心電圖波形的形態(tài)學識別.pdf

1、心電圖(Electrocardiograph，ECG)是一種由電子設備所測量出來的數據，用來描繪心臟活動的整個過程，包括興奮的產生、興奮的傳導以及興奮的恢復過程的電位變化情況的曲線，主要包括心臟的心房的除極、心房的復極、心室的除極和心室的復極。研究心電圖的自動檢測和識別是心電研究領域的一項經典任務。本文將心電圖的形態(tài)學特征引入心電圖的自動檢測和識別的研究中。目前心電圖的自動檢測和識別的研究基本上都是存在于理論領域和探索領域，而在心血管疾

2、病的實際診斷中效果并不理想。這主要是因為先前的研究者在研究心電圖的自動檢測和識別時，忽略了醫(yī)生在進行心血管疾病診斷時對心電圖形態(tài)學特征的關注。
　　心電信號是一個微弱的而又復雜的非平穩(wěn)的隨機信號。因為它的采集手段及過程，導致心電信號非常容易受到外界噪聲信號的干擾。因此，心電圖的去噪處理成為了心電信號研究的必經程序。本文在心電圖去噪處理中重點介紹了一種基于Mallat算法的心電信號小波去噪算法。根據Mallat算法選用bior3.7

3、小波先對心電信號進行分解，再采用閾值法結合Mallat重構算法對心電信號進行重構，重構后的信號便是去除噪聲后的心電信號了。
　　心電圖的去噪處理是心電圖的自動檢測和識別的前期準備之一，而另一個前期準備便是心電圖的波形檢測。所謂的心電圖的波形檢測就是檢測出心電圖中的P、T、QRS波的峰谷點和起始位置，并標注出來。本文在王瑩瑩同學提出的差分絕對值算法基礎上，提出了一種差分絕對值極值算法。該算法在差分時選用差分值的絕對值，在初步判斷出各

4、個波峰的區(qū)域之后，采用極值法尋找出各個區(qū)域的極大值和極小值，再分別結合各個波自身的特點，最終確定出P波、T波、QRS波的位置及起始點，并標注出來。
　　心電圖的識別就是識別心電信號的特征參數，而本文所研究的心電圖識別算法主要是針對心電圖形態(tài)學的特征參數。該算法按照時間順序，針對每一個完整的心電圖波形，并依據波形中的P波、QRS波和T波的自身特征，單獨去判斷該波形的形態(tài)學特征，并用相應的特征符號標注出來。該算法可以很好的識別出心電圖