心电信号QRS波群检测算法研究

心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础．在心电信号的分析中,快速准确地检出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提．该文对QRS波群的检测算法进行了研究,对传统差分阈值法在R波检测中存在的一些问题加以改进,将正向和倒置R波分开检测,提出了在自适应差分阈值法检测正向R波的基础上,用幅值基线比较法检测倒置R波的检测方法．在Q、S波检测方面,文章以差分法为基础,给出了Q、S波定位的一种简便易行的方法．利用美国麻省理工学院的MIT—BIH心电数据库和临床实测数据对以上方法进行验证,QRS波群的检出率高达99．4％以上．实验结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。     

基于稀疏分解和神经网络的心电信号波形检测及识别

心电图是现代医学的一个重要诊断依据.用计算机检测识别心电信号波形,能缓解越来越庞大的心电数据给医务人员带来的工作压力,减少因疲劳、疏忽以及主观偏差产生的误差.利用改进的Gabor字典和粒子群优化算法,对心电信号做稀疏分解.稀疏分解得到一个和原信号相比非常稀疏的解向量,与解向量中每个非零值相对应的是从字典中选出的和原信号结构特点最为接近的字典中的一组原子.根据解向量中非零值的大小以及对应原子的波形,确定此原子代表的波的波幅、波宽、波形、位置等信息.然后利用心电信号的先验知识,确定原子代表的波属于那种特征波(P波、QRS波群或T波),进而建立神经网络的训练样本.经过训练,神经网络将能实现对稀疏分解后的心电信号波形的自动检测识别.实验证明,此算法能同时实现几种特征波的检测及识别.     

经验模态分解方法在心电信号基线漂移去除中的应用

经验模态分解是由美国国家宇航局的Huang等人于1998年首次提出的,该信号处理方法被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。该方法既能对线性稳态信号进行分析,又能对非线性非稳态信号进行分析。本文将此方法应用于心电信号基线漂移的去除。     

基于石墨烯织物电极的七导联心电监测系统

针对Ag/AgCl凝胶电极不适合长期使用、单导联可穿戴心电监测设备导联数较少的现状,设计了一款基于石墨烯织物电极的七导联可穿戴心电监测系统。该系统由棉/T400高弹心电衣、石墨烯织物电极、七导联心电采集终端及手机应用程序(APP)共4部分组成。对该系统连续工作时间、连续佩戴信号质量以及多使用场景等进行了测试和分析。结果表明:石墨烯织物电极连续佩戴7 d后心电信号信噪比仍达29.8 dB;该系统以250 mA·h容量锂电池在满电情况下连续使用可长达5 d,在静息、步行、慢跑等多种运动状态测试场景中,以及静息自汗的身体状况下,依然可采集到高质量的心电信号,为心电数据智能分析和医生的精确诊断提供有效信息,在心脏疾病的连续远程监护中具有重要应用价值。     

人机工效学在椅类设计中的应用

椅类设计在以往只是从满足人的使用功能出发,而忽视了使用者是否感到舒适。该文从人机工效学角度,详细探讨了如何使椅子与人更好地接触,以符合人体的生理特征,达到更好地工作和休息的目的。     

基于小波分析的心电信号去噪算法研究

心电信号在临床诊断上有非常重要的作用,但由于容易受到噪声干扰,采集的心电信号中通常包含很强噪声,为了有效去除噪声干扰,该文提出了一种基于自适应阈值的小波模极大值算法来进行信号去噪.关键点是在每个分解尺度上自适应的选取合适的阈值,用来对小波变换系数的模极大值点进行筛选,以去除噪声极值点.该文采用MIT/BIH数据库中的数据对算法进行仿真验证,结果表明该算法有更好的去噪效果,同时心电信号能被很好的保留.     

心室晚电位测量系统的研制

介绍了心室晚电位测量系统的硬件设计与软件设计,该系统由低噪声、高增益、高共模抑制比的检测电路与微型计算机组成。系统对测得的心电信号进行叠加平均,并剔除异常波,求出叠加平均心电图,然后进行滤波处理,最后显示与打印高分辨率的滤波心电图,并在图上显示特征参数值。     

多通道胎儿心电提取的经验模态分解和准周期成分提取方法

针对多导联腹壁混合信号的胎儿心电信号（FECG）提取方法有很多,建立在统计独立性和非高斯性假设基础上的盲源分离算法是一类普遍被关注的方法。但是,由于混杂在腹部心电信号中的母体心电信号和多种复杂的生物电噪声的影响,以及腹部电极布置的不合理等因素,使得传统的盲源分离算法对FECG的提取结果往往不尽如人意。本文提出了一个基于经验模态分解和准周期成分提取的多通道FECG提取方法EMD-QPCE。首先,对各通道腹壁混合心电信号分别用经验模态分解方法分解为一系列固有模态函数（IMF）,消除IMF中母体心电信号的成分,以增强FECG的信息。然后,将各个通道信号相对应的IMF进行组合,用准周期成分提取方法提取FECG的信息。最后,由提取的含有FECG信息的IMF重构出FECG,实现多通道腹壁混合信号中提取FECG的目的。应用本文方法对DaISy数据库、ADFECGDB数据库和Challenge2013数据库中的真实心电信号进行实验,实验结果表明：与传统的独立成分分析、主成分分析和准周期成分提取方法相比,提取成功率和提取质量都得到了有效提高。在实验范围内,本文方法的FECG提取灵敏度Se在92.3%以上,阳性预测值 PPV大于98.8%,准确度指标F1大于95.4%,平均胎儿心率误差小于0.595%,具有非常好的准确度和精度,充分验证了本文方法的有效性和优越性。     

抑制Winger分布交叉项的胎心电半盲分离方法

根据母亲心电和胎儿心电在时域上具有的局部稀疏特性,提出了一种新的基于抑制源信号Wigner-Ville时频分布交叉项的胎心电信号半盲分离方法。该方法首先搜索腹部观测信号中母亲心电信号和胎儿心电信号局部稀疏的区域,再将该区域观测信号变换到Winger-Ville时频域,并在其中搜索源信号的子项和交叉项,以构建盲分离的目标函数提取胎儿心电信号。该方法将被认为无用的时频交叉项引入盲分离算法实现了胎儿心电信号的分离。模拟信号的实验证明,该算法与传统利用伪Wigner-Ville时频分布去除Wigner-Ville交叉项的盲分离方法性能非常接近。临床实验表明,该方法与FastICA方法和传统去除Wigner-Ville交叉项的盲分离方法获得的提取信号相似系数分别为0.953 3和0.970 8。     

非接触式心电测量的噪声抑制研究

噪声抑制是基于容性耦合原理的非接触式心电传感器与心电测量研究中的关键问题.首先针对接地屏蔽与动态驱动屏蔽2种噪声屏蔽方法,通过理论分析与实验数据证明了接地屏蔽方法的缺点;其次在传统噪声抑制研究的基础上,提出并采用优化滤波电路结构设计与可变增益容性耦合右腿驱动抑制共模干扰的方法,提高了系统信噪比;最后在此基础上研究并实现了非接触式心电传感器与心电测量系统.实验结果表明,该系统对噪声的抑制效果明显,可稳定地实现非接触式心电信号测量,并对法向运动伪迹具有一定的抑制作用.