心电R波检测及控制左心辅助装置

心衰是一种威胁人类生命的主要疾病之一,左心室辅助装置作为心脏移植前的过渡支持治疗使用,对心衰终末期患者的生活质量和生存率有明显提升;在对心电图实现自动的检测中,QRS波群的检测是最关键的环节,它影响着后续数据分析和处理的正确性及准确性;设计利用数据库数据和人体心电采集数据作为原始待处理源,通过高阶低通滤波与香农能量的创新算法结合进行处理数据,在硬件上增加使用高阶自适应中值滤波算法,使得处理后的实时数据噪声降到最低,有利于准确提取到R波,最后使用测试后的心电R波驱动左心室辅助装置,达到对心衰患者进行辅助治疗的作用,并且通过MATLAB和Modelsim软件仿真成功后,在FPGA硬件上实现了实时心电信号控制血泵系统的方案;经试验测试此方法可以准确的提取R波,并且可以控制左心辅助装置同步进行泵血。     

基于希尔伯特变换和自适应阈值的R波检测算法

提出一种基于希尔伯特变换和自适应双阈值的R波检测算法。首先对预处理后的信号进行幅度归一化和希尔伯特包络分析;然后采用自适应双阈值法检测R波;最后,根据增强后的信号定位检测到R波的位置。使用4个具有不同频率和信噪比的数据库(MIT-BIH心率失常数据库、QT数据库、NST噪声数据库、European ST-T数据库)和临床采集心电数据对所提算法进行性能评估,结果表明,各种不规律和含有严重噪声干扰的心电信号中R波的位置依然能被所提算法准确检测出。在MIT-BIH心律失常数据库中,总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.36%、99.77%和99.13%,每条记录平均消耗时间比传统的Pan and Tompkins算法大大缩短。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和实时性。