一種基于多尺度數學形態學的心電信號去噪方法

王薇

本文采用了基于多尺度數學形態學和多幀微分模量累積的QRS波群檢測算法。將圖像處理領域中的數學形態學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，提高了信號的質量。

【關鍵詞】多尺度 數學形態學 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生失真變形，直接影響了心電分析及智能診斷的準確性。因此，有效的噪聲處理非常重要。

數學形態學是從二維數字圖像處理領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學形態濾波器用于圖像處理，比單尺度數學形態法有更好的效果。

本文介紹了在心電信號QRS波群檢測時的多尺度數學形態濾波器概念，采用多尺度top-hat運算和bottom-hat運算，結合了多尺度數學形態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心電信號標準數據庫來驗證方法的準確性。

2 方法

數學形態學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 結果

本文以MIT/BIH標準數據庫提供的心電信號作為實驗數據，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，該計算結果良好。

4 結論

心電信號的噪聲去除對心臟疾病的智能判斷有重要作用。本文設計了多尺度的數學形態學濾波算法，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

[1]崔屹.圖像處理與分析：數學形態學方法及應用[M].北京：科學出版社，2000.

[2]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（02）：124-126.

作者單位

武漢理工大學信息工程學院 湖北省武漢市 430070