王薇

本文采用了基于多尺度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和多幀微分模量累積的QRS波群檢測算法。將圖像處理領(lǐng)域中的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)引入到心電信號的噪聲去除中，并采用多幀微分模量累積去除基線漂移，提高了信號的質(zhì)量。

【關(guān)鍵詞】多尺度 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 心電信號

1 引言

心電信號在心臟類疾病的診斷中具有重要意義。在心電信號采集過程中，采集的信號常由于受到噪聲的干擾而產(chǎn)生失真變形，直接影響了心電分析及智能診斷的準(zhǔn)確性。因此，有效的噪聲處理非常重要。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是從二維數(shù)字圖像處理領(lǐng)域引進到一維的心電信號處理中的。2003年Yang等人提出了一種新型的多尺度數(shù)學(xué)形態(tài)濾波器用于圖像處理，比單尺度數(shù)學(xué)形態(tài)法有更好的效果。

本文介紹了在心電信號QRS波群檢測時的多尺度數(shù)學(xué)形態(tài)濾波器概念，采用多尺度top-hat運算和bottom-hat運算，結(jié)合了多尺度數(shù)學(xué)形態(tài)中基本的開運算和閉運算，并且利用多幀微分模量累積去抑制基線漂移和增強心電信號。本文通過MIT/BIH心電信號標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫來驗證方法的準(zhǔn)確性。

2 方法

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提供了一種有效的非線性信號處理方法，可以很好地保持信號的幾何信息。

3 結(jié)果

本文以MIT/BIH標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫提供的心電信號作為實驗數(shù)據(jù)，其采樣頻率為360Hz。從圖1可以看出，心電信號中的基線漂移和運動偽影被濾除，心電信號的QRS波群完好，所以，該計算結(jié)果良好。

4 結(jié)論

心電信號的噪聲去除對心臟疾病的智能判斷有重要作用。本文設(shè)計了多尺度的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法，并且通過多幀微分模量累積來增強心電信號，對濾除基線漂移有很好的效果。本文處理心電信號還是有限的，對肌電噪聲的心電信號還需要進一步的研究。

參考文獻

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作者單位

武漢理工大學(xué)信息工程學(xué)院 湖北省武漢市 430070