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心電信號肌電干擾的去除與特征點檢測算法的研究

發(fā)布時間:2020-01-19 09:50
【摘要】:心臟疾病無時不危害著人類的健康,甚至生命,因此對心電(ECG)信號自動分析系統(tǒng)的研究具有很高的臨床價值,同時也是國內(nèi)外學者的研究熱點。實際檢測到的ECG信號很容易被各種類型的干擾信號影響,進一步影響對信號的分析處理。本文主要對肌電干擾的去除與特征點檢測這兩個方面分別展開研究。ECG信號是一種比較微弱的信號,頻率也較低,在采集的過程中往往被各種噪聲干擾,而對ECG信號的消噪處理是檢測信號特征點的前提條件,取得的消噪效果直接影響著下一步對信號的檢測結(jié)果。另外ECG信號中的特征點含有十分重要的生理信息,有著不可估量的學術(shù)價值和實際意義。首先,文章對ECG信號的幾種常見干擾的來源及類型進行了總結(jié)與分析,主要有基線漂移、肌電干擾和工頻干擾這三類。簡單介紹了小波變換理論,利用小波閾值消噪法來消除基線漂移與工頻干擾。在對干擾類型的分析中得出肌電干擾的去除一直是研究的難點,近年來對ECG信號肌電干擾的研究較少,本文針對頻率分布較廣的肌電干擾做了深入的研究,提出一種結(jié)合經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)算法與主成分分析(PCA)技術(shù)的去噪法來去除ECG信號的肌電干擾,通過對MIT-BIH心率失常數(shù)據(jù)庫中記錄的數(shù)據(jù)進行實驗,同時也定性分析了所得的信噪比(SNR)和均方誤差(MSE)。結(jié)果表明,所提方法整體上優(yōu)于小波閾值消噪法與EMD消噪算法,解決了導致信號產(chǎn)生震蕩和丟失有用信息的難題。通過算法去噪處理后獲得較干凈的ECG信號。其次,對預處理后的信號進行特征點檢測,目前以小波變換最為流行,其核心思想是在某尺度上找尋小波變換模極值對,它們之間的過零點所在的地方就是ECG信號特征點的對應點。由ECG信號的常識可知,QRS特征波的R波在一定區(qū)域內(nèi)幅值、斜率最大以及寬度最廣。本文提出一種區(qū)域閾值配對算法來檢測波形特征點,對ECG信號用二次樣條小波基函數(shù)和多孔(ATrous)算法進行小波變換求取模極值,用正極大閾值來確定搜索區(qū)域,再以這個正極大閾值為起點,這個確定區(qū)域為搜索范圍,向右側(cè)搜索負極大閾值點,把這兩個閾值配對,他們兩者間的過零點就是R峰的對應點。以R峰為基準來檢測Q波、S波以及QRS特征波的開始點與結(jié)束點,此算法能在保持采樣信號完整性的基礎上精確定位QRS特征波。實驗證明,該算法檢測出的QRS波的準確率較高,一定程度上降低了計算復雜度,實時性較好。由于幅度小且頻率低的P、T波對心血管疾病的診斷分析同樣起著至關(guān)重要的作用,本文在對信號的QRS特征波準確定位后,削平QRS特征波,在二次樣條小波變換的過程中,采用區(qū)域閾值配對法來檢測P波,然后結(jié)合圓弧逼近法,精確定位T波的位置,經(jīng)過仿真,實驗的結(jié)果表明:本文所提算法降低了采樣信號的誤檢率,抬高了檢測的靈敏度和準確率。最后,概括文章研究的主要內(nèi)容,包括結(jié)合EMD算法與PCA技術(shù)來去除肌電干擾和區(qū)域閾值法來檢測ECG信號特征點,其中優(yōu)化主成分分量的選取閾值和構(gòu)造新的小波基函數(shù)是下一步的工作重點。
【圖文】:

心電圖,電信號,體液,信號放大


不斷發(fā)生改變的生物信號轉(zhuǎn)化成的電信號經(jīng)心臟旁邊的傳導電信號的組織和相應體液傳到體表,放置在體表適當部位的電極所測得的電位變化經(jīng)信號放大設備放大后即為心電圖,是心臟內(nèi)部興奮活動的反映,如圖2.1所示。圖2.1 一個周期的ECG信號

曲線,尺度,幅度,頻率


反對稱濾波器,其采樣頻率為360赫茲,那么小波變換后的這個濾波器的幅度與頻率的關(guān)系曲線如下圖。圖4.2 幅度與頻率的關(guān)系曲線(j表示分解尺度)根據(jù)圖4.2可知,分解尺度越大,那么相應尺度上的小波系數(shù)所表示的信息頻率范圍越低。高頻信息分布小波系數(shù)上的尺度一和尺度二上,主要指高頻噪聲;而低頻信息分布在小波系數(shù)的尺度五上,比如基線漂移等低頻噪聲;對于QRS特征波來說,相對聚集的頻率段為較低頻率(15-25Hz),分布在小波系數(shù)的尺度三或者尺度四上,當T波比較高大時,會影響到尺度四,,所以本章選用尺度三,不僅計算量得到減少,還可以提高運行速度。4.2.4 文章所提算法對 R 波的檢測首先對ECG信號用二次樣條小波基函數(shù)和ATrous算法進行小波變換求取模極值,用模極大值來確定搜索區(qū)域
【學位授予單位】:長沙理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:R540.4;TN911.23

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1 陳瑞紅;斜坡收縮中肌電干擾信號的AR建模[J];國外醫(yī)學.生物醫(yī)學工程分冊;1995年03期

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本文編號:2571036


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