[发明专利]基于IPCMM算法的心电信号QRS复合波检测方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于IPCMM算法的心电信号QRS复合波检测方法，步骤包括：获取心电信号；利用IPCMM算法对带通滤波器进行改进，利用改进后的带通滤波器对心电信号进行滤波；对滤波后的心电信号进行双斜率处理；利用IPCMM算法对低通滤波器进行改进，利用改进后的低通滤波器对双斜率处理后的心电信号进行滤波；得到QRS复合波检测结果；其中，IPCMM算法对各滤波器的改进过程为：使用群延迟误差的修正包络线迭代更新相位误差上界函数，在通带内实现一致或近似一致的群延迟误差；提高了QRS复合波的检测精度和效率，有利于辅助提高心电图的检测精度和分类精度。

技术领域

本发明涉及一种基于IPCMM(Iterative Phase-Error Constrained MiniMax)算法的QRS复合波检测方法及系统，属于复合波检测技术领域。

背景技术

据中国国家心血管疾病中心统计，心血管疾病发病率呈上升趋势，其中心血管疾病死亡率居首位。心血管疾病严重危害着人类的生命安全，由于心血管疾病的流行病学特征不明显，很难对其进行预测。心电图最直接、最清晰地反映心脏的综合功能，可有效地用于患者的诊断。目前，心电图已成为医生诊断心脏病的重要依据。

针对心电图的识别，首当其冲的是QRS复合波的检测。QRS复合波包含了绝大部分的心脏相关信息，能够从中提取出大量的心跳特征，为心电图的分类打下坚实的基础。但是，QRS复合波参杂了干扰噪声，如何高效地滤除噪声、提取有用信号是心电图的识别分类面临的挑战之一。此外，将有用信号提取出之后，如何找到一个具有较好鲁棒性、能快速且准确地对心电图进行分类的分类器，是心电图的识别分类面临的挑战之二。

信号采集器由人体体表的电极、导联线、内含采集电路的记录盒以及数据记录器组成。所以在QRS复合波检测中会不可避免地出现噪声干扰和波形变异。

噪声干扰大体上分为：电极接触噪声、工频噪声，以及人体自身呼吸、肌肉收缩引起的基线漂移和肌电干扰。

工频噪声是由电力系统和人体的分布电容引起的，其频率包含50Hz的基波及其各次谐波，其幅值成分在心电信号峰值的0～50％范围内变化；电极接触噪声是由电极接触不良或脱落带来的干扰；运动伪迹是由于人体轻微运动造成电极与人体的接触电阻发生变化而引入的一种干扰；肌肉收缩会产生mv级的肌电干扰，表现为心电图上不规则的细小波纹，使心电图模糊不清或产生失真；人体呼吸时胸腔内器官和组织会发生一定程度的变化；电子设备引起的干扰对信号影响很大，严重时完全淹没心电信号或使基线剧烈漂移，而由这类干扰得到的数据没有太大意义。

在进行QRS复合波探测之前，首先要对信号进行预处理，增强复合波的能量，抑制噪声和伪迹。用于处理噪声的方法大多为滤波器，以及一些其它的方法，比如小波变换法、神经网络法、模板匹配法、数学形态学法、句法、隐性马尔可夫模型等。

目前基于滤波和幅度阈值方法的复合波检测算法，引入了噪声检测思想。此方法将250Hz频率采样的心电信号分三路：一是通过截止频率为30Hz的低通滤波器增强QRS复合波，二是让信号通过低通滤波，得到基线水平，三是将信号通过延迟滤波器，进行相位矫正。在复合波检测算法中，通过3个步骤对多个通道数据进行处理，首先在信号采集的过程中将信号进行滤波和变换，然后生成检测阈值，最后进行R波检测。使用带通滤波器滤波，结合差分得到斜率，对心电信号进行QRS复合波检测。提出基于斜率、幅度和宽度特征值的复合波实时检测算法，该方法是一个经典QRS波检测方法(称为PT算法)，准确率达到99.3％。为了进一步改善PT算法的QRS波检测能力，有的学者利用带通滤波器代替PT算法中的低通和高通滤波器，相应的算法称为I-PT算法。

但采用I-PT算法用于QRS复合波的检测，QRS复合波的错检率较高和漏检个数多，对于特殊的心电信号检测需要多次检测，以提高QRS复合波的检测精度，但这使得效率较低，如何进一步提高心电图的检测精度和分类精度是需要解决的技术问题。

发明内容