ECG 信号QRS 波群检测算法的进展

QRS波群是ECG信号的重要组成部分,是心电信号分析的基础.QRS波群的检测方法已经有很多种实用有效的方法,并逐步地走向成熟,在实际应用中得到实现.本文就QRS波群的检测方法作了具体的整理与分析,较全面的阐述了实际应用中的各种算法,最后作者对检测算法的发展趋势进行了总结和展望.     

几种脊椎动物宽频带心电图波形与心电向量环特点的比较

对小鼠、家鸽、蟾蜍、鲫鱼4种脊椎动物宽频带心电图Ⅱ导联的波形特点及QRS额面心电向量环的位置、形态特点进行了比较研究。结果发现,(1)宽频带心电图Ⅱ导联QRS波群小鼠、蟾蜍、鲫鱼QRS波群的主波均向上,而家鸽的主波向下;(2)QRS波群时程(ms)小鼠88±09,家鸽365±14,蟾蜍790±110,鲫鱼283±57;(3)QRS心电向量环的位置家鸽的位于-90°～-180°象限内,这是家鸽心电图Ⅱ导联QRS波群主波向下的根本原因;小鼠、蟾蜍、鲫鱼的均位于0°～90°象限内,与它们的QRS波群主波向上相一致;(4)QRS心电向量环的形状;小鼠的QRS向量环较其它3种动物的要大,蟾蜍的最小。鲫鱼的不规则,有的呈三角形,有的呈“8”字形,还有的呈半圆形,这是导致鲫鱼的QRS波群出现较多切迹和扭挫的原因。     

基于QRS波群的心律失常辅助诊断模型研究

基于对QRS波群的特征变量提取。利用减法聚类和自适应模糊神经网络构建心律失常辅助诊断模型,分析不同训练数据集对模型测试结果的影响。实验结果表明。该模型能准确识别不同类型的QRS波群,使用不同训练数据集对诊断结果存在影响,为进一步实现更复杂的心律失常辅助诊断模型提供方法。     

犬心肌缺血再灌注损伤心电图Ⅱ导联QRS波群的演变

目的观察杂种犬心肌缺血再灌注损伤过程心电图(ECG)的动态变化规律,为研究干细胞移植对犬心肌缺血再灌注损伤后的治疗作用提供基础。方法选用杂种犬24只,结扎冠状动脉左前降支中远1/3处,分3组分别于30min、60min、90min后松开。应用MPA-2000生物信号分析系统,在结扎前后及松开后连续动态记录ECGII导联QRS波群的变化。结果在开始结扎阻断冠状动脉血流时,QRS主波向上Rs型;重新开放血流血管再通之初,83.3%(20/24)的犬QRS波表现为主波向下rS型或QS型,伴QRS波增宽,然后r波波幅逐渐增大,逐渐演变成主波向上的Rs型,QRS时程恢复正常。15min、30min和大于30min的演变率分别为25.00%(6/24)、41.7%(10/24)和16.7%(4/24);且演变率与冠脉阻断时间相关。结论犬心肌缺血再灌注后ECG变化有一定规律,QRS波群变化趋势有可能作为心肌细胞功能恢复程度以及心肌保护效果较为直观的判断指标。     

心电信号特征量的小波提取算法

目的:为了更准确地利用心电图(ECG)进行临床生理疾病诊断,提高心电信号的自动分析准确度.介绍了一种利用小波变换的时频局部化特性以及多分辨率特性对心电信号进行处理的算法.方法:使用定位准确.计算简便的二阶微分Mart小波使用多孔算法来对ECG中QRS波群进行标定.结果:将算法应用到MIT/BIH国际标准心电数据库进行仿真.结论:通过仿真证明,该算法能够很精确地定位QRS波群,为心电信号的后续研究打好基础.     

一种QRS波群实时检测方法

结合模板匹配和改进的导数阈值法,提出了一种QRS波群实时检测方法CT2(combination method of template matching and improved derivative threshold)。首先,预采集一段ECG信号,使用高斯函数构造QRS模板;然后将实时采集的ECG信号使用CT2检测R波位置。为了比较算法检测精度和效率,使用CT2和基于小波模极大值的方法进行了对比。结果表明,CT2检测精度与基于小波模极大值的方法相当,但运算时间大大缩短,适于实时检测。     

正常家鸽的宽频带心电图时域值和功率谱

实验用南京新博公司生产的NHE-1000型宽频带心电信息检测分析仪,研究了正常家鸽宽频带心电图(WFB-ECG)的时域值和QRS波群的功率谱。主要结果如下:(1)Ⅱ、Ⅲ、aVF导联,QRS波群均为主波向下,形成rS或 rSr’型,无Q波,与人类相应导联的心电图波形相反;S波的升支均有一较大的切迹(无一例外),Ⅱ导联切迹幅度为 0.413±0.133mV,宽度为9.733±1.291ms;Ⅱ、Ⅲ、aVF导联T波直立,方向均与主波相反门(1例除外)。aVR导联,QRS波群主波向上,形成Rs型,T波倒置,与主波方向相反(无一例外),也与人类aVR导联的波形相反。(2)P波时程与P-R段之比值为0.8,而人的为1.0-1.6,小鼠的为0.4。(3)Ⅱ导联QRS波群的功率谱特点:以低频信号(低于80 HZ)为主,而高频频段的相对能量比小鼠的低,比人的高,其中高频频段100-1000 Hz的相对能量为(10.181±7.443)％,80-300HZ为(15.418±10.579)％。(4)QRS波群的额面心电轴为-118°±10°(-96°～-136°);(5)心电向量环的位置与人类的相反,位于-90°～-180°相限。这些现象的产生原因可能是由于家鸽心室 Purkinje纤维末梢延伸到心外膜下心肌,导致心外膜下心肌先除极化,心内膜下心肌后除极化而产生的。     

超声波清洗器对大鼠心电图的影响

目的考察超声波清洗器对大鼠的影响。方法用RM6240多道生理信号采集处理系统,采用标准肢体二导联法测量正常状态和超声波清洗器工作时麻醉大鼠的心电图。结果超声波清洗器打开后2 min、15 min和30 min时,麻醉大鼠的心率显著增加,心电图的QRS波群间期显著缩短。而超声波清洗器停止工作后30 min时,大鼠心率和QRS波群间期基本恢复至正常。结论超声波清洗器工作时对大鼠心脏可产生一过性的不良影响。因此,在动物饲养或实验区内,超声波清洗器的放置应远离大鼠饲养室。     

基于独立元分析和联合小波熵检测多导联ECG信号的QRS

QRS波群的准确定位是ECG信号自动分析的基础。为提高QRS检测率,提出一种基于独立元分析（ICA）和联合小波熵（CWS）检测多导联ECG信号QRS的算法。ICA算法从滤波后的多导联ECG信号中分离出对应心室活动的独立元;然后对各独立元进行连续小波变换（CWT）,重构小波系数的相空间,结合相空间中的QRS信息对独立元排序;最后检测排序后独立元的CWS得到QRS信息。实验对St.Petersburg12导联心率失常数据库及64导联犬心外膜数据库测试,比较本文算法与单导联QRS检测算法和双导联QRS检测算法的性能。结果表明,该文算法的性能最好,检测准确率分别为99.98%和100%。     

呼吸对心电图中QRS波形的影响

通过对20例健康男性Frank导联心电图在不同呼吸阶段的QRS波波形平均和振幅统计,观察到处于不同呼吸阶段的QRS波的振幅有差别。其中QRS波振幅在呼气中期最高在呼气中期最低,根据呼吸运动时肺容积及肺内压变化的规律,认为是由于胸腔压力和心室舒容积的改变,而不是心脏与电极间的相对位置的改变造成了QRS波振幅的变化。     

优势种植被分类系统的逻辑分析与示例方案化

逻辑学原理是各种分类系统科学性及规范性的必要检验工具。本文采用逻辑学原理检验基于优势种的《中国植被》的植被分类系统, 结果发现目前常用的植被分类系统存在较多逻辑错误, 需要予以纠正。于是, 在强调植物生活型分类系统和植被分类系统一致性的基础上, 依据逻辑学原理给出建立植被分类系统的步骤和方法, 提出规范的植物生活型分类系统和植被分类系统示例方案。鉴于多建群种植被的客观存在及其存在形式多样, 在分类系统中给出相应的位置——多建群种植被纲。同时, 针对国内植被分类学界从未形成统一的植被命名规则, 且又有多种命名方式并存的现状, 提出了函数命名法。     

不同稀有种处理对双向指示种分析分类结果影响的比较

为探讨不同稀有种处理对TWINSPAN分类结果的影响,以北京小龙门林场华北落叶松林调查数据为例,采用2×2列联表比较了剔除频度＜5%、盖度＜5%的稀有种前后TWINSPAN分类结果的异同,同时结合引入的DBI重点对比了最佳分类等级的吻合性。结果表明：(1)在相同的分类终止原则下,剔除稀有种前后的最大分类结果分别分为12、11个群落类型;(2)基于结合系数r,剔除稀有种前后TWINSPAN在低分类等级的结果差异较大,随着分类等级的增加,二者的吻合度增大,表明稀有种对低分类等级的结果影响较为明显;(3)引入的DBI适用于确定TWINSPAN分类的最佳分类等级,尽管剔除稀有种前后的最佳分类等级不同,但分类结果的吻合度较高。因此,在TWINSPAN分类应用中,建议引入DBI指数辅助确定最佳分类等级,同时取低分类等级结果时必须做删除稀有种处理。     

关于植物群丛划分的探讨

在传统的植物群落分类系统中,群丛是植物群落分类的基本单位.从群丛分类的必要性出发,综述了传统植物群落分类系统中对群丛的定义及其划分方法,即在群丛的划分中主要依据群落中不同层片的优势种或特征种;但是在利用传统植物群落分类方法划分群丛时也存在一些不确定性因素,主要表现在确定群丛的特征种(组)时需要人为确定;同时,论述了当前植物群落数量分类的研究现状,分析了利用双向指示种分析法(TWINSPAN)、主成分分析(PCA)等数量分类方法划分群丛时存在的一些问题,主要表现在数量分类结果与传统分类单位的对应关系不能达到协调一致,无法判断是否划分到了群丛的水平.最后提出了群丛划分方法的展望:数量方法是基础,特征种(组)是及其数量特征是关键.     

基于多组学数据的早期宫颈鳞状细胞癌分类

从分子层面对泛癌进行研究已经得到了很大的进展，但是对宫颈鳞状细胞癌的分子分类研究仍然需要更多的探索. 为了找到宫颈鳞状细胞癌潜在的子类，本文提出了一个基于多维组学数据的癌症亚型分类分析流程. 通过统计学方法对癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）宫颈鳞状细胞癌的mRNA表达数据、小分子核糖核酸（microRNA，miRNA）表达数据、DNA甲基化数据以及拷贝数变异数据4个维度包含的分子进行筛选，然后对筛选后的分类特征进行整合聚类，进一步筛选能够区分不同子类的关键分类特征，并使用这些关键分类特征建立宫颈鳞状细胞癌分类模型. 本研究为宫颈鳞状细胞癌分子层面子类的识别提供了分析流程，得到了两个临床生存水平具有显著性差异的宫颈鳞状细胞癌子类，并确定了8个宫颈鳞状细胞癌的关键分类特征. 本研究中识别的宫颈鳞状细胞癌子类和关键分类特征为宫颈鳞状细胞癌早期分类及分类标志物的鉴定提供了重要参考.     

基于地形限制特征的泾河流域遥感地表覆被分类

由于在分类方法和空间分辨率等方面存在局限性,基于粗分辨率遥感数据的传统非监督分类结果在不同地物过渡带内往往误差较大。该文提出了基于地形限制特征的分类方法,在非监督分类的基础上,将非监督分类结果按照像元进行细分,并运用地形限制条件对细分后的像元进行二次判别分类。结果表明,分类精度明显提高,其中,农田和居民点分类精度的提高最为明显。这一方法使得完全同质的单元可以进行属性的变更,改善了像元空间分辨率差造成的误差;而地形限制特征的引入减少了传统非监督分类的不确定性,使模糊区域的分类有了较为明确的区分特征,提高了分类的精度。     

Are habitat types compatible with floristically‐derived associations?

Abstract. The habitat type system developed by R. Daubenmire has been widely adopted throughout the western United States. Habitat types result from a site classification derived from the classification of late seral plant communities using selected indicator species. It has been suggested that the classification of late successional vegetation used to derive habitat types does not substantially differ from phytosociological classification in the sense of Braun‐Blanquet approach, and that habitat types can be adopted in their present form into floristically‐based vegetation classifications. Despite the many commonalities between the two systems, however, the classification methods, and specifically the use of indicator species in the habitat type system, yield a significantly different classification than the phytosociological approach. This is demonstrated in the comparison of a habitat type classification with the results of a recent phytosociological classification of forest vegetation in the northern Salish Mountains of Montana.     

Automated identification of diseases related to lymph system from lymphography data using artificial immune recognition system with fuzzy resource allocation mechanism (fuzzy-AIRS)

Artificial immune recognition system (AIRS) classification algorithm, which has an important place among classification algorithms in the field of artificial immune systems, has showed an effective and intriguing performance on the problems it was applied. AIRS was previously applied to some medical classification problems including breast cancer, Cleveland heart disease, diabetes and it obtained very satisfactory results. So, AIRS proved to be an efficient artificial intelligence technique in medical field. In this study, the resource allocation mechanism of AIRS was changed with a new one determined by fuzzy-logic. This system, named as fuzzy-AIRS was used as a classifier in the diagnosis of lymph diseases, which is of great importance in medicine. The classifications of lymph diseases dataset taken from University of California at Irvine (UCI) Machine Learning Repository were done using 10-fold cross-validation method. Reached classification accuracies were evaluated by comparing them with reported classifiers in UCI web site in addition to other systems that are applied to the related problems. Also, the obtained classification performances were compared with AIRS with regard to the classification accuracy, number of resources and classification time. While only AIRS algorithm obtained 83.138% classification accuracy, fuzzy-AIRS classified the lymph diseases dataset with 90.00% accuracy. For lymph diseases dataset, fuzzy-AIRS obtained the highest classification accuracy according to the UCI web site. Beside of this success, fuzzy-AIRS gained an important advantage over the AIRS by means of classification time. By reducing classification time as well as obtaining high classification accuracies in the applied datasets, fuzzy-AIRS classifier proved that it could be used as an effective classifier for medical problems.     

生长型分类方案不同导致森林生态系统植物功能性状的统计偏差

将植物划分为不同的生长型来统计植物功能性状特征，是当前植物性状研究中常用的方法；但生长型分类方案的不同很可能造成植物功能性状统计分析的偏差，对此偏差的评估却尚未见报道。根据植物志描述及野外调查实际情况，将生长型划分为3种不同的分类方案：分类1：根据植物志信息划分为传统意义的乔木和灌木；分类2：根据树高和胸径划分乔木、小乔木和灌木；分类3：仅根据树高划分乔木层与灌木层的乔木和灌木。以东部亚热带常绿阔叶林区域的浙江金华北山35种优势阔叶木本植物的枝叶性状为研究对象，比较不同生长型分类对植物枝叶性状统计数据的影响。结果表明：（1）与传统的分类1相比，分类2对乔木植物枝叶性状影响的显著程度要高于分类3，而对灌木植物枝叶性状的影响程度低于分类3；但不同生长型分类方案中乔木和灌木的枝叶性状总体差异不显著。而与分类2小乔木相比，分类1以及分类2内部的乔木和灌木生长型的性状与分类2小乔木差异非常明显；（2）将不同生长型植物再划分为不同生活型后，不同生长型分类方案对性状统计的影响增大。无论是常绿还是落叶生活型的小乔木，其与不同生活型乔木和灌木的性状差异仍然显著。可见，不同的生长型分类方案可造成植物功能性状统计的差异；把小乔木植物这一功能类群划分出来，能更好地反映森林生态系统性状特征的差异性。     

Simple and flexible classification of gene expression microarrays via Swirls and Ripples

Background  

A simple classification rule with few genes and parameters is desirable when applying a classification rule to new data. One popular simple classification rule, diagonal discriminant analysis, yields linear or curved classification boundaries, called Ripples, that are optimal when gene expression levels are normally distributed with the appropriate variance, but may yield poor classification in other situations.     

On the predictive power of numerical and Braun-Blanquet classification: an example from beechwoods

Abstract. A numerical classification method and the Braun-Blanquet method, based on external criteria, were compared with the aim of clarifying the differences in predictive power. The numerical analysis leads to a changed perspective on the floristic data and produces, as a whole, an ecologically more differentiated classification. The groups produced by numerical analysis are almost identical with the Braun-Blanquet classification with respect to marginal site conditions but they may differ in cases of intermediate site conditions. Nevertheless, a classification emerges which is on the whole, both floristically and as to site, very similar to the Braun-Blanquet classification. The discriminatory importance of the external variables is, to a large extent, the same in both methods, but discriminant analysis shows that the numerical classification is somewhat more predictive.