波處理算法流程圖

采用上述綜合濾波算法,在對PTB標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫中的s0001_re.dat的第I導(dǎo)聯(lián)的部分心電信號數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波實(shí)驗(yàn)。運(yùn)用綜合濾波處理算法后的對ECG信號進(jìn)行濾波,濾波效果比單獨(dú)采用FIR平滑濾波器或數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器好。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較可以看到,該算法不僅能夠去除基線漂移、50Hz工頻及其高頻諧波,同時(shí)可以把寬度很小的噪聲濾除,且不會(huì)產(chǎn)生了近似矩形或梯形的小波動(dòng),出現(xiàn)高頻小信號失真(圖9)。

圖9 綜合濾波算法處理結(jié)果

3 結(jié)論

本文從理論上論述了FIR平滑濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)應(yīng)用于心電信號預(yù)處理的優(yōu)缺點(diǎn),并綜合兩者的優(yōu)點(diǎn),提出綜合濾波算法,該算法能有效地濾波工頻及其高頻諧波、基線漂移和其他高頻噪聲。

[1]王堅(jiān),許小漢.一種基于自適應(yīng)的新濾波技術(shù)[J].北京生物醫(yī)學(xué)工程,1999,(3):10-13.

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ECG Signals Pre-Processing Based on FIR Filtering and M athem atical M orphology

ZHENG Xiu-yu, LU Rui-xiang
Medical Equipment Laboratory, Shenzhen Academ yo
f M etrology and Quality Inspection, Shenzhen Guangdong 518055, China

According to power-line interference and baseline wander of ECG (Electrocardiogram)signals, a composed fi ltering method was proposed in this paper. A simple FIR (Finite Impulse Response)filter was used to elim inate the 50 Hz and high frequency harmonic power-line interference noise in ECG signals, and the baseline wander was removed by using a mathematical morphology filter. Test results showed that the composed fi ltering method proposed in this paper could elim inate the power-line interference and baseline wander of ECG signals effectively.

electrocardiogram signals;mathematical morphology;fi nite impulse response fi lter

TP391

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2015.09.005

1674-1633(2015)09-0020-04

2015-07-09

2015-07-20

深圳市科技計(jì)劃項(xiàng)目(SY200806300171A);國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局科技計(jì)劃項(xiàng)目(2009QK323)。

盧瑞祥,高級工程師。

通訊作者郵箱:luruixiang@126.com

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