一種心電圖波形邊界檢測的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，尤其涉及一種心電圖波形邊界檢測的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]心電圖檢查是診斷心律失常、心肌缺血的一種有效的方法，該方法具有無創(chuàng)傷、低成本的優(yōu)勢，在醫(yī)院有較大的業(yè)務(wù)量。尤其在體檢中心、遠程會診中心等機構(gòu)，專職心電圖醫(yī)生每天的需要判讀大量的心電圖的，為減輕醫(yī)生的工作負擔，近年來計算機輔助的心電圖自動分類識別系統(tǒng)越來越受到重視。
[0003]心電圖中的P-QRS-T波群的常規(guī)特征以及間接推導(dǎo)的間期特征是醫(yī)生診斷的依據(jù)。針對各種波的峰值點是重要的特征，但邊界點也是很重要的信息，因此，如何通過醫(yī)療設(shè)備的輔助來進行心電圖的波形邊界檢測成為了研究的趨勢之一。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]有鑒于此，我們提供一種心電圖波形邊界檢測的方法，能夠快速準確的定位、以及輔助檢測峰值點。
[0005]本發(fā)明的心電圖波形邊界檢測的方法，包括如下步驟:(1)使用帶通濾波器對心電圖進行正反序濾波預(yù)處理；(2)通過雨流模型對濾波后的心電圖進行變換，得到波峰、波谷的邊界點；(3)對所述邊界點檢測；(4)對干擾或波形多樣性引起的偏差進行校正。
[0006]優(yōu)選地，步驟(I)中，所述帶通濾波器的帶通頻段為I?20Hz，帶通紋波為0.5dB。
[0007]優(yōu)選地，步驟(2)中，所述雨流模型，是一幅正弦序列的點陣圖，是模擬山坡上下雨后雨水流動的狀況的模型，雨水落在山坡上會沿著山坡向低處流動，然后再某一低洼處匯聚累積，形成波谷邊界點。
[0008]優(yōu)選地，步驟(2)中，通過倒置取反后，求得心電圖的波峰邊界點。
[0009]優(yōu)選地，步驟(4)中，校正的步驟包括，判斷所述邊界點的位置是否與真實邊界點有偏離。
[0010]優(yōu)選地，步驟(4)中，具體步驟包括:選取下一點的幅值與本邊界點差為參考，假設(shè)為diff ;向后繼續(xù)移動，直至某個點的幅值與本邊界點的幅值差大于3*diff ;調(diào)整到該點位置作為校正后的邊界點。
[0011]本發(fā)明通過對心電圖進行正反序濾波，強化吉布斯效應(yīng)，并通過雨流模型進行變換，來輔助檢測心電圖的邊界。
【附圖說明】
[0012]圖1是本發(fā)明心電圖波形邊界檢測的方法流程圖。
[0013]圖2是吉布斯效應(yīng)的示例圖。
[0014]圖3是雨流模型示例圖。
[0015]圖4至圖6是本發(fā)明中的實施例驗證的示意圖。
【具體實施方式】
[0016]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清晰，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0017]請參閱圖1，所示為本發(fā)明心電圖波形邊界檢測的方法流程圖。
[0018]在步驟SlOl中，使用帶通濾波器對心電圖進行正反序濾波預(yù)處理。
[0019]帶通濾波器的帶通頻段選取I?20Hz，通帶紋波0.5dB。此處，帶通濾波器的作用，一是濾去掉基線漂移和高頻噪聲，二是要利用帶通濾波后的吉布斯效應(yīng)。因QRS波頻率較高約為3?40Hz，P、T波約為0.7?1Hz，故本帶通濾波器可以對P波、QRS波和T波邊界產(chǎn)生吉布斯效應(yīng)，并且設(shè)定了 0.5dB通帶紋波，使得吉布斯效應(yīng)在邊界處明顯而又對原波形影響最小。并且，帶通濾波采用正反序兩次濾波，不僅可以抵消濾波產(chǎn)生的相移，且正序濾波的波形結(jié)束點吉布斯效應(yīng)明顯，反序后，波形的開始點的吉布斯效應(yīng)也明顯了。最后把正反序兩次濾波的數(shù)據(jù)調(diào)整到正常順序。
[0020]請參閱圖2，所示為吉布斯效應(yīng)的示例圖。吉布斯效應(yīng)，是將具有不連續(xù)點的周期函數(shù)(如矩形脈沖)進行傅立葉級數(shù)展開后，選取有限項進行合成。當選取的項數(shù)越多，在所合成的波形中出現(xiàn)的峰起越靠近原信號的不連續(xù)點。當選取的項數(shù)很大時，該峰起值趨于一個常數(shù)，大約等于總跳變值的9%。這種現(xiàn)象稱為吉布斯現(xiàn)象。
[0021]而吉布斯效應(yīng)在使用帶通濾波器后比較明顯。由于心電圖波形的邊界處相對于峰值點來說是一個跳變點，因而在吉布斯效應(yīng)下會出現(xiàn)一個小的波動，而這正放大了邊界的位置所在，產(chǎn)生了一個小的極值點(波峰或波谷)，從而利于下面模型對邊界的定位。
[0022]在步驟S102中，通過雨流模型對濾波后的心電圖進行變換，得到波峰、波谷的邊界點。
[0023]所述雨流模型，是指模擬山坡上下雨后雨水流動的狀況的模型，前提包括雨水是均勻分布的，且雨水在流動中不會損失，在水往低處流的規(guī)律下，雨水落在山坡上會沿著山坡向低處流動，然后在某一低洼處匯聚累積，形成波谷；并倒置取反后，求得波峰。
[0024]請參閱圖3，所示為雨流模型示例圖。雨流模型，是一幅正弦序列的點陣圖，假設(shè)此點陣圖是一座山，而A點是峰值點，B點是谷底點。假設(shè)天上即將下雨，如圖中的‘O’，且雨點是均勻的，即下面正弦序列的每個點都會相同數(shù)量的雨。當雨落在這座上上時，假設(shè)山坡不會吸收掉雨，那么就會向下流去，并不斷匯聚，例如當達到谷底時，例如B點，則雨量會匯聚于此。另外，當在峰頂和谷底的某個點有突起時，會考慮雨流的慣性，如果這個突起的寬度小于某個閾值TH(由于濾波的平滑作用，一般的毛刺型突起都會被濾掉，所以，在有明顯波形的山坡上一般不會出現(xiàn)突起了，故這個閾值TH = 2即可)，就可以繼續(xù)往下流，否則，上面的累積的雨點就匯聚到該處。
[0025]對濾波后的數(shù)據(jù)使用上面的雨流模型進行處理，將發(fā)現(xiàn)雨點匯聚在一系列的谷底處。而這一系列的谷底的所對應(yīng)的點又會累積一定的雨量(雨點數(shù)目)，我們設(shè)定為Srain。該波谷雨點數(shù)序列對于識別正向波峰的邊界比較有效。例如，假設(shè)QRS波群的形態(tài)為Rs型，則因為R波是正向的波峰，那么，從R波位置向前的第一個Srain的非零點(雨量匯聚點)，即是R波的起始點。
[0026]為了方便定位倒置波形的邊界點，同時將濾波后的數(shù)據(jù)進行取反，并也進行雨流模型的處理，得到波谷雨點數(shù)序列SrainR。同正向波形邊界定位一樣，倒置的波形像S波等的邊界就可以通過SrainR進行定位。
[0027]當然，對于峰值點的檢測也有一定的效果，因為雨量匯聚點本身就是某個波形的極值點。
[0028]在步驟S103中，進行邊界點檢測。
[0029]如，假設(shè)QRS波群的形態(tài)為Rs型，則因為R波是正向的波峰，那么，從R波位置向前的第一個Srain的非零點(雨量匯聚點)，即是R波的起始點。再如正向的T波，在其邊界點一般也會產(chǎn)生一個匯聚點。
[0030]為了方便定位倒置波形的邊界點，同時將濾波后的數(shù)據(jù)進行取反，并也進行雨流模型的