区域生命监护系统——一种新颖的心电遥测与监护系统

一、引言 早在1905年,Einthoxen等人就利用电话线进行心电图传输实验,但真正实用的通过电话线传输心电图等信号的商品装置直到近几年才出现。但这种装置只能在病人有自觉意识有能力完成心电记录和人工拨通电话等操作,或是由旁人完成这些操作的基础上才能将信息传给急救中心或120台。实际上这种设备更适用于捕捉偶发性的心电异常等作为一种诊断手段,而不是用于监护。众所周     

动态心电图（DCG）的发展与展望

从1903年Einthoven采用弦线式电流计开创了心电图的临床应用至今已有近百年的历史。由于记录技术的改进和临床经验的积累,心电学在理论和实际应用上均有极大的发展。其中动态心电图是其发展中的一个重要分支。动态心电图(dynamic or ambulatory ECG,DCG)是Holter在1949年首创,用一个重达31.9kg的发射器背在患者身上,把心电信号发射传送到接受器,再描出心     

急性心肌缺血和再灌流时频域心电图的变化

频域心电图(FCG)运用控制论的概念,用微机通过快速傅立叶变换,把心电的时间域信号转换成频率域信号,从而在频率域,时差域和幅值域中进行多参量的综合分析,故具有信息量丰富等特点。为了评价FGG对冠心病诊断的价值。本实验观察了阻断动物冠状动脉后FCG的变化,并与心电图(ECG)及缺血区心室肌细胞动作电位(AP)的变化进行比较。     

常规心电信号的计算机处理

50年代Plpberger等人揭开了心电信号计算机处理的新篇章。目前,心电信号的计算机处理大致可分成两类。一是心电图的计算机辅助分析诊断系统;另一类是心律失常的计算机监护系统(包括Holter系统)。这些计算机处理系统一般含有电极系统、模拟处理部分、数字处理部分、分类诊断部分和终端外设等,见图1所示。一、电极系统常用的体表电极系统有标准12导联系统,正交导联系统如Frank导联系统等。在计算机处理心电信号时,要根据对心电信号的处理要求以及计算机的处理能力来决定采     

心电向量图及其微机分析系统的新进展

心电向量图(VCG)与心电图(ECG)两者同是用以检测心电活动的,只是两者的表达形式有所不同。由于VCG具有能表达心电活动的相位变化等优点,故可以用以补充ECG诊断的某些不足。但另一方面,由于既往VCG检测仪器在图形显示、记录等技术问题等原因,使VCG的实际应用还远不如ECG广泛。VCG微机分析系统的研制成功,使VCG能从根本上克服了既往的技术性障碍,从而为充分发挥其优越作用提供了理想的条件:     

早期心电异常检测系统的研制——心电积分图

心电积分图是对心电信号进行一系列积分转换，是分析心电信号早期变化的一种无创性方法，能把ＥＣＧ的相对面积和间变化放大，用于冠状动脉疾病引起的心电信号早期的检测。     

基于MIT-BIH心律失常数据库的医用生理信号系统的设计

目的:设计一个心电信号研究系统,该系统是远程心电监护仪器研制中的重要组成部分.方法:先用高性能的PC机和高性能的DA转换器搭建一个硬件平台,再以Visual C++6.0为平台,利用面向对象语言编程建立MIT-BIH心电数据库.结果:系统可以对MIT-Bill心电数据库中的心电和呼吸数据进行管理和回放,并建立实验数据平台,来产生模拟的心电、呼吸等生理信号,可用于研发远程心电监护仪器调试使用.结论:可为以后心电信号的研究分析和相关仪器的开发提供了一个优秀的研究平台.     

高频谱心电信号的研究趋势

临床数据表明,与传统心电信号相比,高频心电信号在心肌梗塞、房室纤颤、心肌缺血、心肌炎、心室肥大、室性心动过速等患者中表现出高的敏感性,但不具有特异性。与传统心电信号研究相比,高频心电信号的研究报道较少。本文分析总结了高频心电信号的临床意义及研究中存在的问题,结合传统心电信号分析采用的方法,提出扩展高频心电信号研究的途径。     

基于小波的心电信号有效性检测方法

目的：检测采集到的信号是否为有效心电信号,提高后续心电诊断和分析的准确率。方法：将采集到的信号进行预处理,即去噪处理,主要抑制基线漂移,50Hz工频及其谐波干扰和肌电干扰;取滑动窗长度为4s,检测该段内信号是否有效。为了验证算法的准确率及对不同心电波形是否具有普遍适用性,对MIT-BIH Arrhythmia Database中48个记录,CU及MIT-BIH Noise Stress Test Database中部分记录进行了仿真、验证。结果：仿真实验证明该方法能正确区分有效和无效信号,错检率较低,实现简单,适合实时处理。结论：本方法准确率高,能减少后续心电诊断和分析的计算量并提高准确率,特别是对室颤检测,符合心电分析的要求。     

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.     

心电发生拓朴学模型

1.前言 心电图是心脏病诊断中普遍使用的重要工具。当前诊断主要依据心电波形的宏观改变,比如ST段增高与降低,出现大Q波,T波倒置等。因而灵敏度受到很大限制,不能反映诸如小面积心肌缺血造成的微小心电改变;满足不了更高的诊断要求,因此,进一步提高这项技术的水平一直是医生和患者的共同愿     

基于Flexible ICA的睡眠EEG及EOG中心电伪差的消除

提出了一种采用自适应非线性函数的ICA学习算法,Flexible ICA算法,并将其应用于睡眠EEG自动分期的前期预处理中,用于消除采集到的各通道信号中的心电伪差.实验结果证明,Flexible ICA算法能够快速有效的消除各通道的心电伪差,为后期的睡眠EEG自动分期打下了良好的基础.     

78例急性脑卒中动态心电异常的临床研究

目的对急性脑卒中引发的动态心电变化进行系统性探讨;方法选择2011年8月——2012年8月入住的78例急性脑卒中患者。按照发生脑卒中部位不同将患者分为脑干卒中组与非脑干卒中组,对所有78例急性脑卒中患者入院后72h内进行24h连续心电记录,并进行出血性卒中与非出血性卒中比较分析。结果 78例急性脑卒中动态心电异常发生率为67.95%,脑干卒中组动态心电异常率(90%)明显高于非脑干卒中组心电异常率(75.85%),二者比较有明显的统计学差异(p<0.05);出血性卒中动态心电异常率(87.10%)明显高于非出血性卒中动态心电异常率(70.21%)二者比较有明显的统计学差异(p<0.05)。结论急性脑卒中的部位和出血程度和动态心电异常有着非常直接的关系。     

心电图的计算机辅助分析

一、引言 由于计算机和微电子技术的问世,本世纪后半叶心电图的计算机辅助分析应用日益广泛,在心电监护、心电Holter、心电图自动分析仪、心电体表标测以及高频心电、心室晚电位及希氏束、胎儿心电及心率变异性等许多方面都取得了进展。本文拟结合我们的工作扼要介绍ECG计算机辅助分析所需要的主要算法,如予处理、特征检测、病类判别及数据压缩等。     

八床位心电监护系统

一、概述 心电监护是目前病人监护中最常见的监护手段,八床位心电中央监护仪用通用微机对八个病人的心电信号进行实时数据采集和实时自动分析,并在屏幕上同时显示八个病人的心电波形、心率、各种分析结果、报警、趋势和事件。各种功能可通过菜单进行选择,并切换画面。为医务工作者对病人病情的诊断和治疗提供了方便,可靠的手段。     

基于集合经验模态分解和小波收缩算法的自适应心电信号去噪问题研究

本文将集合经验模态分解(EEMD)与小波软阈值去噪算法相结合,提出了一种新的心电图信号去噪EEMD-WS算法.算法首先对信号进行EEMD分解得到有限个固有模态函数(IMF);其次,根据实际含噪心电信号中各成分的特性,将所有IMF分为低阶含噪、中阶有用信号和高阶含基线漂移三类,对于低阶含噪IMF利用IMF能量变化分界点自适应地确定含噪IMF个数,随后对其利用小波收缩算法中的启发式软阈值选择算法进行去噪;对于高阶含基线漂移IMF根据其自身是否包含周期信息自适应地判断并去除与基线漂移关系密切的IMF.最后通过将滤除噪声的低阶IMF、中阶有用信号重构达到抑制噪声和去除基线漂移的目的.仿真信号和MIT-BIH心电数据库真实心电信号实验显示,EEMD-WS算法不仅能够克服小波去噪算法不能去除基线漂移的不足,而且能够比常用的EMD-WS算法更好地提高消噪效果,总体去噪性能优于传统算法.     

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。     

心脏性猝死心电学预测方法研究新进展

心脏性猝死是一个严重的公共问题.如果能对其进行早期救治,抢救的成功率将会大大提高.经过心血管医生的多年来的探索,心脏性猝死的预测以日趋成熟.本文阐述通过心电图的一些新指标对心脏性猝死进行预测.而将心电图分为静息心电图,信号平均心电图,动态心电图.虽然静息心电图能为预测心脏性提供一些有用的信息,但由于敏感性及特异性均较低,目前常用动态心电图的相应指标.动态心电图可记录24小时甚至更长时间的心电信息,能够提供更多有价值的预测指标和参数,例如心率变异性、窦性心律震荡、T波电交替及心率减速力等.心率减速力的能对迷走神经张力的高低进行定量评估,是预测心脏性猝死一种动态心电新指标.现在仍没有任何单一指标能够准确预测SCD的发生.研究表明心电图可以提供有价值信息,我们已经在心电图预测SCD方面取得了很大进步.然而目前仍然有许多问题尚未解决,这些问题恰恰给我们提供了广泛的机遇与挑战.     

高频心电图检测与分析方法的研究

前言 用普通热笔式心电图机记录下的常规心电图,其最高频率分量为100Hz左右,心电信号小许多幅度小、时程短的高频成份因被衰减而不能记录下。采用频率响应宽的高灵敏度的检测系统即可检测显示100Hz以上的高频成份(100Hz～2KHz)。我们把含有100Hz以上频率成份的心电信号称为高频心电图(High Frequency Electrocardiogram,     

脉冲超声多普勒胎心率检测与处理

胎儿心率的检测是胎儿监护的最主要的项目之一。胎心率的变化趋势与胎儿的健全程度(Well-being)、供氧状况、胎儿活力状况密切相关。围产期,特别是妊娠末期和分娩过程中,对胎心率进行监测,可及时发现胎儿在宫内缺氧、窘迫等危重症状,以便采取相应对策,保障新生儿的健康。胎心信号的获取是准确地测定胎心率的前提。胎心信号的获取方法主要有微音器法(FPCG)、胎儿心电法(FECG)和超声多普勒法。微音器法获取的是胎儿心音信号,它易受内外环境声音的干扰。胎儿心电法获取的是胎儿心电信号,可用直接法取得或经母体