基于樹莓派的實時心臟病輔助診斷

顏芳 禹素萍 許武軍

摘 要：依據心電圖特征參數R峰面積與S峰面積比，對正常、異常心電圖進行快速二分類以提高心電分類效率和準確率。通過MIT-BIH數據庫統計分析，正常心電圖R峰面積與S峰面積比遠大于異常心電圖中的面積比值。在QRS波群檢測中，改進QRS波群起止點檢測算法，將移動窗口積分法、距離最大值法與斜率突變法3種方法加權平均結果作為QRS起止點最終檢測結果，彌補單一算法的不足，提高起止點檢測精確度，為面積比計算及后續心臟病輔助診斷提供可靠前提。基于低功耗、便攜的樹莓派平臺實現算法，以樹莓派Raspbian系統自帶的Python為工具，構建了一個便攜、實時的心電輔助診斷平臺。

關鍵詞：面積比;樹莓派;心電圖;心臟病輔助診斷

DOI：10. 11907/rjdk. 182448

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）006-0101-05

Abstract：In this paper， the area ratio of R peak and S peak in electrocardiogram （ECG） is presented to distinguish normal ECG and abnormal ECG quickly， and improve the efficiency and accuracy of ECG diagnosis. According to the statistics of MIT-BIH database data， the ratio of R peak area to S peak area in normal ECG is far greater than which in an abnormal ECG. In QRS complex detection， the algorithm of detecting the starting and ending point is improved. The result of weighted average of three methods including ?moving window integration， maximum distance method and slope mutation is used as the final detection result of the starting and ending point of QRS complex， which provides a reliable premise for the calculation of area ratio and the subsequent auxiliary diagnosis of heart disease. The implementation of the algorithm is based on the low power and portable raspberry Pi platform. The algorithm implementation tool is Python which is a system software in Raspbian system， a portable and real-time auxiliary ECG diagnosis platform is constructed.

Key Words： area ratio; Raspberry Pi; ECG; auxiliary diagnosis of heart disease

0 引言

心臟病是人類健康頭號殺手。全球約1/3人口死亡是因心臟病引起的，而我國每年死于心臟病的患者達幾十萬人。現有心臟疾病防治醫療模式以疾病治療為核心，然而研究結果表明，心臟疾病的病程具有不可逆性，因此心臟疾病預防和早期干預治療是目前公認的降低心臟疾病死亡率、減輕醫療負擔的最有效手段。所以研制可實時監控心臟情況并作出診斷和預警的心電圖（electrocardiogram，ECG）診斷系統尤為重要。

心電圖診斷系統在臨床中有良好的應用前景，其中可穿戴心電圖診斷系統的應用前景尤被看好。Holter是早期遠程心電監控系統[1]，但沒有遠距離傳輸功能，僅限于在醫院回顧心電監護信息，無法進行心電診斷。經電話傳送的心電圖監測（Transtelephonic ECG monitoring，TTM）[2]不受時間、地域限制，但當患者劇烈活動、干擾較大時無法有效工作。遙測心電監護系統[3]實時性有所改進，但患者活動受限，不適于長期心電監測?；谟嬎銠C網絡的遠程心電監護系統[4]將采集的心電信號通過計算機網絡將心電數據傳送到醫院心電監護工作站進行分析，但是數據傳輸是有線傳輸，患者活動受限，而且用戶須有PC機且傳輸過程受網絡影響很大，用戶一旦增多，系統就無法正常工作?；谝苿油ㄐ诺倪h程心電監控系統[5]不是有線傳輸，可給患者提供更大活動范圍，增加患者體驗舒適度。在心電診斷部分，對于心電信號診斷方面，研究學者也做了大量研究工作[6-10]。

如圖1所示，心電圖診斷系統通常包括兩部分：心電圖采集部分和心電診斷部分。目前可穿戴心電診斷系統已可以人性化地進行自動心電診斷，如趙儒哲等[6]提出的EPIC可穿戴心電診斷系統，EPIC ECG采集設備防水，可隔著衣物檢測心電信號，因而能長期采集心電信號，信號通過藍牙傳輸到PC端進行診斷。但是由于其采集的心電信號通過藍牙傳輸到PC端進行心臟病診斷時，不能進行實時處理，可能延誤病情;另外由于數據傳輸受距離和網絡強度等因素影響，如藍牙傳輸，降低了系統可靠性和穩定性。本文從診斷系統的角度出發，采用功耗低、可攜帶的樹莓派代替電腦端，將其直接和心電信號采集系統一起穿戴在身上，對采集到的心電信號可隨時處理，而且不受距離影響，使可攜帶的實時心電圖診斷成為可能，便于心臟實時監控與及時預警。本文還提出特征參數R峰面積與S峰面積比，使心電診斷更加類似于臨床診斷方法，從而獲得更加準確的診斷結果，且改進了QRS波群檢測算法，為心臟病診斷提供了一個可靠前提。