心电信号QRS波检测算法的研究

论文摘要

心血管疾病是当今危害人类身体健康的主要疾病之一,而心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法,如何利用计算机对心电图进行快速、自动、准确的分析一直是国内外学者的热门课题。心电信号的参数提取和波形识别是ECG信号分析诊断的关键,其准确性与可靠性决定诊断与治疗心脏病患者的效果。其中QRS波的检测又是ECG检测中的首要问题。这是因为QRS波不仅是诊断心律失常的最重要的依据,而且只有在QRS波确定后才能分析ECG的其他细节信息,如进行心率变异性分析,检测ST段的参数等。因此QRS波的检测是心电信号分析的基础,QRS波群定位准确与否直接影响后继处理的正确性。QRS波检测的难度是在于:一是不仅每个人之间的QRS波的形态各有差异,即使同一个人在不同时刻的QRS波也会有所变化;二是ECG信号中可能出现各种类型的噪声从而干扰QRS波的检测。本文首先使用差分阈值法检测QRS波。差分阈值法是用带通滤波器削弱各种噪音的影响,用移动窗积分增强QRS波特征,采用变化阈值的策略检测QRS波。其次为了提高检测的准确性,使用小波变换检测QRS波。小波变换可将信号进行多尺度分解,并把不同频带的信号显现在小波分解的各个尺度上。小波变换法是根据小波系数和信号特征点的关系检测QRS波。最后两种算法都用MIT/BIH心律不齐数据库进行评估测试。结果表明,两种算法都可以对QRS波群进行准确的定位。差分阈值法运算速度快,而小波变换法则准确率高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义
• 1.2 心电图学基础
• 1.2.1 心电生理学机理
• 1.2.2 心电图基础
• 1.2.3 心电信号特征
• 1.2.4 心电导联体系
• 1.3 QRS波群检测方法
• 1.3.1 阈值法
• 1.3.2 模板匹配法
• 1.3.3 小波变换法
• 1.3.4 神经网络法
• 1.3.5 语句描述法
• 1.3.6 数学形态学法
• 1.4 P波和T波检测方法
• 1.5 本文主要研究内容及安排
• 第2章 心电数据库在检测算法中的应用
• 2.1 引言
• 2.2 心电数据库的发展
• 2.3 检测算法中常用心电数据库
• 2.3.1 CSE数据库
• 2.3.2 AHA数据库
• 2.3.3 MIT/BIH 心律失常数据库
• 2.4 MIT/BIH心律失常数据库病例
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于差分阈值法的QRS波检测
• 3.1 引言
• 3.2 心电信号的噪声来源
• 3.3 心电信号的预处理
• 3.4 QRS波检测
• 3.5 算法评估
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于小波变换的QRS波检测
• 4.1 引言
• 4.2 小波变换理论
• 4.2.1 连续小波变换
• 4.2.2 二进小波变换
• 4.2.3 多分辨率分析的定义
• 4.2.4 Mallat算法
• 4.3 小波变换检测ECG突变点的原理
• 4.4 小波基的选取
• 4.4.1 小波基的数学特性
• 4.4.2 小波基的选取
• 4.5 二次样条小波的频谱特性分析
• 4.6 心电信号的检测
• 4.6.1 R波的检测
• 4.6.2 QRS波起止点的检测
• 4.6.3 P波和T波的检测
• 4.7 检测结果
• 4.8 本章小结
• 总结
• 参考文献
• 致谢