專利名稱：一種心電信號r波峰檢測方法
技術領域：
本發(fā)明涉及心電信號自動檢測與分析技術領域，特別涉及一種用于心電信號特征 提取和匹配的心電信號R波峰檢測方法。
背景技術：
心電圖(Electrocardiogram，簡稱ECG)是指，心臟在每個心動周期中，由起搏點、 心房、心室相繼興奮，伴隨著生物電的變化，通過心電描記器從體表引出多種形式的電位變 化的圖形。心電圖是心臟興奮的發(fā)生、傳播及恢復過程的客觀指標。QRS復合波是心電信號 的一個重要特征，也是心電信號檢測中最基本的問題，它不僅是診斷心律失常的最重要依 據(jù)，而且只有在QRS復波確定后才能分析心電信號的其它細節(jié)，獲取更多的信息。如果QRS 復波檢測不準確，會大大影響到后面的分析判斷工作。QRS復波的檢測是所有分析算法的前 提，而波形定位的精度將直接影響指標的可信度。QRS復波檢測往往以R波峰為準進行定 位，R波峰定位便成為QRS復波檢測的基礎；同時，R波峰作為心電信號單拍節(jié)律的最高點， 常作為其余波形定位的基點，并可通過檢測R波峰得到RR間期、心率、心率變異性等重要參 數(shù)。因此，R波峰的檢測在心電信號檢測中具有重要的臨床意義。如圖2所示的心電信號 實例波形圖中，I^iva分別為其中的3個R波峰。目前，應用比較普遍的R波峰檢測方法大致可以分為兩類一類是幾何變換方法，如閾值檢測法、斜率法、面積法以及采用一系列帶通濾波器 提取QRS復合波技術等。這些方法對短周期平穩(wěn)的心電信號可以提供較高的檢測精度，但 對于如圖3所示的心電信號，由于其中部分波峰異常對R波峰檢測形成干擾，幾何變換方法 并不能提供良好的R波峰檢測精度。專利號為200810238523. 4的中國專利“基于心電間期序列歸一化直方圖的心衰 檢測方法和裝置”中，對心電信號R峰值的檢測應用了另一類方法，即小波變換模極大值檢 測法。由于R波是高頻波，在心電波形中的幅值遠大于其他波，經(jīng)過小波變換后，信號的R波 能量主要集中在小尺度上，因此，應在低尺度上檢測R波。采樣后的心電信號往往含有高頻 噪聲，但是噪聲的幅值相比R波小的多，利用小波變換模極大值線在小尺度上定位R波時， 噪聲可以得到有效的抑制；R波在每個尺度上均能產生一對模極大值點，從而形成2條模極 大值序列，它們在尺度1上會收斂于一點，即R波峰的橫坐標點，通過檢測收斂點即可確定 R波峰的位置。但小波變換模極大值檢測法在很多情況下也無能為力，例如當出現(xiàn)頻率較 高、幅值較大的干擾時，小波變換模極大值檢測就不能有效的區(qū)分出該波段是R波還是干 擾；當干擾持續(xù)比較長的時間而不是在一個節(jié)拍內部，小波變換模極大值檢測也會將頻率 和幅值與R波相當?shù)母蓴_判斷為R波。這些干擾都會讓小波變換模極大值檢測法失效，從 而影響心電信號中R波峰的檢測精度。

發(fā)明內容
針對現(xiàn)有技術存在的上述不足，本發(fā)明方法所解決的技術問題是提高心電信號R
5波峰檢測的準確性。將該方法應用于計算機或心電圖分析設備對連續(xù)的心電信號的R波峰 檢測技術中，有助于提高計算機或心電信號分析設備的檢測和分析精度。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的一種心電信號R波峰檢測方法，將心電檢測儀采集 的心電信號輸入計算機，由計算機進行低通濾波和采樣預處理，然后對心電信號進行R波 峰檢測，進行R波峰檢測的具體步驟包括a)建立K個互不相同的模板信號；每個模板信號是已識別的心電信號中一個R波 峰前后各|周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理為N個采樣點；其中，K ^ 2，N 的取值范圍為100 1000 ；b)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐標；c)對于待測的心電信號，從其起始點提取時長為、的信號段作為檢測段；然后對 檢測段進行自相關分析，計算檢測段的自相關函數(shù)中每相鄰兩個局部最大值之間的時間間 隔，取所述時間間隔的平均值作為檢測段的近似周期；其中，t0的取值范圍為30 90s ；d)計算出檢測段起中從始處至e倍近似周期處的所有的局部最大值點；其中，￡ 的取值范圍為1.2 1.6;e)提取每個局部最大值點的特征區(qū)；每個局部最大值點的特征區(qū)是待測的心電 信號中該局部最大值點前后各|近似周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理為 N個采樣點；f)分別建立每個局部最大值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最大值點 的歸一化對數(shù)極坐標；g)分別計算每個局部最大值點的特征區(qū)與各個模板信號基于歸一化對數(shù)極坐標 的互相關系數(shù)，將每個局部最大值點的特征區(qū)與各個模板信號的互相關系數(shù)中的最大值作 為該局部最大值點的相似度；所述互相關系數(shù)的計算公式為 其中，Pi,k為檢測段中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征區(qū)與第 k個模板信號的互相關系數(shù)；，Yi.J為檢測段中當前￡倍近似周期以內第i個局部 最大值點的特征區(qū)中第n個采樣點相對于該局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標，0 i,n為歸 一化極徑，為極角；(％, ，％,J為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其R波峰的歸 一化對數(shù)極坐標，^！^為歸一化極徑，約力為極角；kG {1，2，...，K}，n G {1,2, ... ,N}；h)比較得出檢測段中當前￡倍近似周期以內相似度最大的一個局部最大值點， 并將該局部最大值點的相似度與預先設定的閾值Q進行比較；若其相似度大于閾值Q，即 判定該局部最大值點為一個R波峰；其中，閾值Q的取值范圍為0. 2 0. 4 ；i)以檢測段中當前￡倍近似周期以內相似度最大的一個局部最大值點為起始 點，計算出其后￡倍近似周期以內所有的局部最大值點；然后重復步驟e) i)，由此判斷 出檢測段中所有的R波峰；j)在待測心電信號中，以當前檢測段中最后一個R波峰所在位置為起始點，提取 其后時長為、的信號段作為新的檢測段；并且，以當前檢測段中最后3個正常周期時間間隔的平均值作為新的檢測段的近似周期；然后重復步驟d) j)，由此判斷出待測心電信號 中所有的R波峰；所述正常周期時間間隔是指相鄰兩個R波峰之間不超過1. 5倍且不小于0. 5倍當 前近似周期時長的時間間隔；k)對待測心電信號進行R波峰檢測，存儲并顯示待測心電信號R波峰檢測結果。上述步驟中，所述步驟b)具體為bl)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其R波峰的笛卡爾相對坐標，并 進行均值歸一化處理；均值歸一化處理的計算公式如下 其中，(Xk,n，yk,n)為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其R波峰的笛卡爾相 對坐標，(Pk,n，9k,n)為與(xk,n, yk,n)相對應的極坐標；(Pk,n'，9k,n‘)為(Pk,n，9k,n) 經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標；k G {1,2,... ,K},n G {1,2,... ,N}；b2)根據(jù)步驟bl)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標，分別將每個模板信號中 的N個采樣點投射到對數(shù)極坐標域，并進行歸一化處理，得到每個模板信號中的N個采樣點 相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐標；歸一化處理的計算公式如下 其中，㈨, ，％, )為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù) 極坐標，。。為歸一化極徑，約力為極角；^“，Vk,n)為第k個模板信號中第n個采樣點 經(jīng)投射后對應的對數(shù)極坐標，極徑lk,n= logPk,n'，極角Vk,n= 9k,n' ；k G {1,2,..., K}，ne {1，2，...，N}和€ k,min分別為第k個模板信號中各個采樣點經(jīng)投射后對應 的對數(shù)極坐標中極徑的最大值和最小值。上述步驟中，所述步驟f)具體為fl)分別建立每個局部最大值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于該局部最大值點 的笛卡爾相對坐標，并進行均值歸一化處理；均值歸一化處理的計算公式如下 其中，(Xi,n，yi,n)為檢測段中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征 區(qū)中第n個采樣點相對于該局部最大值點的笛卡爾相對坐標，(Pi,n，6^)為與(Xi,n，yi,n) 相對應的極坐標；(P i,n'，e i,n')為(p i,n，e i,n)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標；n G {1， 2， ，N}；f2)根據(jù)步驟n)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標，分別將每個局部最大值 點的特征區(qū)中的N個采樣點投射到對數(shù)極坐標域，并進行歸一化處理，得到每個局部最大 值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于該局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標；歸一化處理的計算公式如下 其中，(l,n，Yi,n)為檢測段中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點的特 征區(qū)中第n個采樣點相對于該局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標，日“為歸一化極徑， 為極角；(l,n，Vi,n)為檢測段中當前e倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征區(qū) 中第n個采樣點經(jīng)投射后對應的對數(shù)極坐標，極徑logPi,/，極角Vi,n= ‘； nG {1,2,..,N} ； I 和\ 分別為檢測段中第i個局部最大值點的特征區(qū)中各個采 樣點經(jīng)投射后對應的對數(shù)極坐標中極徑的最大值和最小值。在上述方案中，所述低通濾波的截止頻率為100 120Hz ；所述預采樣預處理的采 樣頻率為250 lOOOHzo作為進一步的優(yōu)化，所述N的優(yōu)選取值為200 ；所述、的優(yōu)選取值為60s ；所述e 的優(yōu)選取值為1. 5 ；所述閾值Q的優(yōu)選取值為0. 20。相比現(xiàn)有技術，本發(fā)明具有如下有益效果1、本發(fā)明方法以點與點之間的差向量作為基礎特征，該基礎特征具有平移和旋轉 不變性，能夠克服心電信號的基線漂移的影響。2、對差向量進行對數(shù)極坐標轉換來度量波形的相似性，這種度量對鄰近的波形形 態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓信息，并對波形抖動具有魯棒性。3、僅以心電信號中的局部最大值點作為識別點，忽略對非局部最大值點的計算和 識別，大大簡化了檢測過程中的數(shù)據(jù)計算量，進一步提高了識別的魯棒性。4、通過設置恰當?shù)拈撝担軌蜻M一步有效排除干擾點，提高R波峰的識別準確率。5、適用于在臨床上應用的采用各種導聯(lián)方式得到的心電信號。


圖1為本發(fā)明方法的流程框圖；圖2為心電信號示例波形圖；圖3為部分波峰異常的心電信號示例波形圖；圖4為一個模板信號的笛卡爾坐標映射示意圖；圖5為圖4所示模板信號中點a在對數(shù)極坐標域中的歸一化映射示意圖；圖6為實施例中模板信號A6的波形圖；圖7為實施例中待測心電信號首個檢測段中前8秒信號的波形圖；圖8為圖7所示信號中局部最大值點Sl、s2、s3、s4、s5、s6、和s7所在位置；圖9為圖7所示信號中R波峰s2以及局部最大值點s3、s4、s5、s6、s7、s8和s9所在 位置；圖10為圖7所示信號中R波峰s26以及局部最大值點S27、S28、S29、S3(1、S31、S32、S33、
S34、S35 和 S3e
所在位置；圖11為圖7所示信號中各個R波峰所在位置；圖12為圖7所示信號中各個局部最大值點的相似度分布圖。
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具體實施例方式下面結合附圖和實施例對本發(fā)明的技術方案作進一步說明本發(fā)明提出了一種結合心電信號的波形輪廓進行綜合分析的心電信號R波峰檢 測方法。心電信號的逐拍對應著心臟搏動，而且各節(jié)拍的內在驅動機制相同，都是由起搏 點、心房、心室相繼興奮的共同作用驅動的結果，相鄰的節(jié)拍的波形具有相似性；如果能夠 對相似性加以度量和匹配，就可以找到與R波峰相似的點，實現(xiàn)R波峰的抗干擾檢測。本發(fā) 明提取心電信號中的點與其所在波形上的其它點的相對位置關系，并通過度量其在對數(shù)極 坐標域中的分布特征，來度量這些點與R波峰之間的相似性；同時，將點與點的相似性度量 轉化為對點所在的波形經(jīng)對數(shù)極坐標變換后的相似性匹配程度來加以度量，轉換后的度量 對鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓信息。將本發(fā)明方法應用于帶 有微處理器等計算處理單元的識別處理設備(如具備計算機功能的心電圖分析儀、心電圖 分析系統(tǒng)等)，結合對心電信號局部形態(tài)結構和全局輪廓信息進行識別，便能夠準確的判斷 R波峰的位置。本發(fā)明采用心電檢測儀采集心電信號，這些信號是通過A/D轉換后的數(shù)字信號 (A/D轉換的采樣頻率為400Hz)，將這些信號輸入計算機，進行低通濾波和預采樣處理，其 濾波的截止頻率為100 120Hz，預采樣頻率在250 1000Hz之間；然后由計算機建立模 板，對待側心電信號進行處理，進而通過匹配對心電信號進行R波峰檢測。計算機進行R波 峰檢測的流程框圖如圖1所示，依次按如下步驟進行I、建立模板信號，以及模板信號中R波峰的度量特征a)建立模板信號在不同個體、不同身體狀態(tài)、不同導聯(lián)方式下，所采集到的心電信號的周期、幅值 和波形輪廓都不盡相同，因此在建立模板時應當充分考慮這些因素，建立K個互不相同的 模板信號，K > 2。模板信號的建立過程是針對不同的導聯(lián)方式，分別選取多個波形輪廓互 不相同的心電信號，并且其各自的周期、幅度和R波峰等參數(shù)均預先通過人工檢測識別或 其他現(xiàn)有的檢測識別手段獲取為已知條件，便于建立模板信號。這些選取的心電信號，應當 對應I導聯(lián)、II導聯(lián)、III導聯(lián)、加壓單極肢導聯(lián)、單擊胸導聯(lián)等多種常用心電信號導聯(lián)方 式；針對每種導聯(lián)方式所選取的多個模板信號，應當盡可能涵蓋實踐臨床上常見幾種心電 信號的波形輪廓，其周期在0. 43 1. 5秒之間，以盡可能使得這些模板信號能夠用于識別 心率范圍在40 140次/分鐘的心電信號。由心電檢測儀采集上述各類心電信號，輸入計 算機進行低通濾波和預采樣處理后，然后從這已識別的心電信號中選取K個R波峰，其中任 意的第k個R波峰記為0k，k e {1，2，...，K}。由于心電信號為準周期信號，一個周期的信 號段足以體現(xiàn)R波峰附近的波形輪廓信息，因此從提高魯棒性的角度考慮，提取R波峰0k前
▲周期和后|周期的信號段J作為建立模板信號的長度范圍。然而，對于不同的心電信號，其
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周期不盡相同，因而所提取的一個周期信號段內的采樣點數(shù)也不一致；為了建立統(tǒng)一的模 板標準，需要通過再采樣或再插值處理將各模板信號的長度統(tǒng)一為固定的N個采樣點。對 于信號段義而言，即計算其中經(jīng)采樣預處理后所包含的采樣點數(shù)Nk，若Nk大于統(tǒng)一長度N則 對信號段劣進行再采樣，若Nk小于統(tǒng)一長度N則對信號段劣進行再插值，最終將其長度調整 為N個采樣點，形成模板信號Ak。通過上述步驟對選取的K個信號段進行處理，即可建立K
9個模板信號，每個模板信號的長度均為N個采樣點。N的大小在一定程度上決定了后期識別 的精度，兼顧識別精度和魯棒性的考慮，N的適宜取值范圍為100 1000。b)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐標由于多種因素的影響，心電信號中各個節(jié)拍的波形輪廓不可能完全吻合，因此只 能通過比較波形形態(tài)的相似性匹配程度來識別R波峰。R波峰鄰近的波形形態(tài)與非R波峰 鄰近的波形形態(tài)之間存在較大的差異，如果可以建立一種度量關系，讓度量對鄰近的波形 形態(tài)特征更加敏感，就更容易將R波峰與非R波峰加以明顯的區(qū)分，達到檢測目標。本發(fā)明 將采集的心電信號映射到對數(shù)極坐標域中，讓心電信號中待測點的與其所在波形上的其它 點的相對位置關系呈現(xiàn)對數(shù)變化規(guī)律，通過度量心電信號中的識別點相對于其所在波形的 其它點在對數(shù)極坐標域中的分布特征，以其對數(shù)變化規(guī)律來體現(xiàn)識別點對其鄰近的波形形 態(tài)的敏感特性，進而實現(xiàn)對心電信號中R波峰的匹配識別。對數(shù)極坐標域能夠與笛卡爾坐 標系相互映射轉換。若對數(shù)極坐標域為(I，uO，其與笛卡爾坐標系(x，y)的轉換關系如 下 其中，(p，e )為笛卡爾坐標系(x，y)所對應的極坐標，對數(shù)極坐標域中極徑I 即表示點與點之間距離的對數(shù)值，對數(shù)極坐標域中極角V的取值范圍為(_n，n]。本發(fā)明的具體處理方式是，對于模板信號Ak而言，為了度量和計算模板信號Ak中 R波峰0k與N個采樣點的相對位置關系，將這N個采樣點投射到以R波峰0k為原點的笛卡 爾坐標系中，建立各采樣點相對于該R波峰的笛卡爾相對坐標，以笛卡爾相對坐標度量各 采樣點與R波峰0k的差向量；差向量的大小僅與R波峰0k和其分布特征點之間的相對位置
關系有關，而與R波峰0k前|周期和后-周期信號波形的基線無關，因此以點與點之間的差
向量作為基礎特征，使得基礎特征具有平移和旋轉不變性，該特性能夠克服心電信號的基 線漂移的影響。Ak中各個采樣點相對于其R波峰0k的笛卡爾相對坐標，需要進行均值歸一 化處理，主要是對笛卡爾相對坐標所表示的差向量的長度進行均值歸一化處理，而保持差 向量的方向不變，目的是消除模板信號Ak的各差向量中所附帶的部分個性特征信息，同時 可以使得其中含有的R波峰周邊波形輪廓的共性特征得以保留。然后，再根據(jù)經(jīng)均值歸一化處理后的差向量，將模板信號Ak的N個采樣點映射到對數(shù)極坐標域中，得到采樣點的對數(shù)極坐標；這N個采樣點的對數(shù)極坐標直接的反映了其 與R波峰0k之間的位置關系，并且分布呈對數(shù)規(guī)律變化，通過度量N個采樣點的對數(shù)極坐 標，這種度量對R波峰0k鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓信息。最 后，再對模板信號中采樣點相對于其R波峰的對數(shù)極坐標進行再一次的歸一化處理，得到 歸一化對數(shù)極坐標，進一步消除其中的個性差異。記模板信號中采樣點相對于其R波峰的 歸一化對數(shù)極坐標為鉍，灼。例如，模板信號Ak中第n個采樣點ak,n，n G {1，2，. . .，N}，在以R波峰0k為原點 的笛卡爾坐標系中的笛卡爾相對坐標為(xk,n，yk,n)，相應的極坐標為(Pk,n，ek,n)，如圖4 所示；對其進行均值歸一化處理，即 (pk,n‘，0 k,n‘)則為(P k,n，0 k,n)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標；再由(P k,n'， ek,n')映射到對數(shù)極坐標域之后，得到采樣點ak,n相對于R波峰0k的對數(shù)極坐標(\ k,n, vk,n)，其中，極徑 €k,n= logPk,n'，極角 ￥k,n= ek,n' = ek,n，且 Vk,nG (-JI，JI]；由 此得到模板信號Ak中各個采樣點相對于R波峰ok的對數(shù)極坐標后，計算得到其中極徑的最 大值I k,fflax和最小值I k,min，再將各個采樣點對數(shù)極坐標的極徑歸一化處理到o 1之間， 保持極角不變，具體對于采樣點ak,n而言，即為氣 =》’"—‘/■， =(A, ，％, )則為模板信號Ak中第n個采樣點ak, n相對于R波峰0k的歸一化對數(shù)極 坐標，ak,nG W，l]，％, e(-7r,7T]，如圖 5 所示。由上述步驟可分別建立各模板信號中采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐 標，將之儲存在計算機或心電圖分析設備的存儲設備中，作為待測心電信號中R波峰的匹 配標準。至此，測試準備工作已完成，接下來即可進行待測心電信號的測試步驟。II、識別待測心電信號中的R波峰待測心電信號也由心電檢測儀采集，再輸入計算機進行低通濾波和采樣預處理， 以備分割處理。待測心電信號中的每個R波峰都應該是一個局部最大值點，若僅以檢測段 中的各個局部最大值點作為識別點進行計算，可以避免對信號中大量的明顯非R波峰進行 識別，大大簡化了檢測過程中的數(shù)據(jù)計算量，能夠進一步提高識別的魯棒性。在每個節(jié)拍 中，除實際R波峰以外的局部最大值點均為干擾點，判斷單個節(jié)拍中與模板信號的R波峰最 相似的局部最大值點即為該節(jié)拍中的實際R波峰。但在確定R波峰之前，單個節(jié)拍的周期時 長無法準確的判定，因此需要一個判定時長，該判定時長中既能確定至少包含一個R波峰， 又不會超過2個節(jié)拍時長，以盡可能保證判定的準確性。我們以一個“近似周期”來作為待 測信號中單個節(jié)拍的判定時長基準。但實際操作中，不同時段心率的快慢很可能各有差異，心率的變化直接引起心電 信號周期的變化，因此在采集的整段待測心電信號中，可能存在周期互不相同的節(jié)拍；若不 同點所在節(jié)拍之間的周期差別過大，卻以同一近似周期對這不同點進行識別，勢必導致識
11別結果存在較大的誤差。為此，本發(fā)明采用了對待測心電信號以分段方式逐進行檢測處理， 每一個分段的時長設定為30 90s，以避免單個分段中不同節(jié)拍之間的周期差別過大，從 而將識別誤差控制在有限的范圍內。綜合考慮上述因素，本發(fā)明對待測心電信號中R波峰的識別過程如下c)確定待測心電信號的首個檢測段對于待測心電信號的首個檢測段而言，是從待測心電信號的起始點提取時長為、 的信號段作為檢測段；然后對檢測段進行自相關分析，計算檢測段的自相關函數(shù)中每相鄰 兩個局部最大值之間的時間間隔，取所述時間間隔的平均值作為檢測段的近似周期；其中， t0的取值范圍為30 90s。計算檢測段的近似周期，可采用本領域常用的自相關函數(shù)求解，對檢測段進行自 相關分析，計算其自相關函數(shù)中每相鄰兩個局部最大值之間的時間間隔，取所述時間間隔 的平均值作為檢測段的近似周期。例如，對于檢測段及，其信號值為時間的函數(shù)，記為S(t)， 則檢測段S的自相關函數(shù)Rs ( t )為 計算其自相關函數(shù)Rs(T)取局部最大值時所對應的L個T值，記為h，l G {1， 2，. . .，L}，則檢測段^的近似周期^為 d)確定檢測段中首個判定時長中的局部最大值點在一個檢測段中，某些節(jié)拍的時長有可能大于預上述近似周期的長度。為了保證 一個判定時長中確定包含一個R波峰，本發(fā)明以近似周期的長度為基準，取e倍(￡ >1) 近似周期作為實際的判定時長；￡的取值不能過大，其取值范圍為1. 2 1. 6，以避免判定 時長超過了 2個節(jié)拍的時長導致其中包含了 2個實際的R波峰，進而產生漏檢情況。對于檢測段的首個判定時長而言，則是計算出檢測段中從起始處至￡倍近似周 期處的所有的局部最大值點，以備進行后續(xù)的檢測判定。計算局部最大值點可采用本領域 常用一些方法。例如，可以計算各相鄰采樣點之間的幅值差，若某一采樣點與其前、后相鄰 采樣點之間的幅值差均不小于零，則判定該采樣點為局部最大值點。也可利用求導法，對檢 測段進行求導運算，取得檢測段上導數(shù)為“0”的極值點，再進一步判斷這些極值點是極大值 點還是極小值點，其中的極大值點即為心電信號的局部最大值點。e)提取局部最大值點的特征區(qū)為了讓每個局部最大值點能夠分別與模板信號中的R波峰進行對應的匹配和度 量，需要提取每個局部最大值點的特征區(qū)。提取的具體方法是，從待測心電信號的波形輪廓
中提取每個局部最大值點前|近似周期和后|近似周期的信號段，利用與步驟a)相似的方
法，將提取的各個信號段的長度統(tǒng)一為N個采樣點(與模板信號中的采樣點數(shù)一致)，以便 與模板信號進行匹配和比較，從而形成每個局部最大值點的特征區(qū)。例如，檢測段5近似周 期為巧，通過計算得到檢測段左中當前￡倍近似周期以內的I個局部最大值點，其中第i個
12局部最大值點為Si，i e {1，2，...，1}。從待測的心電信號中提取局部最大值點Si前|近
似周期和后|近似周期的信號段々計算其中包含的預采樣點數(shù)隊，若隊大于統(tǒng)一長度N則 2 ，
對信號段豕進行再采樣，若隊小于統(tǒng)一長度N則對信號段戈進行再插值，最終將其長度調整
為N個采樣點，形成局部最大值點Si的特征區(qū)S”通過上述步驟，從待測的心電信號中提
取檢測段^中當前￡倍近似周期以內I個局部最大值點各自對應的特征區(qū)。f)分別建立每個局部最大值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最大值點 的歸一化對數(shù)極坐標；相應地，與步驟b)相似，分別建立每個局部最大值點的特征區(qū)中N個采樣點相對 于其局部最大值點的笛卡爾相對坐標，然后對笛卡爾相對坐標所表示的差向量的長度進行 均值歸一化處理，保持差向量的方向不變；再根據(jù)經(jīng)均值歸一化處理后的差向量，將每個局 部最大值點的特征區(qū)中N個采樣點映射到對數(shù)極坐標域中，得到其對數(shù)極坐標，最后通過 進一步歸一化處理得到歸一化對數(shù)極坐標。記特征區(qū)中采樣點相對于其局部最大值點的歸 一化對數(shù)極坐標為⑶，Y)。對于檢測段左中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點&的特征gSi而言， i G U，2，. ..，1}，將其中N個采樣點投射到以局部最大值點Si為原點的笛卡爾坐標系中， 建立各采樣點相對于Si的笛卡爾相對坐標，以笛卡爾相對坐標度量各采樣點與局部最大值 點Si的差向量；其中，特征區(qū)&中第n個采樣點Si,n，n G {1，2，. . .，N}，其在以局部最大 值點為原點的笛卡爾坐標系中的笛卡爾相對坐標為(Xi,n，yi,n)，相應的極坐標為(Pi,n， e “)，對其進行均值歸一化處理，即 θi.n' = θi.n，且 θi.n' ∈ (-π, π]；(Pi,θi.n' )為(Pi,n，經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標；再由(Pi, θi.n)映射到對數(shù)極坐標域之后，得到采樣點Si,n相對于局部最大值點Si的對數(shù)極坐標 d,n，Vi,n)，極徑iogpi n'，極角Vi n= eijn' = 0 由此得到局部最大值點 Si的特征區(qū)Si中各個采樣點相對于局部最大值點Si的對數(shù)極坐標后，計算得到其中極徑的 最大值和最小值分別為1和I ^，則采樣點Si,n相對于局部最大值點Si的歸一化對 數(shù)極坐標(l,n，Yi.J滿足 經(jīng)歸一化處理后,βi,n G
，γi,n e (- π，π]。由上述步驟可分別建立檢測 段中當前￡倍近似周期以內每個局部最大值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最 大值點的歸一化對數(shù)極坐標。g)分別計算檢測段中當前e倍近似周期以內各個局部最大值點的相似度在檢測段的每一個節(jié)拍周期中，只有一個局部最大值點是真正的R波峰，該局部 最大值點應該與模板信號中R波峰的相似性匹配程度最高。所以，在此引入“相似度”這一概念，通過計算局部最大值點的相似度，來描述局部最大值點與模板信號中R波峰的相似 性匹配程度；局部最大值點的相似度越大，則表示該局部最大值點與模板信號中R波峰的 相似性匹配程度越高，該局部最大值點就越有可能是檢測段的實際R波峰。本發(fā)明是采用 局部最大值點的特征區(qū)與模板信號的互相關系數(shù)來度量檢測段中各個局部最大值點的相 似度的，具體處理方式是基于步驟b)和步驟f)所建立的歸一化對數(shù)極坐標，分別計算每 個局部最大值點的特征區(qū)與各模板信號的互相關系數(shù)，將每個局部最大值點的特征區(qū)與各 個模板信號的互相關系數(shù)中的最大值作為該局部最大值點的相似度，從而得到各局部最大 值點的相似度。例如，檢測段g中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點&的特征區(qū)Sp i G {l，2，...，I}，該特征區(qū)的N個采樣點中的第n個采樣點為Si,n，nG {1，2，...，N}，Si, n相對于局部最大值點歸一化對數(shù)極坐標為，Yi,n)；同時，第k個模板信號Ak， kG {1，2，. . .，K}，該模板信號中的R波峰為0k，其N個采樣點中的第n個采樣點為ak, n， n G {1，2，. . .，N}，ak,n相對于R波峰0k的歸一化對數(shù)極坐標為(％, ，％， )。則局部最大值點
Si的特征區(qū)Si與模板信號Ak的互相關系數(shù)Pu為 其中，n G {1，2，...，N}；由于特征區(qū)Si的N個采樣點中，局部最大值點Si與其自 身的歸一化對數(shù)極坐標的極徑長度為0，因此，實際僅有N-1個不為0的內積求和取平均，
所以求和項前的系數(shù)為77、。由此，即可得到檢測段5中當前￡倍近似周期以內第i個局
部最大值點Si的特征區(qū)Si與各個模板信號中R波峰的互相關系數(shù)Py、Pi,2、Pi,2、……Pi,
K。將Py、Pi,2、Pi,2、……Pi,K中的最大值作為局部最大值點Si的相似度Q，以此來度量檢
測段左中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值Asi與模板信號中R波峰的相似性匹
配程度。通過該步驟逐一對檢測段中當前￡倍近似周期以內每個局部最大值點進行互相 關分析，得到各個局部最大值點的相似度。h)判定檢測段中當前￡倍近似周期以內的R波峰檢測段每一節(jié)拍中，除實際R波峰以外的局部最大值點均為干擾點，應當在識別 過程中加以排除。心電信號中對于檢測R波峰的干擾點是多方面的，從識別角度來講可將 這些干擾點分為自干擾點和劇烈干擾點兩種。自干擾點，是心電信號的中的P波、T波和U 波中的峰值點，但由于P波、T波和U波的波形輪廓與R波的波形輪廓差別比較明顯，因此這 種干擾點與模板信號的相似度往往比R波峰要小，可以通過比較相似度大小加以排除。劇 烈干擾點，是除了心電信號的中的P波、T波和U波之外，還由于咳嗽、噴嚏等動作導致心電 信號劇烈抖動，這種波動或劇烈抖動具有隨機性，并且振幅較大、持續(xù)時間較長，形成一段 劇烈的干擾波；這種劇烈的干擾波若重疊在一個節(jié)拍以上的心電信號中，就可能導致被重 疊干擾的部分信號被嚴重的破壞，這種存在于被劇烈的干擾波破壞的信號段中的局部最大 值點被視為劇烈干擾點。如果一段心電信號中存在這樣的劇烈干擾，該段信號中有用信息 也就被破壞了，實際上就失去了心電信號臨床的識別意義。因此，本發(fā)明通過預先設定一個閾值Q將R波峰與劇烈干擾點區(qū)分開，避免把被劇烈干擾波破壞的信號段中的局部最大值 點誤檢測為正常的R波峰而導致出錯。具體處理方式是，先通過比較求出檢測段中當前￡倍近似周期以內相似度最大 的一個局部最大值點，而除該點以外的其它局部最大值點均被視為自干擾點加以排除；然 后將該局部最大值點的相似度與預先設定的閾值Q進行比較，若其相似度大于閾值Q，即 判定該局部最大值點為一個R波峰；若其相似度小于閾值Q，則判定該局部最大值點為一 個劇烈干擾點。例如，計算得到檢測段g中當前￡倍近似周期內相似度最大的局部最大值 點為Si，其相似度為Ci ；將Ci與預先設定的閾值Q進行比較，若Ci彡Q，則將局部最大值點 Si視為劇烈干擾點排除掉；若C, > Q，則判定局部最大值點Si為R波峰。該步驟中，閾值Q的取值是排除劇烈干擾點的決定值，若閾值Q取值過小，則會造 成劇烈干擾點的漏檢；若閾值Q取值過大，則可能將實際為R波峰的局部最大值點視為劇 烈干擾點一并排除，導致R波峰檢測混亂。通常，作為檢測段的實際R波峰，其相似度最高 可達到0.4;但當存在較大振幅干擾信號的情況下，若被干擾的信號中實際R波峰的相似度 大于0. 2，依然可以認為其中的有用信息沒有被完全破壞，將其作為有意義R波峰加以識別 在臨床上還是可以被接受的。因此，閾值Q的取值范圍取0. 2 0. 4為宜，閾值Q取值越 大即表示判定R波峰的要求越嚴格。i)判定檢測段中的所有R波峰以檢測段中當前e倍近似周期以內相似度最大的一個局部最大值點為起始點， 計算出其后￡倍近似周期以內所有的局部最大值點；然后重復步驟e) i)，由此判斷出 檢測段中所有的R波峰。例如在當前的檢測段力中，以當前￡倍近似周期以內相似度最大 的局部最大值Asi為起始點，計算檢測段^中點Si之后￡倍近似周期內相似度最大的局部 最大值點，然后判斷其相似度與閾值Q之間的大小，從而判定其是否為R波峰；再以該點為 起始點，計算其后￡倍近似周期內相似度最大的局部最大值點進行進一步判斷……由此類 推，逐段計算出當前的檢測段及中所有的R波峰。j)判定待測心電信號中的所有R波峰在待測心電信號中，以當前檢測段中最后一個R波峰所在位置為起始點，提取其 后時長為、的信號段作為新的檢測段，準備檢測新的檢測段中的R波峰。但新的檢測段與 當前檢測段中節(jié)拍周期可能存在差異，因此需要先更新近似周期，以避免出現(xiàn)較大的計算 誤差。更新近似周期的方法是，以當前檢測段中最后3個正常周期時間間隔的平均值作為 新的檢測段的近似周期；所述正常周期時間間隔是指相鄰兩個R波峰之間不超過1. 5倍且 不小于0.5倍當前近似周期時長的時間間隔。然后重復步驟d) j)，由此判斷出待測心電 信號中所有的R波峰。III、對待測心電信號進行R波峰檢測k)最后，將待測心電信號R波峰檢測結果存儲在計算機的存儲設備中，并通過顯 示設備輸出顯示R波峰檢測結果，以便觀察和進行后續(xù)處理。下面通過實施例進一步說明本采用發(fā)明方法實現(xiàn)心電信號R波峰檢測的具體過程。實施例本實施例中，由心電檢測儀(ECG-9130P，福田公司，日本)采集心電信號，這些信
15號是采樣頻率為500Hz的數(shù)字信號，將這些信號輸入計算機，進行低通濾波和采樣預處理， 其濾波器采用二階Butterworth低通濾波器，截止頻率為100Hz，采樣頻率為250Hz，將得到 的信號作為待測心電信號。利用本發(fā)明方法，對該待測心電信號進行R波峰檢測，R波峰檢 測過程由計算機按如下步驟進行首先，采用多種不同的導聯(lián)方式，由心電檢測儀采集多個周期不同、分別代表臨床 上常見波形輪廓的已識別心電信號(周期、幅度、R波峰等參數(shù)均已經(jīng)識別獲知)，這些信號 也是采樣頻率為500Hz的數(shù)字信號，將這些信號及其相應參數(shù)輸入計算機，進行低通濾波 和采樣預處理，其濾波器采用二階Butterworth低通濾波器，截止頻率為100Hz，采樣頻率 為250Hz。從上述各個已識別信號中選取50個R波峰(取K = 50)，分別提取每個R波峰
前|周期和后|周期的一段信號；其中第32個R波峰032前|周期和后*周期的一段信號為
An，該段信號是從一個已識別的II導聯(lián)的心電信號中提取出來的。然后通過再采樣或再插 值處理將提取的各段信號的長度統(tǒng)一為固定的200個采樣點(取N = 200)；例如，經(jīng)計算R
波峰032前‘周期和后|周期的一段信號卩中采樣預處理后包含的采樣點數(shù)為221個，預定
22^32
的模板信號統(tǒng)一長度為200個采樣點，因此將信號段！^再采樣為200個采樣點，得到模板信 號A32，其波形輪廓如圖6所示；由此得到50個模板信號。再按照步驟b)所述方法建立每 個模板信號中200個采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐標。關于模板信號的準備工作完成后，接著進行待測心電信號中R波峰的識別。該待 測信號為一個II導聯(lián)的心電信號，先確定待測心電信號的首個檢測段，從待測心電信號的 起始點提取時長為60s的信號段(取、=608)作為首個檢測段對1)，并通過自相關分析得 到檢測段如)的近似周期E⑴。檢測段負1)中前8秒的波形輪廓如圖7所示，從圖7中可見， 在2000 3000采樣點之間存在一段由于咳嗽引起的劇烈干擾信號，致使此間的一個信號 節(jié)拍已被較嚴重的破壞。接下來，以1. 5倍近似周期乃(1)為判定時長，計算出檢測段歡1)中從起始處至 處的所有的局部最大值點；但由于待測心電信號起始第一個|近似周期中的波形輪
廓不完整，因此起始第一個|近似周期中的局部最大值點無法提取其前|周期的完整信號，
便無法利用本發(fā)明方法進行測試，所以將待測心電信號起始第一個-近似周期中的局部最
大值點舍去，得到檢測段如)中從起始處至1.5巧(1)處能夠作為識別對象的局部最大值點分 別為點Si、s2、s3、s4、s5、s6、和s7，如圖8所示。然后，分別提取這7個局部最大值點的特征
區(qū)；以點為例，提取Sl前|近似周期和后i近似周期的信號段彳計算其中經(jīng)采樣預處理
2 2 ‘
后包含的采樣點數(shù)為193個，小于預定的統(tǒng)一長度200個采樣點，因此將信號段戈進行插值 處理為200個采樣點，形成點Sl的特征區(qū)Si ；以相同方法分別形成點s2、s3、s4、s5、s6、禾口 s7 的特征區(qū)32、33、、、35、36、和37。再按照步驟f)所述方法分別建立上述每個特征區(qū)中的200 個采樣點相對于各自局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標。計算點的特征區(qū)Si與50個模 板信號的互相關系數(shù)，得到特征區(qū)Si的50個互相關系數(shù)中的最大值是與II導聯(lián)的模板信
16號A32的互相關系數(shù)Pi,32 = 0. 04，即確定點Sl的相似度Q = P1j32 = 0. 04 ；計算點s2的特 征區(qū)S2與50個模板信號的互相關系數(shù)，得到特征區(qū)S2的50個互相關系數(shù)中的最大值也 是與II導聯(lián)的模板信號A32的互相關系數(shù)P2,32 = 0. 27，即確定點s2的相似度C2 = P2,32 = 0. 27 ；以同樣的方法計算得到點s3、s4、s5、s6、和s7的相似度分別為C3 = P3,32 = 0. 15、C4 = P4,32 = 0. 12、C5 = P5,32 = 0. 13、C6 = P6,32 = 0. 14和(7 = P7,32 = 0.24。相比而言，Q < C4
<C5 < C6 < C3 < C7 < C2，點s2的相似度較大，將s2的相似度與預先設定的閾值Q進行比 較，c0取值為0. 20 ；由于C2 = 0. 27 > C0,從而局部最大值點s2被判定為檢測段匆1)的一個 R波峰。接下來，又以局部最大值點s2為起始點，計算出檢測段對1)中點s2之后1.5 以內 的所有的局部最大值點分別為s3、s4、s5、s6、s7、s8和s9，如圖9所示；同樣，分別提取點s3、 s4、s5、s6、s7、s8和s9的特征區(qū)為S3、S4、S5、S6、S7、S8和S9，再按照步驟f)所述方法分別建 立上述每個特征區(qū)中的200個采樣點相對于各自局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標，分別 計算點s3、s4、s5、s6、s7、s8和s9的特征區(qū)S3、S4、S5、S6、S7、S8和S9與各模板信號基于對數(shù) 極坐標的互相關系數(shù)；通過計算，點S3、S4、S5、S6、S7、S8和s9的特征區(qū)均相對于II導聯(lián)的模 板信號A32的互相關系數(shù)最大，即得s3、s4、s5、s6、s7、s8和s9的相似度分別為C3 = P3,32 = 0. 15、C4 — P4,32 — 0. 12、C5 — P5,32 — 0. 13、C6 — P6,32 — 0. 14、C7 — P7，32 — 0. 24、C8 — P8， 32 = 0. 14和C9 = P9,32 = 0. 11。通過比較得知，相似度大小為C9 < C4 < C5 < C6 = C8 < C3
<c7，從而當前1. 5倍近似周期中相似度最大的局部最大值點為s7，并且C7 = 0. 24 > C0, 即判定局部最大值點s7為檢測段歡1)的又一個R波峰。接著，再以局部最大值點s7為起始 點，計算出檢測段釘1)中點s7之后1.5乃(1)以內的所有的局部最大值點s8、S9、Sl(1、Sll、Sl2、Sl3、 S14和s15進行進一步判定……判定R波峰s26后，計算出檢測段奐1)中點S26之后1.5 以 內的所有的局部最大值點分別為s27、s28、s29、s3Q、s31、s32、s33、s34、s35和s36，如圖10所示；再 次重復上述步驟計算相似度的步驟，得到S
27、S28、S29、S30、S31、S32、S33、S34、S35 和 S36 中點 S33
的相似度最大，為C33 = 0. 19，但由于C33 < C0,即判定局部最大值點s33為檢測段如)中的一 個劇烈干擾點，因此將點s33排除。再以局部最大值點s33為起始點，計算出檢測段如)中點 s33之后1.5巧(1)以內的所有的局部最大值點 S34、S35、S36、S37、S38、S39、S41、S42、S43 和 S44 35 行進一步判定……由此遞推確定檢測段歡1)中的87個R波峰分別為s2、s7、s12、……、s425、 s432、s446、s452和s457 ；另還確定檢測段負1)中存在2個劇烈干擾點，分別為s33和s439，劇烈干 擾點s33位于R波峰s26與s38之間，劇烈干擾點s439位于R波峰s432與s446之間。其中，檢 測段匆1)前8秒以內的R波峰如圖11所示，檢測段及(1)前8秒以內各局部最大值點的相似度 分布圖如圖12所示；結合圖10和11能夠看到，信號中2000 3000采樣點內R波峰s26與 S38之間的局部最大值點均被視為干擾點排除掉，因此在點S26與S38之間不存在有意義的R 波峰點。 判定出待測心電信號首個檢測段歡1)中所有的R波峰以后，以檢測段釘1)中最后一 個R波峰s282所在位置為起始點，從待測心電信號中提取點s282之后60s時長的信號段作 為新的檢測段5(2)，準備檢測新的檢測段5(2)中的R波峰。此時更新近似周期的值，以檢測 段攻1)中最后3個正常周期時間間隔的平均值作為新的檢測段匆2)的近似周期；由于R波峰 s432與s446之間因存在劇烈干擾信號導致其間時間間隔T87超過1.5 ，因此T87并不是正常周期時間間隔，取R波峰s425與s432的時間間隔T86、R波峰s446與s452的時間間隔T88和R 波峰s452與s457的時間間隔T89三者的平均值作為新的檢測段歡2)的平均周期^(2)7:(2) = ix(r86 + r88 + r89);然后，重復上述步驟，判定待測心電信號的檢測段對2)中所有的R波峰。同樣由此 遞推判定待測心電信號的檢測段對3)、釘4)、S(5)……直至判斷出待測心電信號中所有 的R波峰。最后，將待測心電信號R波峰檢測結果存儲在計算機的存儲設備中，并通過顯示 設備輸出顯示R波峰檢測結果。為了評估本發(fā)明方法的檢測性能，我們構建了一個數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中待測心電信 號的R波峰數(shù)量為82612個，這些待測心電信號的R波峰已經(jīng)過臨床專家手工標記。利用 本發(fā)明方法對待測數(shù)據(jù)庫中待測心電信號進行R波峰檢測，然后將檢測結果與專家標記的 R波峰進行比較，進而評估本發(fā)明的檢測性能。我們將手工標記的R波峰前后8ms設為容錯 區(qū)間，即由本發(fā)明檢測的起拍點與專家手工標記的起拍點誤差不大于8ms時認為該檢測 是正確的。本發(fā)明方法對此82612個R波峰的識別精確度為98. 80%，特異度為98. 33%, 滿足臨床識別的要求。本發(fā)明方法不僅僅把心電信號中的幅值、局部最大值點等局部信息作為參考因 素，更結合了心電信號的波形輪廓進行綜合分析，以點與點之間的差向量作為基礎特征，該 基礎特征具有平移和旋轉不變性，能夠克服心電信號的基線漂移的影響；對差向量進行對 數(shù)極坐標轉換來度量波形的相似性，這種度量對識別點鄰近的波形形態(tài)特征敏感，又能捕 獲波形的全局輪廓信息，同時對波形抖動和變形具有魯棒性，能夠有效識別和排除干擾波 峰和干擾波段，進而準確的實現(xiàn)了對心電信號R波峰的識別。最后說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案而非限制，盡管參照較 佳實施例對本發(fā)明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發(fā)明的技 術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術方案的宗旨和范圍，其均應涵蓋在本 發(fā)明的權利要求范圍當中。
權利要求
一種心電信號R波峰檢測方法，其特征在于，將心電檢測儀采集的心電信號輸入計算機，由計算機進行低通濾波和采樣預處理，然后檢測心電信號中的R波峰，檢測R波峰的具體步驟包括a)建立K個互不相同的模板信號；每個模板信號是已識別的心電信號中一個R波峰前后各周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理為N個采樣點；其中，K≥2，N的取值范圍為100～1000；b)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐標；c)對于待測的心電信號，從其起始點提取時長為t0的信號段作為檢測段；然后對檢測段進行自相關分析，計算檢測段的自相關函數(shù)中每相鄰兩個局部最大值之間的時間間隔，取所述時間間隔的平均值作為檢測段的近似周期；其中，t0的取值范圍為30～90s；d)計算出檢測段起中從始處至ε倍近似周期處的所有的局部最大值點；其中，ε的取值范圍為1.2～1.6；e)提取每個局部最大值點的特征區(qū)；每個局部最大值點的特征區(qū)是待測的心電信號中該局部最大值點前后各近似周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理為N個采樣點；f)分別建立每個局部最大值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標；g)分別計算每個局部最大值點的特征區(qū)與各個模板信號基于歸一化對數(shù)極坐標的互相關系數(shù)，將每個局部最大值點的特征區(qū)與各個模板信號的互相關系數(shù)中的最大值作為該局部最大值點的相似度；所述互相關系數(shù)的計算公式為其中，Pi，k為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征區(qū)與第k個模板信號的互相關系數(shù)；(βi，n，γi，n)為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征區(qū)中第n個采樣點相對于該局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標， βi，n為歸一化極徑，γi，n為極角；為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐標，αk，n為歸一化極徑，為極角；k∈{1，2，...，K}，n∈{1，2，...，N}；h)比較得出檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大的一個局部最大值點，并將該局部最大值點的相似度與預先設定的閾值C0進行比較；若其相似度大于閾值C0，即判定該局部最大值點為一個R波峰；其中，閾值C0的取值范圍為0.2～0.4；i)以檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大的一個局部最大值點為起始點，計算出其后ε倍近似周期以內所有的局部最大值點；然后重復步驟e)～i)，由此判斷出檢測段中所有的R波峰；j)在待測心電信號中，以當前檢測段中最后一個R波峰所在位置為起始點，提取其后時長為t0的信號段作為新的檢測段；并且，以當前檢測段中最后3個正常周期時間間隔的平均值作為新的檢測段的近似周期；然后重復步驟d)～j)，由此判斷出待測心電信號中所有的R波峰；所述正常周期時間間隔是指相鄰兩個R波峰之間不超過1.5倍且不小于0.5倍當前近似周期時長的時間間隔；k)對待測心電信號進行R波峰檢測，存儲并顯示待測心電信號R波峰檢測結果。FSA00000186910900011.tif,FSA00000186910900012.tif,FSA00000186910900013.tif,FSA00000186910900014.tif,FSA00000186910900015.tif
2.根據(jù)權利要求1所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述步驟b)具體為bl)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其R波峰的笛卡爾相對坐標，并進行 均值歸一化處理；均值歸一化處理的計算公式如下 其中，(xk,n, yk,n)為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其R波峰的笛卡爾相對坐 標，(Pk,n，0k,n)為與(xk,n，yk,n)相對應的極坐標；(Pk,n'，0k,n')為(Pk,n，0k,n)經(jīng)均 值歸一化處理后的極坐標；k G {1，2，...，K}，n G {1，2，...，N}；b2)根據(jù)步驟bl)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標，分別將每個模板信號中的N個 采樣點投射到對數(shù)極坐標域，并進行歸一化處理，得到每個模板信號中的N個采樣點相對 于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐標；歸一化處理的計算公式如下 ；其中，(氣 ，％, )為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其R波峰的歸一化對數(shù)極坐 標，、彳為歸一化極徑，^^為極角；^“，￥k,n)為第k個模板信號中第n個采樣點經(jīng)投 射后對應的對數(shù)極坐標，極徑€k,n= logPk,n'，極角Vk,n= 9k,n' ；k G {1，2，...，K}， nG {1，2，...，N} ；和別為第k個模板信號中各個采樣點經(jīng)投射后對應的對 數(shù)極坐標中極徑的最大值和最小值。
3.根據(jù)權利要求1所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述步驟f)具體為fl)分別建立每個局部最大值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于該局部最大值點的笛 卡爾相對坐標，并進行均值歸一化處理；均值歸一化處理的計算公式如下 其中，(Xi,n，yi,n)為檢測段中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征區(qū)中 第n個采樣點相對于該局部最大值點的笛卡爾相對坐標，(Pi,n，為與(Xi,n，Yi,n)相 對應的極坐標；(Pi,n'，)為(Pi,n，e^)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標；n e {1， 2， ，N}；f2)根據(jù)步驟n)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標，分別將每個局部最大值點的 特征區(qū)中的N個采樣點投射到對數(shù)極坐標域，并進行歸一化處理，得到每個局部最大值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于該局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標；歸一化處理的計算 公式如下 其中，(l,n，Yi.J為檢測段中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征區(qū) 中第n個采樣點相對于該局部最大值點的歸一化對數(shù)極坐標，日“為歸一化極徑，Yi’j 極角；(l,n，Vi,n)為檢測段中當前￡倍近似周期以內第i個局部最大值點的特征區(qū)中 第n個采樣點經(jīng)投射后對應的對數(shù)極坐標，極徑logPi,/，極角Vi,n= ‘； n G {1，2，...，N} ； 和分別為檢測段中第i個局部最大值點的特征區(qū)中各個采 樣點經(jīng)投射后對應的對數(shù)極坐標中極徑的最大值和最小值。
4.根據(jù)權利要求1 3中任一項所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述 低通濾波的截止頻率為100 120Hz。
5.根據(jù)權利要求1 3中任一項所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述 預采樣預處理的采樣頻率為250 1000Hz。
6.根據(jù)權利要求1 3中任一項所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述N 的優(yōu)選取值為200。
7.根據(jù)權利要求1 3中任一項所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述 、的優(yōu)選取值為60s。
8.根據(jù)權利要求1 3中任一項所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述 e的優(yōu)選取值為1.5。
9.根據(jù)權利要求1 3中任一項所述的心電信號R波峰檢測方法，其特征在于所述 閾值Q的優(yōu)選取值為0. 20。
全文摘要
本發(fā)明提供一種心電信號R波峰檢測方法。該方法以點與點之間的差向量作為基礎特征，該基礎特征具有平移和旋轉不變性，能夠克服心電信號的基線漂移的影響；同時，對差向量進行對數(shù)極坐標轉換來度量波形的相似性，這種度量對鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓信息并對波形抖動具有魯棒性；此外，通過設定恰當?shù)拈撝的軌蛴行懦蓴_信號的影響。這種將點與點的相似性度量轉化為點所在波形的度量的方法，實現(xiàn)了對心電信號R波峰的準確識別和檢測。將該方法應用于相關的心電圖分析儀器中，能夠實現(xiàn)對心電信號中R波峰的準確識別，有助于提高心電圖分析設備的檢測和分析能力。
文檔編號A61B5/0456GK101856225SQ20101021462
公開日2010年10月13日 申請日期2010年6月30日 優(yōu)先權日2010年6月30日
發(fā)明者彭承琳, 楊力, 趙明璽 申請人:重慶大學