一種改進的消除心電信號基線漂移方法

戴　林

（韶關學院 信息科學與工程學院,廣東 韶關512000）

一種改進的消除心電信號基線漂移方法

戴林

（韶關學院 信息科學與工程學院,廣東 韶關512000）

摘要：單點三次樣條插值濾波消除基線漂移的前提是求取“基準點”,而求取“基準點”就要準確地找到R波峰,但尋找R波峰的準確性受到各種因素的影響,如高大T波等.本文利用兩點三次樣條插值濾波來擬合基線漂移,從而消除心電信號中存在的基線漂移噪聲.首先對原始心電信號求一階導數得到每一個周期內的最大和最小值點,然后對原心電信號通過固定截止頻率為1.5 Hz的高通濾波器.將一階導后的最大和最小值點作為這基準點的位置,濾波前后的差值作為基準點的幅度.然后對這些點進行三次樣條插值曲線擬合,所得到的擬合曲線為基線漂移曲線.在模擬基線漂移的情況下,通過實驗比較兩點方法比單點方法平均相關系數分別提高了0.012 4,在真實基線漂移的情況下相關系數提高了0.010 6.

關鍵詞：三次樣條插值；基線漂移；心電信號；基準點

基線漂移是心電信號檢測中的一項重要的干擾信號,常由于呼吸運動或電極接觸不良等原因造成.對于利用心電信號進行診斷和分析產生干擾和在預處理階段進行處理,去除基線漂移的好壞也直接影響后續心電處理結果的準確性.由于基線頻帶（約0.05～1.5 Hz）和ST段頻帶（約0.7～2 Hz）有重疊的部分,所以基線漂移會直接影響ST-T段檢測的精準性［1］.

過去對于心電信號基線漂移的處理方法有很多種,傳統方法如∶FIR濾波［2-3］,中值濾波［4］,小波濾波［5-6］,形態學濾波［7,11］,三次樣條插值濾波［1,8］等,以及近年的如∶小波自適應濾波［9］,自適應濾波器［10］等.以上各種濾波方法都有優缺點,總的來說對相應濾波器幅頻特性和線性相頻特性要求嚴格,必須具有陡峭的頻率過渡帶,以減少心電信號因幅度和相位失真產生的檢測失真.其中FIR濾波要求設計簡單,但要求固定的截止頻率；小波自適應濾波精度相對較高；三次樣條插值方法濾除基線漂移的好壞,關鍵在于是否準確找到基準點［1］.本文是對文獻［1］中的單點三次樣條插值方法提出改進方法,使之適應更廣的基線頻率分布,并使之適應在實際檢測R波的不準確性.從實驗結果來看,本文兩點三次樣條插值方法相對于單點三次樣條方法有明顯改善.

1　實驗方法

1.1三次樣條插值

三次樣條差值是對于一個特定的數據集合,如果給出,n個給定點的數據,就可以利用這n個給定點將數據集合分為n-1段,用n-1段三次多項式在每兩個連續給定數據點之間構建一個三次樣條.三次樣條函數的構造過程如下∶設有χ1<χ2<…χn-1<χn共n個插值節點,則經過數據點（χ1,y1）,（χ2,y2）,…,（χn-1,yn-1）,（χn,yn）的三次樣條S（χ）是一組三次多項式為公式（1）.

有節點處的連續性和節點處的一階導和二階導的光滑性.由邊界條件可以求得a1,b1,c1以及d1的值.求得Si（χ）的表達式,進而得到擬合后的光滑曲線.

1.2基準點的選取

1.2.1單點實驗方法

文獻［8］中所采用的三次樣條插值法是找準PR段基準點.而大多數的心電信號PR段與基線平齊,所以只要在PR內準確找到基準點,并利用三次樣條插值的方法就能近似擬合出漂移曲線.在文獻［1］提到當遇到帶噪聲或者PR段不平直的信號時,由于找“基準點”困難,導致其濾波性能有所下降.所以在文獻［1］中提出了尋找新的基準點的方法,文中首先通過一個固定截止頻率為1.5 Hz的FIR高通濾波器,消除ECG中的基線,由于QRS波的頻率和基線的頻率基本沒有重疊,把 QRS波段內頻率最高的R峰的位置和其幅度在濾波前后的變化值認為是一個“基準點”的位置和幅度.通過這些基準點用三次樣條插值的方法擬合出一條曲線,這條曲線就是基線.再將原ECG信號減去擬合后的曲線就得到了去除基線漂移的ECG信號.這種方法對于低頻的基線（如0.3 Hz）能取得比較好的效果.但是尋找R波峰的準確性受各種因素的影響,如高大T波等.因此本文基于以上考慮提出改進方法.

1.2.2兩點實驗方法

文獻［1］中提到QRS波的中心頻率在17 Hz左右,這與基線的頻率沒有重疊的部分,這也本文采取的消除基線漂移的方法具有可行性的前提.具體方法步驟如下∶

（1）首先用截止頻率為45 Hz的FIR低通濾波器去除可能存在的工頻和高頻干擾.

（2）將去除工頻和高頻干擾的ECG信號求導,取得每個周期內的頻率變化最大的位置（一般是R波前后）即求導后的最大和最小值.

（3）通過固定截止頻率為1.5 Hz的高通濾波器,并將濾波前后的ECG信號相減.

（4）將（2）中得到的最大和最小值的位置和（3）中得到的相應位置的相減后的幅度作為基準點的位置和幅度.

（5）將得到的所有基準點（一個周期內有最小和最大兩個基準點）用三次樣條插值的方法進行曲線擬合,得到一條光滑的曲線就是基線.

（6）用原ECG信號減去基線就得到濾除基線漂移的“干凈”的ECG信號.流程圖見圖1.

2　實驗設計

2.1實驗數據

實驗分成二種情況∶一是模擬ECG信號疊加上人工生成的基線,二是從廣州軍區總醫院胸痛中心的心電數據庫中獲得含有基線漂移的ECG信號.對這二種情況分別采取50個樣本進行實驗,比較單點方法和兩點方法的優劣.

圖1　消除基線漂移實驗流程圖

在第一種情況中,實驗中的人工模擬合成基線是頻率為0.3 Hz幅度為200μV的正弦信號,疊加上頻率為0.6 Hz幅度為150μV的余弦信號,再疊加上頻率為0.45 Hz幅度為100μV的正弦信號構成；此處干凈的ECG信號是用程序模擬生成的.將兩種基線漂移分別疊加到模擬心電信號上.基線噪聲和疊加了基線噪聲的ECG信號如圖2所示.圖2中橫軸代表時間,縱軸代表電位.其中圖2中a是沒有添加基線漂移的ECG信號,b是頻率為0.3 Hz幅度為200μV的正弦信號,疊加上頻率為0.6 Hz幅度為150μV的余弦信號,再疊加上頻率為0.45 Hz幅度為100μV的正弦信號構成的人工基線.c是添加有基線b的ECG信號.

圖2　第二種人工基線及添加基線漂移的ECG信號

第二種情況是從廣州軍區總醫院胸痛中心的心電數據庫中截取30拍獲得的含有基線漂移ECG信號.

圖3　真實的含基線漂移的ECG信號

2.2結果分析

分別對二種情況用單點法和兩點法進行了實驗,對于第一種情況頻率為0.3 Hz幅度為200μV的正弦信號,疊加上0.6 Hz幅度為150μV的余弦信號,再疊加上0.45 Hz幅度為100μV的正弦信號所構成的基線漂移.分別單點方法和兩點方法進行實驗,檢測結果見圖4.圖4橫軸代表時間,縱軸代表電位.其中帶菱形鉆的線條1是單點方法的檢測結果,帶星號的線條2是兩點方法的檢測結果,線條3是實際的模擬基線漂移.從圖中可以看到除了剛開始一段（一個心拍左右）的數據出現較大偏差之外,兩點方法所檢測到的基線漂移曲線與實際模擬基線漂移近似吻合.通過分別計算兩點方法和單點方法所擬合的基線與實際模擬基線的平均相關系數,得到兩點方法為0.992 5,而單點方法為0.980 1.可見本文方法相比單點法有較大提升.

圖4　第一種情況下兩種方法的實驗結果比較　

圖5　臨床數據下兩種方法實驗結果比較

對于第二種情況,真實的含有基線漂移ECG信號的檢測結果如圖5所示.圖5橫軸代表時間,縱軸代表電位.帶星號的曲線1是兩點方法的檢測結果,曲線2是心電數據庫中的基線漂移,帶菱形鉆的曲線3是單點方法的檢測結果.通過計算兩點方法和單點方法所擬合的基線與心電數據庫中的基線求平均相關系數,得到兩點方法為0.991 2,而單點方法為0.980 6,可見該方法相比單點方法效果好.

3　結論

本文主要是對利用三次樣條插值的方法去除ECG信號中存在的基線漂移噪聲的節點選取進行了討論并通過實驗證實本文方法的可行性.三次樣條插值曲線擬合,節點的正確選取直接影響曲線擬合的準確性.本文中節點的選取采用ECG信號中一個節拍內斜率最大的和最小的兩個點,即一個節拍內變化最激烈的兩個位置.通過求導可以很容易求得這樣的兩個點（一般在R波前后）,然后用固定截止頻率為1.5 Hz的高通濾波器對ECG信號進行濾波.由于本身ECG信號頻率的分布特點,基線漂移噪聲的頻率在0.05 Hz至1.5 Hz之間,而ECG信號本身的高頻成分在17 Hz左右并沒有重疊的部分.所以在進行高通濾波的時候基本上不對ECG信號本身的高頻成分造成影響.對濾波前后的ECG信號相減,求得以上每個節拍內的兩個點的值,從而得到了三次樣條插值曲線擬合所需的節點.對所有節點進行擬合得到的曲線就是基線.通過本文的實驗來看,本文方法比文獻［1］中的方法更為準確.

參考文獻：

［1］夏恒超,詹永麒.一種新的基于三次樣條插值技術的心電圖基線漂移消除方法［J］.生物醫學工程學雜志,2003,20（3）∶524-526.

［2］Van A J,SCHILER T.Remova1of base-1ine wander Power-1ine interference from ECG by an efficient FIR fi1terwith a reduced number of taPs［J］.IEEE BME,1985,32（12）∶1052-1060.

［3］LIAN Y,YU JH.A 1ow Power 1inear Phase digita1FIR fi1ter forwearab1e ECG device［C］.In∶Proceedingsof the 2005 IEEE Engineering in Medicine and Bio1ogy 27th Annua1Conference Shanghai,China∶2005∶7357-7360.

［4］CHOUHAN V,MEHTA S.Tota1remova1of base1ine drift from ECG signa1［C］.In∶Internationa1Conference on ComPuting∶Theory and APP1ication（ICCTA,07）.Washington DC,USA∶IEEE ComPuter Society,2007∶512-515.

［5］萬相奎.基于多分辨率分析的ECG基線漂移矯正算法［J］.計算機工程與設計,2008,29（13）∶3482-3484.

［6］A1arka S,Arijit B,Abhijit L.APP1ication of Frame1et Transform in Fi1tering Base1ine Drift from ECG Signa1s［C］.2nd Internationa1Conference on ComPuter,Communication,Contro1and Information Techno1ogy（C3IT-2012）on February 25-26,2012（4）∶862–866.

［7］Rishendra V,Rini M,Vikrant B.An ImProved A1gorithm for Noise SuPPression and Base1ine Correction of ECG Signa1s［C］. Proceedings of the Internationa1Conference on Frontiers of Inte11igent ComPuting∶Theory and APP1ications（FICTA）,Advances in Inte11igent Systems and ComPuting,2013（199）∶733-739.

［8］BANER LE.APP1ication of the imPedance technique to the resPiratory system［J］.IEEE Engineering in Medicine and Bio1ogy Magazine,1989,8（1）∶50-52.

［9］席濤,楊國勝,湯池.基于自適應濾波的心電圖中呼吸信號的提取方法［J］.第四軍醫大學學報,2005,26（9）∶852-854.

［10］田絮資,楊建,黃力宇.心電信號去噪的數學形態學濾波器［J］.計算機工程與應用2012,48（2）∶124-126.

［11］Va1tino X A,Wi11is JT,Truong Q N,et a1.ComParing stress ECG enhancementa1gorithms［J］.IEEEEngineering in Medicine and Bio1ogy,1996,15（3）∶37-44.

（責任編輯∶歐愷）

中圖分類號：TN911.7

文獻標識碼：A

文章編號：1007-5348（2015）10-0005-05

［收稿日期］2015-07-07

［基金項目］韶關學院科研項目（314-140235）；廣東省自然科學基金項目（S2013010011947）.

［作者簡介］戴林（1987-）,女,湖南婁底人,韶關學院信息科學與工程學院助理實驗師,碩士；研究方向∶生物醫信號處理及實驗教學管理.

An Im Proved M ethod for Removlng ECG Basellne Drlft

DAILin
（Information Science and Engineering Co11ege,Shaoguan University,Shaoguan 510002,Guangdong,China）

Abstract∶Sing1e-Point cubic sP1ine interPo1ation fi1ter to e1iminate base1ine drift Premise is to strike a″reference Point″,and striking a″reference Point″wi11 find exact1y R Peaks.However,1ooking the accuracy of R Peak is affected by various factors,such as ta11T wave.In this PaPer,two cubic sP1ine interPo1ation fi1ter were to fit the base1ine drift,thereby e1iminating the Presence of ECG base1ine drift noise.First1y,the origina1ECG found the first derivative maximum and minimum Points of each cyc1e,then the origina1 ECG signa1 went through a fixed cut-off frequency of 1.5 Hz high-Pass fi1ter.Take the first-ordermaximum andminimum Points of such range as the reference Point,the difference between the 1st and the 2nd fi1tering as a reference Point range.Then these Points cubic sP1ine interPo1ation curve fitting was obtained as a base1ine drift curve.In the case of ana1og base1ine drift by comParing two exPerimenta1methods than the sing1e-Pointmethod,it imProved the average corre1ation coefficient 0.012 4；in the case of rea1base1ine drift corre1ation coefficient,it increased by 0.010 6.

Key words∶cubic sP1ine interPo1ation；base1ine drift；ECG signa1；reference Point