動(dòng)態(tài)心電信號(hào)干擾的識(shí)別研究

熊 昕，岑人經(jīng)

（華南理工大學(xué) 生物科學(xué)與工程學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程系，廣東 廣州 510006）

動(dòng)態(tài)心電信號(hào)干擾的識(shí)別研究

熊 昕，岑人經(jīng)

（華南理工大學(xué) 生物科學(xué)與工程學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程系，廣東 廣州 510006）

目的 研究能夠有效濾除動(dòng)態(tài)心電信號(hào)各種噪聲和干擾，使有效信號(hào)得以突出的算法。方法 分析動(dòng)態(tài)心電信號(hào)干擾的形態(tài)特點(diǎn)及統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)，針對(duì)不同種類的干擾提出識(shí)別辦法，估算信噪比。結(jié)果 本算法能有效估計(jì)信噪比的大小，有助于在心電監(jiān)護(hù)中拋棄計(jì)算錯(cuò)誤的導(dǎo)聯(lián)，減小有效信號(hào)值估的偏差。結(jié)論 本文算法具有較強(qiáng)的抗干擾能力，可靠性高，使監(jiān)護(hù)系統(tǒng)能夠有效地利用多導(dǎo)聯(lián)的信息得到準(zhǔn)確的分析診斷結(jié)果。

心電圖儀；心電監(jiān)護(hù)；動(dòng)態(tài)心電信號(hào)；識(shí)別；算法

0 前言

常規(guī)心電圖是病人在靜臥情況下由心電圖儀記錄的心電活動(dòng)。它是在心動(dòng)周期內(nèi)由心臟電位變化而引起的體表幾個(gè)點(diǎn)上記錄數(shù)秒至十余秒的電位差隨時(shí)間變化的圖形(ECG)，對(duì)心律失常等疾病的發(fā)現(xiàn)率有限[1]。心臟工作受諸多因素影響，特別是環(huán)境和人的精神狀態(tài)都會(huì)誘發(fā)潛在的心臟病的發(fā)作。因此需要?jiǎng)討B(tài)心電圖(Dynamic electrocardiography)來記錄病人處于正常生活、工作、活動(dòng)條件時(shí)的心電變化，從而捕捉到初級(jí)的潛在的心臟疾病的心電信息。自Holter成功地研制出了第一臺(tái)動(dòng)態(tài)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)后，動(dòng)態(tài)心電監(jiān)護(hù)技術(shù)成為檢出定量心律失常、心肌缺血的重要而有效的診斷方法，也使部分心臟病的早期診斷和治療成為可能。

1 動(dòng)態(tài)心電信號(hào)的干擾

隨著濾波器技術(shù)的發(fā)展，信號(hào)中的噪聲和干擾能盡可能多地被濾除，有效信號(hào)得以突出。然而，無論技術(shù)怎樣發(fā)展，要同時(shí)保證算法的簡(jiǎn)單和有效比較困難，須以應(yīng)用為背景，對(duì)算法的速度和效果進(jìn)行綜合考慮以進(jìn)行取舍。實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)中可能引入各種各樣的噪聲和干擾，要在短時(shí)間內(nèi)將它們?nèi)繛V除非常困難。為了使算法達(dá)到一定的可靠性，必須能夠在實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)中識(shí)別各種噪聲、干擾，并利用多導(dǎo)聯(lián)分析的優(yōu)勢(shì)，丟棄由噪聲、干擾產(chǎn)生的錯(cuò)誤結(jié)果。

以往噪聲、干擾都是根據(jù)產(chǎn)生原因分類，如生理方面的干擾有：呼吸引起的基線漂移和肌電干擾；技術(shù)方面的干擾有：電源工頻干擾、電極接觸噪聲以及動(dòng)作矯作物等[2]。這種分類法有利于對(duì)干擾本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，然而對(duì)于計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別，從干擾的形態(tài)特點(diǎn)及統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)進(jìn)行分類更加具有指導(dǎo)實(shí)踐的意義。本文主要把干擾分類為高頻噪聲、短時(shí)間內(nèi)某導(dǎo)聯(lián)上無信號(hào)引起的噪聲、低平心電波形上的噪聲和基線突然大幅抖動(dòng)造成的噪聲。

2 識(shí)別方法

2.1 高頻噪聲

高頻噪聲一般是由于肌電干擾、電極接觸噪聲或移動(dòng)產(chǎn)生的[3]，其典型形態(tài)如圖1所示（圖中的心電波形皆經(jīng)過Notch濾波）。圖1中所示的各種形態(tài)的高頻噪聲其共同特點(diǎn)是頻率較高，且各導(dǎo)聯(lián)上均有分布，但噪聲水平不同。一般而言，噪聲水平越高，QRS復(fù)波識(shí)別出錯(cuò)可能性越大，故可根據(jù)噪聲水平的大小評(píng)價(jià)各導(dǎo)聯(lián)計(jì)算結(jié)果的可靠性。噪聲水平過高的導(dǎo)聯(lián)，將被棄用。

圖1 不同形態(tài)的高頻噪聲

由于此時(shí)真實(shí)心電信號(hào)并未分離出來，噪聲水平大小只能通過某些方法進(jìn)行初步的估計(jì)。可以采用平滑濾波之后的結(jié)果作為參考信號(hào)以替代真實(shí)心電信號(hào)，累加各采樣點(diǎn)實(shí)際信號(hào)大小與參考信號(hào)大小的偏差作為噪聲水平的估計(jì)[4]。假設(shè)共有采樣點(diǎn)N，則噪聲水平：

其中，xi為采樣點(diǎn)i的實(shí)際信號(hào)大小，為采樣點(diǎn)i的參考信號(hào)大小。參考信號(hào)由21點(diǎn)最小二乘拋物線擬合平滑濾波得到，該濾波器利用某采樣點(diǎn)前后各10點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑。設(shè)采樣點(diǎn)為n，加上前后各10點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)共有21個(gè)采樣數(shù)據(jù)分別為 ：x(n-10)、x(n-9) …x(n-1)、x(n)，x(n+1)、x(n+2) …x(n+9)，x(n+10)，令21點(diǎn)濾波器后數(shù)據(jù)為，則：

當(dāng)采樣頻率為500Hz時(shí)，該平滑濾波器作用相當(dāng)于低通，截止頻率為25Hz左右，對(duì)高頻信號(hào)具有較好的濾除效果且保證了QRS復(fù)波形態(tài)不失真，用其作為對(duì)高頻噪聲水平NoiseHigh估計(jì)的參考信號(hào)可行。根據(jù)估計(jì)出的噪聲水平大小可知不同導(dǎo)聯(lián)短時(shí)間內(nèi)高頻噪聲的整體水平。

2.2 短時(shí)間內(nèi)某導(dǎo)聯(lián)上無信號(hào)

由于移動(dòng)等原因可能使心電信號(hào)超出放大器的線性范圍或AD采樣的范圍，致使某導(dǎo)聯(lián)上無心電信號(hào)。若不考慮這種情況，僅按照式(1)進(jìn)行判斷，則會(huì)得到II導(dǎo)聯(lián)上噪聲最小最可靠的結(jié)果，而實(shí)際上用II導(dǎo)聯(lián)進(jìn)行判斷會(huì)漏檢2個(gè)心搏I(xiàn)導(dǎo)聯(lián)可靠性最高。

經(jīng)觀察，無信號(hào)的波形各采樣點(diǎn)的大小均在±15.0以內(nèi)可在用式(1)分析時(shí)增加一閾值Thresholdsig，若實(shí)際信號(hào)大小在閾值以內(nèi)的點(diǎn)有連續(xù)m個(gè)，當(dāng)m超過250（500ms）時(shí)則將這m個(gè)連續(xù)點(diǎn)視作無信號(hào)，這些點(diǎn)不進(jìn)行噪聲水平判斷式(1)中采樣點(diǎn)大小變?yōu)镹-m。用這種方法可避免某導(dǎo)聯(lián)無信號(hào)時(shí)對(duì)噪聲水平判斷造成影響。

2.3 低平心電波形上的噪聲

當(dāng)各導(dǎo)聯(lián)心電波形上高頻噪聲水平相當(dāng)時(shí)，波形較低平的導(dǎo)聯(lián)其信噪比相對(duì)其他導(dǎo)聯(lián)而言較低，如圖2所示，I導(dǎo)聯(lián)和III導(dǎo)聯(lián)的噪聲水平相當(dāng)，而III導(dǎo)聯(lián)的信噪比較低[5、6]故若簡(jiǎn)單的以高頻噪聲水平來進(jìn)行判斷在某些情況下將有失準(zhǔn)確，應(yīng)進(jìn)行信噪比的估計(jì)，并以此判斷各導(dǎo)聯(lián)計(jì)算結(jié)果的可靠性。

圖2 低平心電波形上的噪聲

由于此時(shí)真實(shí)信號(hào)并未分離出來，只能采取一些方法進(jìn)行信噪比的估計(jì)，本文給出二種方法。

方法一，以每導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的最大值與最小值之差作為有效信號(hào)的估計(jì)，則每導(dǎo)聯(lián)信噪比的估計(jì)為（N為采樣點(diǎn)大小）：

該方法的物理意義比較直觀，近似于每采樣點(diǎn)的平均噪聲與信號(hào)峰峰值之比。然而這里的噪聲并非真實(shí)噪聲，是采樣值與平滑濾波之后的值之差，而平滑濾波相當(dāng)于低通，對(duì)于高頻信號(hào)有衰減作用，故峰峰值較大的真實(shí)信號(hào)經(jīng)過平滑濾波后，一部分有效信號(hào)當(dāng)作噪聲被濾除，相應(yīng)的計(jì)算出來的噪聲水平比真實(shí)噪聲水平要高。因此采用該方法進(jìn)行估計(jì)疊加了相同水平噪聲的低平心電波形計(jì)算出來的噪聲水平NoiseHigh將比高聳波形要低。為了使信噪比估計(jì)更為實(shí)用，必須對(duì)該方法進(jìn)行一定的修正，而且計(jì)算量不能增加很多，于是給出了修正后的信噪比估計(jì)方法。

方法二，計(jì)算出每導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的最大值與最小值之差作為該導(dǎo)聯(lián)有效信號(hào)的估計(jì)，記為PP(i)；找到有效信號(hào)的最大值，記為PPmax；用最大值比上每導(dǎo)聯(lián)的有效信號(hào)所得的商作為比例因子對(duì)噪聲水平進(jìn)行修正，則每導(dǎo)聯(lián)信噪比的估計(jì)為（N為采樣點(diǎn)大小）：

該方法對(duì)噪聲水平進(jìn)行線性擴(kuò)大，修正不同形態(tài)的波形其噪聲水平計(jì)算方法上的系統(tǒng)誤差。經(jīng)實(shí)踐驗(yàn)證，該方法對(duì)信噪比進(jìn)行估計(jì)更加靈活有效。

2.4 基線突然大幅抖動(dòng)

由于電極接觸，某些導(dǎo)聯(lián)的基線可能產(chǎn)生瞬時(shí)大幅抖動(dòng)，如圖3所示，其頻率一般較呼吸產(chǎn)生的基線漂移要高，不宜用高通濾波濾除[7]。這種干擾對(duì)于式(4)的信噪比估計(jì)公式有較大影響，致使有效心電信號(hào)的峰峰值估計(jì)出現(xiàn)較大偏差。

圖3 基線突然大幅抖動(dòng)的示例波形

為了盡可能的避免這種干擾產(chǎn)生的影響，增強(qiáng)算法的抗干擾能力，在有效信號(hào)峰峰值估計(jì)中引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制。由于干擾總是隨機(jī)的，其大小和出現(xiàn)的時(shí)刻不確定，而真實(shí)心電信號(hào)一般具有周期性和穩(wěn)定性的特點(diǎn)，若所估計(jì)的峰峰值大小的當(dāng)前值PPcur與前次PPlast相比變化較大，則以前次峰峰值為基礎(chǔ)，用當(dāng)前值對(duì)峰峰值估計(jì)進(jìn)行修改；若峰峰值大小連續(xù)幾次穩(wěn)定在一定范圍內(nèi)，則根據(jù)該范圍確定峰峰值估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)參考值PPref，標(biāo)準(zhǔn)參考值PPref在峰峰值修改公式中所占權(quán)重最大。引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制后，算法可學(xué)習(xí)、記憶波形穩(wěn)定時(shí)的狀態(tài)，由于對(duì)PPcur權(quán)重m和PPlast權(quán)重n的兩套不同取值，使得干擾發(fā)生時(shí)算法能保證一定的穩(wěn)定性，干擾消失后估計(jì)值能快速回到真實(shí)值附近。

3 討論

本文總結(jié)了四種不同形態(tài)的干擾及其對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)算法的不利影響，分析討論出各導(dǎo)聯(lián)信噪比的實(shí)時(shí)估計(jì)方法，有助于在監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中及時(shí)拋棄計(jì)算錯(cuò)誤的導(dǎo)聯(lián)，充分有效地利用多導(dǎo)聯(lián)的信息得到準(zhǔn)確的分析診斷結(jié)果，為心電參數(shù)的進(jìn)一步準(zhǔn)確計(jì)算打下基礎(chǔ)。

[1] 何軍.動(dòng)態(tài)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的發(fā)展和現(xiàn)狀淺析[J].中國(guó)醫(yī)療器械信息,1997,3(6):11-12.

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[3] 閆潤(rùn)強(qiáng),詹永麒,胡偉國(guó),等.12導(dǎo)聯(lián)同步心電信號(hào)的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的研究[J].中國(guó)醫(yī)療器械雜志,2002,26(2):88-91.

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[7] 陳素明,等.實(shí)用心電圖手冊(cè)[M].上海:上海科學(xué)技術(shù)出版社,1994:1-31.

Research on Recognizing the Interference of Dynamic ECG Signal

XIONG Xin, CEN Ren-jing
(Department of Biomedical Engineering, School of Biologic Science and Engineering, South China University of Technology,Guangzhou Guangdong 510006, China)

Objective To develop an algorithm in order to filter various noise and interference effectively and to make the available signal stand out. Methods Analyzed the morphological and statistical characteristic of interference of dynamic ECG signal, and proposed recognition methods for different types of interference and estimate the SNR.Results The algorithm can estimate the value of SNR effectively and help to throw away leads which give wrong value and decrease the bias in estimating the value of effective signal. Conclusion The algorithm has strong ability of anti-jamming, high reliability, and can contribute to obtain accurate result of analysis and diagnosis by employing the information of multi-lead effectively in monitoring systems.

electrocardiograph; ECG monitoring;dynamic ECG signal; recognization; algorithm

R318

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2010.03.010

1674-1633(2010)03-0034-03

2009-07-16

本文作者：熊昕，在讀碩士研究生。

岑人經(jīng)，教授，博士生導(dǎo)師。

作者郵箱：xiong_xin@foxmail.com