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1、中南大学硕士学位论文基于小波变换的心电信号处理姓名：廖云朋申请学位级别：硕士专业：生物医学工程指导教师：何继善20040524原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书薅使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。名：僻戡吼衅如半关于学位论文使用授权说明本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内
2、容，可以采用复印、缩印或其他手段保存学位论文：学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。稚峨燧名必绣隰烨岛毕中南大学硕士学位论文基于小波变换的心电信号处理第一章绪论l 。1 心电图基础【1 】口】1 1 1 心电图的产生机理和组成心脏机械性收缩之前，心肌先产生电激动。这种电流能通过组织和体液传导至体表，在身体不同部分的表面形成电位差，将这种变动着的电位差心电图机记录下来即为心电图( E l e c t r o c a r d i o 矿a p h 简称E C G ) 。心脏是由两种不同的心肌组成，即能产生和传导冲动的特殊传导组织和具有机械性收缩机能的普通心肌组织。窦房结位于右心房上腔静脉
3、入口处，是心脏激动的最高起搏点，它能自动地、有节律地发出一定频率的激动，通过传导系统传至普通心肌组织，引起心肌的机械性收缩反应，即心房与心室的收缩与舒张活动。心脏机械性收缩前，心肌首先发生电激动，电激动开始后心肌即开始收缩，电激动一完成心肌郎开始舒张。先有电激动，才引起心房和心室的收缩，两者之间相差约0 0 7 秒。根据电生理学原理，心肌电激动的过程，即是心肌细胞进行除极和复极的过程。心脏收缩前的电激动称为“除极”，心脏舒张前的电激动称为“复极”，心脏每跳动一次，就是心房与心室进行了一次除极和复极。来自窦房结的激动，首先传导至心房，心房受激时产生的除极电位名为P波。在右心房除极开始后O 0 4
4、 O 0 6 秒，激动便由窦房结经结间束到达房室结。然后，激动通过房室结、房室束( 希氏束) ，传至心室，使心室受激，心室受激时产生的除极电位名为Q R S 波群。心房和心室受激后( 除极完成后) ，随即进行复极，在复极过程中，心房先复极，心室后复极。心房在复极过程中产生的电位极其微小，在心电图上难以观察到，心室在复极过程中产生的电位名为T 波。一组典型的正常心电图波形包括( 见图l 1 ) ：P 波：反映心房肌除极过程的电位变化。正常情况下。P 波时间( 限) 等。如果异位起搏点的自律性增高，不待窦房结的激动到达，抢先发出一个或一系列激动，称为主动性异位搏动( 或心律) ，例如早期收缩、阵发
5、性心动过速、扑动和纤颤等。心脏的激动若不能按正常的速度和顺序到达各部位，称为传导异常。传导异常中，一类是生理性的( 即干扰和干扰性房室脱节) ，一类是病理性的( 即心脏传导受阻) 。当心脏发出一个激动使某一部位兴奋以后，第二个激动接踵而来，但由于该部位尚处于反拗期( 即处于生理不应期) ，因而第二个激动便不能传入该处，这种现象称为“干扰”。“干扰”可发生在心脏的任一部位，但最常见的是房室交界处。若“干扰”连续发生三次以上，便称为“脱节”，例如干扰性房室脱节。干扰和干扰性房室脱节是一种生理现象。由于心肌不应期延长所引起的传导障碍，称为心脏传导阻滞，它可以发生在心脏的任一部位：发生于窦房结与心房肌
6、之间者称为“窦房传导阻滞”，发生于心房内者称为“房内传导阻滞”，发生于房室交界区者称为“房室传导阻滞”，发生于房室束支者称为“柬支传导阻滞”。激动起源异常伴有激动传导异常者，如异位心律伴传出阻滞、反复心律和并行心律等。预激症候群是由于房室闻异常传导径路弓l 起，属于传导异常一类，故亦归纳在内。前面叙述了有关心电图的知识，作者在实验中采取的心电资料是来M I T 仍m心电数据库，下面就介绍以下有关该数据库部分知识。1 2M I T B I H 心电数据库3 1M 【T B 心电数据库是由美国麻省理工学院( T h e M a s s a c h u s e 眦s I n s t i t u t
7、eo fT e c h n o j 。g y ) 和B e t hI s r a e l 医院合作建立的数据库。M I T ，B I H 数据库共有4 8 个中南大学硕士学位论文基于小波变换的心电信号处理病例，每个病例数据长3 0 分钟，总计约有1 1 6 0 0 0 多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍。内容丰富、完整。并且有医学专家对每个心拍作出的识别和标注。在美国常被用作心电仪嚣的检验标准。 M 【啪数据库中每个病例的E C G 数据，是按照每通道3 6 0 H z ( 适于美国工频6 0 H z 的整数倍) 的采样率、12 位采样精度进行量化的。每个采样值2 个字节。为了适应我国工频
8、5 0 H z 的情况，并尽量满足原库数据量化的技术状况，作者将采样率提高到5 0 0 玉z ，对原库输出的E c G 信号重新进行量化，然后存盘备用。这样处理后的数据，用来考核分析程序时是不会影响原库注释的符合率的。同时还有利于P 波及S T 段等的检测和识别。 M 【啦m 数据库中每个病例的E C G 数据，都有两个导联的值，即M L I I 导联和v 5 导联。 由于n v w p h y s b n e t o f g 网站上提供的M I 啪I 数据主要是面对U n i x L i n u x 操作系统，所以直接下载的E C G 数据在晰n d o w s 操作系统下无法直接识别，必
9、须进行格式转换。我将下载的数据转化为晰n d o w s 的文本格式。可以得到所需要的E C G 数据。1 3 小波分析在心电信号处理中的应用钔1 3 1E c G 信号的预处理由于心电信号比较微弱，仅为毫伏( m v ) 级，所以极易受环境影响。为了正确进行参数测量、波形识别和病情诊断，必须抑制这些噪声和干扰。叶继伦等”在运动心电信号特征参数识别的研究中应用小波变换方法，表明小波交换对于消除运动信号中基线漂移和噪声效果是十分明显的。李小燕等设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器，可有效消除心电信号的基线漂移，且对s T 段影响小。根据信号和噪声在小波变换下表现出来的截然不同的性质，王笑梅等
10、”。采用二次样条小波对带有白噪声的E o G 信号进行消噪处理、分解、去噪、重构，该方法在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率，但重构信号失真，且算法复杂。s e n h a d j i 等9 1 提出基于小波分析的E c G 滤波技术可以较好的抑制噪声，进行Q R s 波探测，但运算量还是较大。利用小波变换进行E c G 信号预处理过程中，如何降低运算量，并避免不必要的滤波，尽量少地减少信号失真，是目前尚需进一步探讨研究的问题。l ，3 2 参数检测和波形检涮6中南大学硕士学位论文基于小波变换的心电信号处理参数检测和波形检测是E c G 信号处理的核心，其准确性稻可靠性决定着诊断的效果
11、，关系着病人的安危。两Q R S 渡的检测又是E c G 检测中的首要问题，确定了R 波的位置，才能分析E c G 的其它细节。目前小波分析在E c G 信号处理应用最广泛的就是有关Q R s 波的检测上。c u i w e iL i 【9 1 首先成功地把小波变换应用于E c G 信号的Q R s 波检测，但其所采用的样条小波仅限于信号分解，没有考虑E C G 信号重建问题。J S s a h 枷b i L l 则以高斯函数一次导数为母函数，用小波变换检钡9Q R s 波。王超文等“以后续处理考虑设计一组双正交样条小波滤波器，实现了E e G 信号的R 波检测，得到了较好的效果。而余辉等“用
12、M a r r 小波( 高斯函数的二次导函数) 设计小波滤波器，通过可变阈值检测小波变换的模极大值标定R 峰位置，提高了Q R S 波的正确检测率。张凯等“则分别用样条小波和r r 小波设计小波滤波器，对实际E c G 信号的Q R s波检测正确率很高，达到了实用的要求，但是数据处理时间较长，占用内存较多。在对存在很多伪差和噪音信号的心电图进行分析并定位Q R S 波过程中，陈作炳等“用B 一样条小波做小波分析，也取得了一定效果。但对肌电噪声下的Q R s波检测，效果很差。姬军等“”利用支持紧支集的二次样条小波，在算法上加以改进，能有效地定位Q R s 波。另外，曹玉珍等“”利用小波变换和非线
13、形最小二乘法对微分心电信号突变点的检测进行了初步探讨。利用小波分析对心电信号进行实时处理和分析是一个尚待完善的河题。李海云等1 运用模扳匹配技术结合小波分析，能比较准确实时提取接受反搏治疗病人的心电信号特征值。但该方法受基漂影响较大。需在硬件系统对基漂加以抑制才能确保反搏正常进行。朱洪俊等“”利用M e x i c a nh a t 小波采用离散小波变换的直接算法来探测E c G 信号中的R 波，具有相当高的定位糟度和较高的实时性，可以实现R 波的实时检测和分析，但还需要在实践中进一步完善。P 波和T 波的识别与定位一直是心电信号处理中的难题。尽管国内外学者提出了很多方法“”列来识别P 波、T
14、 波，但都存在较多的问题。相比着传统的方法，小波在识别P 波耜T 波显示出一定的优势。王俊贤等叭1 零j 用二进，j 、波基对心电图信号进行s T 段识别，深入到信号的细节部分，提高了对动态心电图s T 的识别中南大学硕士掌位论文基于小波变换的心电信号处理能力。谢国明等1 通过小波变换对E c G 信号进行分解，然后采用神经网络检测E c G 信号的P 波。该方法作为一种辅助检测手段，效果较好，但作纯椁的P 波检测效果很差，因其避免不了低频噪声或基漂的影响。陈春晓等“。通过小波变换的斜率值来确定P 波的起始点。但该方法的精确度需要进一步提高，且算法也有待改进。尽管小波变换在E c G 信号波形
15、检测和参数检测还存在一些问题，但与传统的方法相比，小波变换还是显出较明显的优势。只要选择好合适的小波和变换尺度，并在算法上加以改进，再结合一些其他方法，目前存在的问题将会得到很好地改善。1 3 3 心电图的小波压缩作为某些心脏病诊断手段之一，常常测量病人连续2 4 小时的心电图。因此，在对这类心电图记录进行处理时，心电图的压缩成了一个重要问题。而数据压缩是小波变换运用较为突出的一个方面。采用小波变换不仅可提高压缩比，而且可避免“方块效应”和“蚊式噪声”，质量较好。利用嵌入式零树小波编码，H i l t o n “提出了对心电图进行小波压缩的编码算法和解码算法。B r a d i e “则将小波
16、包用到单联心电数据的压缩上，取得较好的效果。王淑艳等利用小波最优基进行心电数据压缩，通过计算机仿真显示，该方法压缩比大，信息损失小。费小英等。提出了基于双向小波变换的心电图压缩算法。该方法可以更好消除E c G 信号帧间相关性和帧内相关性，与一维小波变换压缩相比，压缩比更高，稳定性更好。阎相国等”“根据整一整小波变换理论提出了种心电数据压缩算法，由于屏蔽函数的引入和对阙值函数进行了特殊考虑，使该算法可同时取很高的数据压缩率和信息保真度。练秋生等。1 提出了一种小波零树编码的心电图压缩算法，算法由整数小波变换、小波零树编码、自适应算术编码三部分组成。该算法不需要浮点运算，计算复杂度低，压缩效率高，便于在便携式H 0 1 t e r 中实现。A s a i d 等”副提出的基于小波变换的多级树集合分割算法，将该算法用于心电数据的实时压缩，不仅在性能上具有很高的信噪比和较好的主观视觉特征，而且编码速度极快，同时还具有内嵌码的特征。杨宣康等。采用小波网络作为数据中南大学硕士学位论
