顧羽飛 孫凱斌 唐家磊 杜宇人

（揚(yáng)州大學(xué)信息工程學(xué)院，江蘇 揚(yáng)州 225127）

1 引言

目前，我國心血管疾病患病率和死亡率處于上升階段[1]，而定期對心臟進(jìn)行檢測與診斷能有效幫助病患了解病情、提早接受醫(yī)學(xué)治療。24小時心電圖檢測是診斷心血管疾病的常用手段，由于一些心血管疾病的短暫性和陣發(fā)性，心電圖儀必須長時間記錄患者的心電數(shù)據(jù)以供診斷，因而其采集數(shù)據(jù)量十分龐大，難以通過肉眼診斷與分析。醫(yī)學(xué)上將心電圖的分為P波、PR間期、QRS波、ST段及T波，其中QRS波代表心室除極時的情況，通過對QRS波的檢測可以檢測室性早搏、房顫、房撲、冠心病等疾病，因此對于QRS波的自動化檢測具有一定的意義[2]。

目前，針對QRS波形檢測有小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模板匹配、Teager能量算子等方法[3]，小波變換雖然具有誤檢率較小的優(yōu)勢，但其由于龐大的計算量難以在性能較弱的便攜心電監(jiān)護(hù)儀中做到實時檢測；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法由于訓(xùn)練周期長、難以判別與訓(xùn)練集相差較大的心電波形而難以廣泛應(yīng)用[4]；模板匹配較易實現(xiàn)，但也存在難以判別與模板相關(guān)性較小的波形的問題；Teager能量算子通過跟蹤信號的瞬間能量變化進(jìn)行判別，其可以有效檢測R峰，但對于Q點和S點的判別略顯掙扎[5]。本文提出了一種實時心電圖QRS波檢測的方法，能夠?qū)崟r檢測心電圖儀采集的數(shù)據(jù)并進(jìn)行QRS波的檢測和波長的測量，可以大大縮短醫(yī)師在大量心電波形中找到異常波形的時間，提高其工作效率。此外，由于該方法運(yùn)算量小，實時性高，且對主控芯片的算力要求極低，因此可以廣泛應(yīng)用于價格較低的家用便攜式心電監(jiān)護(hù)儀和遠(yuǎn)程醫(yī)療[6]。

2 方法

本文提出的基于差分過零檢測的QRS波檢測方法如圖1所示，首先將原始心電信號通過自適應(yīng)基線漂移濾波器，去除信號的直流偏置，得到在0值附近上下波動的心電信號。其次將信號通過11Hz巴特沃斯低通濾波器，濾除工頻干擾、抑制肌電干擾對信號的影響。然后對信號進(jìn)行一階和二階差分，分析一階差分后數(shù)值的概率分布確定用于檢測R峰的閾值，再通過二階差分依次找到S谷和Q谷，最后依據(jù)采樣頻率算出心率和Q、R、S波的波長，提取波形特征，送入后續(xù)的疾病檢測方法。

圖1 基于差分過零檢測的QRS波檢測方法流程圖

2.1 心電信號預(yù)處理

2.1.1 自適應(yīng)基線漂移濾波器

由高精度模擬前端芯片直接采集得到的心電信號十分微弱，幅值通常在0.1mV至3mV之間，且伴隨著基線漂移、工頻干擾和肌電干擾三類噪聲[7]，必須經(jīng)過預(yù)處理才能進(jìn)行QRS波的檢測。其中，工頻干擾屬于低頻干擾，在測量過程中，模擬前端電路、測量電極以及體表組成了一個分壓網(wǎng)絡(luò)，四肢動作、呼吸節(jié)奏、體表的汗液等都可能影響體表與電極間接觸電阻阻值發(fā)生改變，進(jìn)而造成基線漂移。此類噪聲會致使心電波形變得扭曲，嚴(yán)重影響了QRS波群的檢測，因此濾除基線漂移是十分必要的預(yù)處理環(huán)節(jié)。

自適應(yīng)基線漂移濾波器的本質(zhì)是一個數(shù)字低通濾波器，其需要設(shè)定合適濾波器的窗口寬度。若窗口寬度過窄，則難以濾除變化緩慢的基線漂移；若窗口寬度過寬，則難以濾除突變的基線漂移。實驗中發(fā)現(xiàn)，窗口寬度設(shè)置為采樣頻率數(shù)值的十分之一左右效果較好。此外，考慮到輸出的穩(wěn)定性，該濾波器在輸出之前需預(yù)采樣一個窗口寬度的數(shù)據(jù)，若采樣頻率為500Hz，則窗口寬度可以設(shè)置為50，其預(yù)采樣時間為0.1s。若設(shè)窗口寬度為"W"，則濾波器時域輸出方程為：

式中：x[]n為濾波器輸入值，y[]n為濾波器輸出值，B[n]為修補(bǔ)的基線漂移量，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

2.1.2 IIRButterworth數(shù)字低通濾波器

高精度模擬前端芯片采集到的信號頻譜主要集中在0Hz～60Hz之間，而自適應(yīng)基線漂移濾波器僅僅濾除了原始信號的基線，此時信號仍受工頻干擾和肌電干擾影響，其中工頻干擾是在采集階段造成的，國內(nèi)一般是指50Hz的電源線干擾和各次諧波干擾，幅值大約在0 mV～0.4mV，根據(jù)不同的情況，一般相當(dāng)于R波幅值的5%～40%，這是一種一般采樣到的信號都會碰到的較為常見的干擾，使得ECG信號的SNR下降，甚至淹沒原始信號[8]。而肌電干擾頻譜范圍較廣泛，約集中在1 Hz～1000Hz，因而信號從時域上看并不平滑，而夾雜著尖峰與毛刺。為了抑制這兩類噪聲，本文采用IIR Butterworth數(shù)字低通濾波器，濾除15Hz以上的頻率成分，其輸出信號中工頻干擾被完全濾除，僅剩肌電干擾的低頻成分，對于QRS波群的檢測影響較小。IIRButterworth數(shù)字低通濾波器的參數(shù)如表1所示。

表1 IIRButterworth數(shù)字低通濾波器的參數(shù)

2.2 QRS波群的檢測

2.2.1 一階差分

在心電信號中，QRS波群斜率的模值大于其他波群，因此信號的一階差分能將有效分割QRS波群和其他波群，其差分方程為：

2.2.2 非線性映射

對濾波后信號進(jìn)行一階差分之后，QRS波間期對應(yīng)的差分波形呈現(xiàn)一個正波峰與一個負(fù)波谷，且峰谷模值大于其他波群，但模值差別仍較小，對R峰的檢測有一定影響，因此使用冪函數(shù)作為映射函數(shù)，對差分值進(jìn)行放大，從而將QRS波群與其他波群進(jìn)行有效區(qū)分。Willis J.Jiapu Tompkins曾提出Pan-Tompkins方法，其通過平方函數(shù)，對差分后的輸出進(jìn)行放大，再分段積分進(jìn)行檢測，能粗略地檢測出QRS波群是否存在，但是無法做到對QRS點的精確定位，其主要原因是平方函數(shù)將所有負(fù)值映射為正值，從波形上看將原有的一個正波峰和一個負(fù)波谷映射為兩個正波峰，損失了原有波形中包含的信息，因此本方法中使用三次方函數(shù)進(jìn)行非線性映射，保留差分波形的正負(fù)性，便于后期的處理和檢測。

其映射函數(shù)為：

經(jīng)此步驟后，QRS波群對應(yīng)的波峰波谷能被明顯放大。

2.2.3 過零檢測QRS點

在非線性映射后的差分波形中，可以明顯地觀察到，在一個心跳周期內(nèi)，存在一個波峰與一個波谷，波峰與波谷的時間間隔之間差分值過零處即為心電信號中R峰出現(xiàn)的時刻，而差分值下一個過零處即為心電信號中S谷出現(xiàn)的時刻。由于在非線性映射后的差分波形具有明顯的特征，可通過設(shè)置閾值的方法檢測到R峰、S谷出現(xiàn)的時刻，而R峰時刻之前最近的過零處即為Q點，其流程如圖所示。在一次QRS識別中，R、S點先后被識別到，最后確定Q的位置，因此本方法能在一個QRS波群的S點時刻確定此波群的特征和信息，后期可根據(jù)QRS波群的特征（如QRS三點之間的時間間隔）進(jìn)行輔助診斷。

圖2 檢測流程圖

3 實驗結(jié)果

這次實驗分為靜態(tài)測試與動態(tài)測試兩部分，靜態(tài)測試中，被測試者處于站立靜止?fàn)顟B(tài)；動態(tài)測試中，被測試者在房間內(nèi)進(jìn)行走動。經(jīng)實驗驗證，如圖3所示，本方法在動態(tài)與靜態(tài)測試中均能有效抑制基線漂移和高頻噪聲，獲得較好的波形，同時能檢測出QRS點的位置。

圖3 實驗結(jié)果圖

測試環(huán)境：選用德州儀器ADS1292R芯片作為前端模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片，在實際測試中使用500Hz的頻率進(jìn)行采樣，使用電極貼片連接被測者測試樣本，分別利用傳統(tǒng)的基于差分法及形態(tài)學(xué)運(yùn)算檢測QRS波群的方法和本發(fā)明方法進(jìn)行測試并獲得結(jié)果數(shù)據(jù)；開啟自動化測試設(shè)備并運(yùn)用MATLB軟件編程實現(xiàn)兩種方法的仿真測試，根據(jù)實驗結(jié)果得到仿真數(shù)據(jù)。每種方法各測試7組數(shù)據(jù)，結(jié)果見表2、3。

4 結(jié)語

根據(jù)目前國內(nèi)外對廉價、實時性高的心電信號監(jiān)測識別軟件的需求，提出了基于差分過零檢測法的QRS波群識別算法，該方法在Pan_Tompkins方法的基礎(chǔ)上，加入了對QRS點的定位功能。從表2、3可以看出，本方法相對傳統(tǒng)方法在實時性高、運(yùn)算量少的同時還具有較高檢測準(zhǔn)確率。

表2 基于差分法及形態(tài)學(xué)運(yùn)算檢測QRS波群的方法測試數(shù)據(jù)表

本次實驗完成了基于ads1292系列前端芯片與STM32F103系列單片機(jī)的心電采集、處理系統(tǒng)，其性能表現(xiàn)良好。此外，該方法具有通用性，只需改動參數(shù)便可適用于其他采集硬件。因此本方法應(yīng)用前景廣闊。

表3 本方法實驗數(shù)據(jù)表