基于變分模態(tài)分解和自適應(yīng)雙閥值的 心電信號R波檢測

中圖分類號：TP391.41;R318.04 文獻標識碼：A 文章編號：1674-0033（2025）04-0033-06

Abstract： To achieve precise R-wave localization，this paper proposes an R-wave detection algorithm for ECG signals based on variational mode decomposition （VMD） and an adaptive dual threshold. The ECG signal is decomposed into K modal components via VMD.Effective componentsare selected for normalization and squaring，and the R-wave positions are extracted through smoothing filtering combined with anadaptive dual threshold.Simulation results demonstrate that the algorithm achieves high detection performance on 23 ECG signals from the MIT-BIH arrhythmia database.

Key words： electrocardiogram （ECG）; R-wave detection;variational modal decomposition; adaptive dual thresholds

心電信號（Electrocardiogram，ECG）由波、段、間期組成，記錄心臟活動情況，攜帶著豐富的臨床醫(yī)學(xué)信息，是心臟疾病類型判斷的重要信息。一個完整的心電信號周期主要由P波、PR段、QRS復(fù)合波、ST段、T波和U波構(gòu)成。其中，R波是心電信號波形中特征最明顯的波形，是確定心電信號各波段的重要依據(jù)，準確識別R波是心電信號分類的前提。在R波檢測方面，Pan等提出基于導(dǎo)數(shù)濾波器的R波檢測算法，利用導(dǎo)數(shù)濾波器對帶通濾波后的心電信號進行微分，以獲取R波的斜率信息，并通過自適應(yīng)雙閾值的方法實現(xiàn)R波的檢測，但該方法在特征波頻率變化時檢測性能會受到較大影響。此外，基于數(shù)學(xué)形態(tài)和包絡(luò)的QRS波檢測算法、基于差分閾值和模板匹配的方法、同步壓縮小波變換人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）[]及集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）[8等方法也被用于R波檢測。這些方法在不同程度上提高了R波檢測的準確性，但也存在一些局限性。本文提出一種基于變分模態(tài)分解（VariationalModeDecomposition，VMD）的R波檢測方法。通過對VMD的模態(tài)個數(shù) K 值進行優(yōu)化，將ECG信號分解為 K 個模態(tài)分量，提取出特征化模態(tài)分量，并結(jié)合自適應(yīng)雙閾值法進行R波的檢測定位。

1R波檢測定位算法

1.1變分模態(tài)分解（VMD）算法

VMD算法是一種處理非線性、非平穩(wěn)信號的有效方法，可以將ECG信號分解成有限個本征模態(tài)函數(shù)（intrinsicmodefuntion，IMF），在分解信號時采用循環(huán)迭代方法求取約束變分問題的最優(yōu)解，由此來確定分解后的每層模態(tài)的頻率中心和帶寬，實現(xiàn)信號各頻段的自適應(yīng)分解。

原始ECG信號包含P波、Q波、R波、T波、U波，還有工頻干擾、基線漂移、肌電信號等各種噪聲，經(jīng)過VMD分解，可分解成從低頻到高頻的各個模態(tài)分量。

VMD的本征模態(tài)函數(shù)定義為：

x_k（t）=A_k（t）cos[?（t）]

其中， ?（t） 是非遞減的， ?^′（t）?0 ；包絡(luò)線 A_k（t）?0 A_k（t） 與瞬時頻率 ω_k（t）=?^′（t） 相對于相位 ?（t） 的變換是緩變的。

VMD算法模型表達式為：

其中， 分別表示信號的第 k 個模態(tài)分量及其對應(yīng)的中心頻率， {x_k}={x₁，x₂，…，x_K} 表示 K 個模態(tài)分量的集合， {ω_k}={ω₁，ω₂，…，ω_k} 表示各個模態(tài)分量中心頻率的集合。

為求式（2）約束變分問題的最優(yōu)解，引入二次懲罰因子和增廣拉格朗日修正函數(shù)：

其中， Ψ_a 為懲罰因子， λ 為拉格朗日因子。

根據(jù)文獻[9]中的方法，從譜域解得到的模態(tài)分量及對應(yīng)的更新中心頻率表示為：

VMD算法的步驟：

1）當 n=0 ，初始化 入。

②當 n=n+1 時，開始執(zhí)行循環(huán)。

3）令 k=0，k=k+1 ，按式（5）和式（6）更新 {x_k}. {ω_k} 。

4）更新：

其中， τ 為雙上升時間步長。

5）滿足式（8）則停止迭代，否則重復(fù)VMD算法的步驟2）。

其中， ε 為收斂性判別標準的公差。

1.2模態(tài)個數(shù) K 值的選取

VMD算法中模態(tài)個數(shù) K 需要預(yù)先設(shè)定， K 值的大小直接關(guān)系到信號分解的結(jié)果。設(shè)定 K 值的算法是初設(shè)一個較大的 k 值，令 K=k 和 K=k-1 如果兩次分解的最后一個模態(tài)分量的中心頻率相近，則說明 k 設(shè)定的偏大，再取 K=k-1 和 K=k-2 依次循環(huán)，當兩次分解得到的最后一個模態(tài)分量的中心頻率差異較大時，即可求得最優(yōu)的 K 值[0]。

使用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫中103心電信號做試驗仿真，中心頻率結(jié)果如表1所示。

由表1可知，當 K=7 時，第7個模態(tài)分量的中心頻率比第6個模態(tài)分量的中心頻率更低，故K=7 偏大。當 K 減小到4時，最后一個模態(tài)分量中心頻率與 K=3 時的最后一個模態(tài)分量的中心頻率相差較大，且R波的頻率主要集中在 15～33Hz 故模態(tài)個數(shù) K=4 。

2.3R波定位

以MIT-BIH數(shù)據(jù)庫的103信號為例， _，K 值取4，是103信號的原始波形和四個模態(tài)分量，及其對應(yīng)的頻譜。

2）K 個模態(tài)分量分別是從低頻到高頻的表達，根據(jù)頻域相關(guān)性提取R波所在的有效模態(tài)分量IMF3，進行歸一化并平方后進行濾波處理，如圖2所示。

3）將濾波處理后的信號通過自適應(yīng)雙閾值獲取包絡(luò)峰值。自適應(yīng)雙閾值要跟隨信號的實時變化，設(shè)置一高一低兩個閾值，當某個波峰超過低閾值時，認為檢測到一個R波，通過比較波峰振幅與高低閾值的關(guān)系，來調(diào)整閾值。自適應(yīng)雙閾值的調(diào)整機制如式（9）和式（10）所示。

其中，peak表示檢測到的峰值， H_-lim 和 L_-lim 代表的是兩個閾值變化的下限，分別取0.3和0.23。

4）提取峰值包絡(luò)節(jié)點NT，根據(jù)節(jié)點NT確定R波的位置，記 R_i°

5）因為一般人的心律在一定間隔內(nèi)，只能出現(xiàn)一段QRS波，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域稱之為“不應(yīng)期”，所以為防止錯檢和漏檢，需要對檢測到的R波進行修正，對算法進行優(yōu)化。搜索 R_i 內(nèi)連續(xù)太近的波峰對，去除振幅最小的一個以排除誤檢。搜索 R_i 內(nèi)連續(xù)太遠的波峰對，將它們之間具有最高值處判定為R波來“添加”一個R波，這樣可以排除漏檢現(xiàn)象。根據(jù)心律對R峰值太過接近或太過分離進行判斷，判斷標準分別為：

其中， R（k） 表示第 k 個 R 峰， R（j） 表示第 j 個 R 峰，F(xiàn)_s 表示所檢測心電信號的心率， HR_max 表示最大心率，本文取 HR_max=220bpm，HR_min 表示最小心率，本文取 HR_min=30 bpm。

2數(shù)據(jù)選取與性能評估

2.1數(shù)據(jù)的選取

本文所采用的心電信號數(shù)據(jù)來自Physionet官網(wǎng)提供的MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫。MIT-BIH數(shù)據(jù)庫包含48條雙通道流動心電信號紀錄，來自于47個受試者，圖3為MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫中103信號記錄的雙通道信號。

每一條心電信號記錄的采樣頻率為 30Hz 有65000個采樣點數(shù)，記錄時間約為 30min 在每條記錄中，心電信號的節(jié)拍都是由幾位專家在一個小間隔內(nèi)使用交互式驗證手動確定。該數(shù)據(jù)庫的心電信號具有現(xiàn)實變化中各種QRS形態(tài)。

本文選取每條心電信號記錄的前 5min 的數(shù)據(jù)，并采用幅值更大的第1通道即肢體導(dǎo)聯(lián)（MLII的數(shù)據(jù)作為試驗的信號輸入。

2.2性能指標

為了對本文R波的識別效果進行定量分析，引入靈敏度 Sen ，陽性準確率 P₊ 和準確率 Acc 這三個指標對仿真結(jié)果進行評估。

1）靈敏度

其中， TP 表示正確檢測到的R波總數(shù)， FN 表示漏檢的R波總數(shù)。

2）陽性準確率

其中， TP 表示正確檢測到的R波總數(shù)， FP 表示

錯檢的R波總數(shù)。

3）準確率

3結(jié)果與分析

為驗證本文算法的有效性，選取了MIT-BIH的前23條信號記錄的前 5min 的數(shù)據(jù)進行本文R波算法識別，得到R波檢測結(jié)果性能評估，如表2所示。

由表2可知，本文算法在104信號中錯檢60個R波，原因是104信號的向上的R波波峰和向下的S波波谷幅度差不多，錯將多個S波誤認為是R波。同時，采用Pan_Tompkins算法作對比試驗，同樣采用MIT-BIH的前23條信號記錄的前 5min 的數(shù)據(jù)進行試驗，可得到表3所示的性能評估。

由表2和表3對比可知，與Pan_Tompkins算法相比，本文算法對心電信號R波檢測的錯檢數(shù)減少了94個，漏檢數(shù)減少了34個，并且在檢測的靈敏度、陽性準確率和準確率方面均有所提升。

4結(jié)語

通過采用VMD算法對心電信號進行模態(tài)分解，提取R波所在的有效模態(tài)分量進行歸一化并平方處理，再進行濾波平滑，對濾波后的信號采用自適應(yīng)雙閾值法提取R波所在位置。只在MIT-BIH數(shù)據(jù)庫的部分信號試驗中，本文算法的準確率表現(xiàn)較Pan_Tompkins算法略有提高，還有其他算法并未作比較，在后續(xù)研究中仍然需要不斷優(yōu)化算法，以得到更高的檢測準確性。

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（責(zé)任編輯：李堆淑）