基于小波变换的心电信号去噪综合算法

目的：研究去除心电信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提高心电信号的自动识别和诊断精度。方法：利用Coif4小波对心电信号进行8尺度分解,采用小波分解重构法去除基线漂移,然后利用改进的小波闽值算法去除工频干扰和肌电干扰。结果：利用Matlab仿真工具,选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证,能有效去除这三种噪声,并且很好的保持R波的信息。结论：本算法在不丢失心电信号有用信息的前提下,可以较好的去除三种常见的噪声,可以用于心电信号自动分析之前的预处理。     

基于小波变换的心电信号去噪算法

目的:去除在心电信号采集过程中混入的肌电干扰、工频干扰、基线漂移等噪声信号,避免噪声对心电信号特征点的识别和提取造成误判和漏判。方法:首先利用coif4小波对心电信号按Mallat算法进行分解,然后采用软、硬阈值折衷与小波重构的算法进行去噪。结果:采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的心电信号进行仿真、验证,有效去除了三种常见的噪声信号。结论:本方法实时性好,为临床分析与诊断奠定了基础。     

一种基于小波变换的心电去噪算法

目的:去除心电信号采集过程中混入的工频干扰、肌电干扰和基线漂移等噪声信号,并能有效的保留心电特征信息.方法:通过小波变换将含噪的心电信号分解并重构得到不同尺度下的细节信号,在中小尺度上选取不同的门限值,并在QRS波群信息多的尺度上计算获得信息窗,对该尺度的信息窗内外采用不同的门限处理方式,在大尺度上直接重构出要去除的基线信息.结果:采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了仿真验证,实现了三种主要干扰的去除,较好的保留了心电特征信息.结论:本方法效果较好,为后续的特征点识别奠定了基础.     

LOWNS分类信号检测技术

目的:检测出Lown分级中各种室性心律失常,进一步完善便携式心电仪中心电的诊断分析,增强其功能.方法:本文提出一种在基于小波变换理论上检测出R波的基础上,采用适当的阀值并结合新的模板匹配方法检测出室性早搏,并进而检测出Lown分级中各种室性心律失常.结果:利用Matlab仿真工具,选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证,能正确检测出各种室性心律失常,错检率较低,实现简单,适合实时处理.结论:此方法正确率高,符合心电分析要求.进行算法优化后可嵌入到心电检测仪中实现应用.为便携式心电仪功能的完善有很大的帮助.     

基于Visual C++的MIT-BIH心电数据管理系统的设计

目的:识读MIT-BIH心电数据库格式,为研究心电监护系统提供信号源,为心电算法的仿真打好了基础.方法:以VC++6.0为平台,利用面向对象语言编程读取心电数据,经过D/A转换输出到心电监护系统,仿真验证心电算法.结果:心电信号输出与回放同步,可有效控制信号源.实现截取、保存、回放任一段心电波形.结论:系统平台可作为心电信号软件管理平台,提供给心电监护系统进行仿真试验.     

自适应干扰对消技术提取胎儿心电的可视化仿真实现

目的：用可视化编程技术实现胎儿心电信号提取和分析。方法：获取受试者仰卧位的腹部平行放置的两对电极的二道心电信号;在Windows系统下,用Delphi嵌入汇编技术实现对模/数采样卡的低层I/O操作;用自适应干扰对消技术提取胎儿心电信号。结果和结论：计算机仿真结果表明,该方法的能获取较清晰的胎儿心电信号。讨论：①基于Windows开发的系统具有较好的交互性和移植性,②获得胎儿心电后可用我们巳开发的成熟技术实现对胎儿心动周期信号的混沌特征分析,以估计胎儿自主神经系统功能。     

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.     

表面肌电信号采集与降噪处理

目的：本文以设计的表面~g（sEMG）信号采集系统为基础,探讨sEMG信号中的降噪处理问题。方法：结合sEMG信号的噪声影响情况,首先利用带通滤波器消除肌电信号频带外噪声,再通过频谱插值法来抑制工频干扰分量,最后使用小波分析方法来削弱肌电信号频带内噪声。结果：通过对检测sEMG信号的降噪处理,信号噪声得到明显抑制。结论：所设计采集系统能够获得满意的sEMG信号检测效果,所采用降噪方法能够有效提高sEMG信号的质量。     

大鼠皮质脊髓束神经电信号的记录与分析方法研究

目的：探索皮质脊髓束（CST）电生理信号的采集记录方法,分析描述电信号的特征,从而为通过植入式微电极阵列进行信号采集的记录方法建立一定的实验基础,为将来进一步研究脊髓损伤修复与功能重建提供有价值的神经电生理基础资料。方法：使用神经信号采集处理系统（Cerebus System）,在SD大鼠的脊髓T8节段处的皮质脊髓束内通过插入微电极,记录大鼠皮质脊髓束神经电信号。利用神经信号分析软件Offline Sorter、Neuroexplorer对已存储的信号文件进行波形特点的描述,包括波长、波幅、放电频率、同一电极上记录到的不同放电单元之间的同步性、两根电极上记录到的不同放电单元之间的同步性、放电信号的峰间期（ISI）分析等。结果：长时间稳定记录到连续的皮质脊髓束自发放电信号,一般在同一电极上记录到3~4个来自不同放电单位（细胞）的放电信号。皮质脊髓束自发放电信号的波形呈双向型,波宽为0.6~1.3 ms,波幅为百μV级。在多次实验状态下均能达到很高的信噪比,信号采集效果理想。经快蓝（LFB）染色确认记录电极尖端位于皮质脊髓束内。结论：本实验采用Cere-bus神经信号采集处理系统,利用记录电极可在大鼠的皮质脊髓束内较长时间稳定地记录到较为稳定的微伏级神经电信号,并可进行有意义的神经电信号特征分析,为进一步研究脊髓损伤修复与功能重建提供了有价值的神经电生理基础资料。     

多通道神经元锋电位检测和分类的新方法

大脑神经元胞外单细胞动作电位(即锋电位)的检测和分类是提取神经元脉冲序列、研究神经系统信息处理机制的关键．为了提高锋电位的检出率和分类的正确性,设计了一种处理多通道锋电位记录信号的算法,用于分析微电极阵列记录的大鼠海马神经元锋电位信号,电极阵列上的测量点排列紧密,4个通道可以同时记录到来自相同神经元的信号．该算法首先利用一种多通道阈值检测法检出四通道记录信号中的锋电位,然后利用一种基于复合锋电位的主成分特征参数分类法将锋电位分类．仿真数据和实验记录信号的检验结果表明：与相应的单通道算法相比,该算法的锋电位检出率和分类的正确性显著提高,并且可以增加单次实验测得的神经元数目．因此,该算法为实现神经元锋电位的自动检测提供了一种简单有效的新 方法．     

多种无创检查组合在冠心病诊断中的价值

目的：评价多种无创辅助检查组合对冠状动脉粥样硬化性心脏病（冠心病）辅助诊断价值,筛选有效的冠心病确诊和排除指标,初步确定优化的冠心病早期诊断策略。方法：回顾性分析6419例冠心病患者多项无创辅助检查结果（包括静息心电图、24小时动态心电图、负荷心电图、负荷核素心肌显像、16或64排CT冠状动脉成像）,以冠状动脉造影阳性（至少一支主要冠状动脉或其主要分支的内径有≥50％的狭窄）为金标准,观察各种无创辅助检查组合对冠心病诊断的特异性、敏感性、误诊率、漏诊率、阳性预测值和阴性预测值。结果：多项无创辅助检查组合在冠心病的诊断中敏感性56．02-87．43％,特异36．13-87．61％,阳性预测值58．83．97．16％,阴性预测值30．21．73．36％,非介入手段中,敏感性和阴性预测值以动态心电图联合核素心肌灌注显像组最高,特异性和阳性预测值以动态心电图联合冠脉CT成像组最高。结论：辅助检查组合可作为无创性诊断、评价冠心病的重要方法,动态心电图可作为各级别医院冠心病筛查的基本及重要手段。     

Wavelet threshold based TDL and TDR algorithms for real-time ECG signal compression

In this paper, two novel and simple, target distortion level (TDL) and target data rate (TDR), Wavelet threshold based ECG compression algorithms are proposed for real-time applications. The issues on the use of objective error measures, such as percentage root mean square difference (PRD) and root mean square error (RMSE) as a quality measures, in quality controlled/guranteed algorithm are investigated with different sets of experiments. For the proposed TDL and TDR algorithm, data rate variability and reconstructed signal quality is evaluated under different ECG signal test conditions. Experimental results show that the TDR algorithm achieves the required compression data rate to meet the demands of wire/wireless link while the TDL algorithm does not. The compression performance is assessed in terms of number of iterations required to achieve convergence and accuracy, reconstructed signal quality and coding delay. The reconstructed signal quality is evaluated by correct diagnosis (CD) test through visual inspection. Three sets of ECG data from three different databases, the MIT-BIH Arrhythmia (mita) (F_s=360 Hz, 11 b/sample), the Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia (cuvt) (F_s=250 Hz, 12 b/sample) and the MIT-BIH Supraventricular Arrhythmia (mitsva) (F_s=128 Hz, 10 b/sample), are used for this work. For each set of ECG data, the compression ratio (CR) range is defined. The CD value of 100% is achieved for CR ≤12, CR ≤ 8 and CR ≤ 4 for data from mita, cuvt and mitsva databases, respectively. The experimental results demonstrate that the proposed TDR algorithm is suitable for real-time applications.     

基于相关分析方法的非稳态心电T波交替检测研究

目的：研究T波段幅度、形态逐拍交替变化的心电变异现象检测。方法：本研究首先使用Mexican．hat小波检测R峰并对心电信号进行预处理;在提取T波矩阵方面为减少心拍间内差,采用点乘最大法,最大程度地对齐T波;最后基于时域相关分析方法检测T波交替幅度、交替心拍,追踪非稳态心电信号中短暂的交替数据段。结果：利用相关分析法对样本数据所测交替幅度与谱分析法相比更加显著,并且可以检测出谱分析方法无法检测的交替心拍。结论：时域相关分析方法能够更精确地追踪T波交替随时间变化的现象,但其对输入数据要求较高,因此在检测中可以先通过谱分析方法检测为阳性TWA的基础上,再对心电信号进行相关分析,从而确定非稳态交替时间段和更加准确的交替幅度。     

尿素对小鼠体表心电图和心室肌细胞钠离子通道电流的影响

目的：观察尿素对小鼠体表心电图和心室肌细胞钠离子通道电流的影响。方法：使用常规的心电图记录方法和膜片钳实验技术,分别记录小鼠体表心电图和心室肌细胞钠离子通道电流。结果：尿素可以使小鼠心率明显减慢（P〈0．01）,呈浓度依赖性,低、中、高三个剂量组的心率分别由给药前的（612±27、615±23、619±26）b·min^-1下降到给药后的（556±29、469±37、378±48）b·min^-1,并且中、高剂量组发生了不同程度的传导阻滞性心律失常;尿素对小鼠心室肌细胞钠电流有明显的抑制作用（P〈0．05）,钠电流分别由给药前的（8．76±0．91、8．87±1．01、8．77±0．96）nA降低到给药后的（7．32±0．68、5．69±0．64、4．58±0．57）nA,呈浓度依赖性。结论：尿素可以通过抑制心室肌细胞钠电流使小鼠发生传导阻滞性心律失常。     

ECG Enhancement and QRS Detection Based on Sparse Derivatives

Electrocardiography (ECG) signals are often contaminated by various kinds of noise or artifacts, for example, morphological changes due to motion artifact, non-stationary noise due to muscular contraction (EMG), etc. Some of these contaminations severely affect the usefulness of ECG signals, especially when computer aided algorithms are utilized. In this paper, a novel ECG enhancement algorithm is proposed based on sparse derivatives. By solving a convex ?₁ optimization problem, artifacts are reduced by modeling the clean ECG signal as a sum of two signals whose second and third-order derivatives (differences) are sparse respectively. The algorithm is applied to a QRS detection system and validated using the MIT-BIH Arrhythmia database (109,452 anotations), resulting a sensitivity of Se = 99.87% and a positive prediction of +P = 99.88%.     

Simple and Robust Realtime QRS Detection Algorithm Based on Spatiotemporal Characteristic of the QRS Complex

The purpose of this research is to develop an intuitive and robust realtime QRS detection algorithm based on the physiological characteristics of the electrocardiogram waveform. The proposed algorithm finds the QRS complex based on the dual criteria of the amplitude and duration of QRS complex. It consists of simple operations, such as a finite impulse response filter, differentiation or thresholding without complex and computational operations like a wavelet transformation. The QRS detection performance is evaluated by using both an MIT-BIH arrhythmia database and an AHA ECG database (a total of 435,700 beats). The sensitivity (SE) and positive predictivity value (PPV) were 99.85% and 99.86%, respectively. According to the database, the SE and PPV were 99.90% and 99.91% in the MIT-BIH database and 99.84% and 99.84% in the AHA database, respectively. The result of the noisy environment test using record 119 from the MIT-BIH database indicated that the proposed method was scarcely affected by noise above 5 dB SNR (SE = 100%, PPV > 98%) without the need for an additional de-noising or back searching process.     

自动乳腺全容积扫描联合乳腺钼靶摄影在乳腺疾病诊断中的价值

目的：探讨自动乳腺全容积扫描（automated breast volume scanner,ABVS）联合乳腺钼靶摄影在乳腺疾病诊断中的价值。方法：观察随访130例就诊我科的乳腺疾病患者,进行ABVS、传统超声和乳腺钼靶检查。结果：130例患者中ABVS的疾病单独诊断准确率为91．5％（119／130）,传统乳腺超声的单独诊断准确率为84．6％（110／130）,乳腺钼靶的单独诊断准确率为86．9％（113／130）,而ABVS联合乳腺钼靶应用的诊断准确率为95．4％（124／130）,明显优于两者单独应用,差异具有统计学意义（P〈0．05）。结论：ABVS是一种全新的乳腺检查方法,较传统乳腺超声、乳腺钼靶具有较高的疾病诊断准确率,而ABVS联合乳腺钼靶可以显著提高诊断的准确率,值得在临床推广。     

高脂血症对大鼠心电图的影响及其作用机制

目的：探讨在高脂血症状态下,大鼠心电图的变化情况,及高胆固醇血症对心肌电生理特性影响的机制。方法：将20只Wistar大鼠随机分为空白对照组和高脂饮食组,喂养10周后,检测大鼠的血脂水平、心电图和室颤阈值,并通过全细胞膜片钳记录心室肌细胞的ICa,L;利用组织病理学方法评价对照组及高脂饮食组的大鼠动脉粥样硬化的程度。结果：高脂饮食组的大鼠血脂水平与对照组相比明显增高（P〈0．01）;在高脂饮食组的大鼠动脉血管管壁中,可见广泛分布的粥样硬化斑块。在高脂饮食组的大鼠心电图中,室颤阈值为（4．23±0．12）V,明显低于对照组（12．80±6．34）V,P〈0．05。高脂饮食组大鼠的QTe间期（94±16）ms,与对照组（67±12）ms相比明显延长,P〈0．05。高脂饮食组大鼠的心室肌细胞的ICa,L密度为（12．83±3．28）pA／pF,与对照组（9．21±2．16）pA／pF相比明显高,P〈0．05。结论：高脂饮食后,大鼠的心电图有明显变化,QTe间期延长;高胆固醇血症能明显增加大鼠心肌细胞的ICa,L的,延长复极时程,降低室颤阈值。     

Electrocardiogram Data Compression Techniques for Cardiac Healthcare Systems: A Methodological Review

Objective: Globally, cardiovascular diseases (CVDs) are one of the most leading causes of death. In medical screening and diagnostic procedures of CVDs, electrocardiogram (ECG) signals are widely used. Early detection of CVDs requires acquisition of longer ECG signals. It has triggered the development of personal healthcare systems which can be used by cardio-patients to manage the disease. These healthcare systems continuously record, store, and transmit the ECG data via wired/wireless communication channels. There are many issues with these systems such as data storage limitation, bandwidth limitation and limited battery life. Involvement of ECG data compression techniques can resolve all these issues.Method: In the past, numerous ECG data compression techniques have been proposed. This paper presents a methodological review of different ECG data compression techniques based on their experimental performance on ECG records of the Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) arrhythmia database.Results: It is observed that experimental performance of different compression techniques depends on several parameters. The existing compression techniques are validated using different distortion measures.Conclusion: This study elaborates advantages and disadvantages of different ECG data compression techniques. It also includes different validation methods of ECG compression techniques. Although compression techniques have been developed very widely but the validation of compression methods is still a prospective research area to accomplish an efficient and reliable performance.