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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201410174789.2 (22)申请日 2014.04.28 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 105011931 A (43)申请公布日 2015.11.04 (73)专利权人 中国科学院苏州纳米技术与纳米 仿生研究所 地址 215123 江苏省苏州市苏州工业园区 若水路398号 (72)发明人 张高登 董军 (74)专利代理机构 深圳市科进知识产权代理事 务所(普通合伙) 44316 代理人 宋鹰武 沈祖锋 (51)Int.Cl. A61B 5/0452(。
2、2006.01) (56)对比文件 CN 101766484 A,2010.07.07, CN 102188240 A,2011.09.21, CN 102379694 A,2012.03.21, CN 103110417 A,2013.05.22, CN 103417209 A,2013.12.04, WO 00/04824 A1,2000.02.03, WO 03/005879 A2,2003.01.23, KR 10-20100124409 A,2010.11.29, KR 10-1366101 B,2012.02.26, US 2011/0105923 A1,2011.05.05, U。
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4、反序滤波预处理； (2)通过雨流模型对滤 波后的心电图进行变换； (3)对转换后的心电图 进行边界点检测； (4)对干扰或波形多样性引起 的偏差进行校正。 本发明通过对心电图进行正反 序滤波， 强化吉布斯效应， 并通过雨流模型进行 变换， 来辅助检测心电图的边界。 转续页 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 105011931 B 2018.01.09 CN 105011931 B (56)对比文件 王丽苹.心电图模式分类方法研究进展及分 析. 中国生物医学工程学报 .2010,第29卷(第6 期),916-925. Dong June et al.Experiences-based 。
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7、omatic detection of wave boundaries in multilead ECG signals: validation with the CSE database. Computers & Biomedical Research .1994,第 27卷(第1期),1-21. 2/2 页 2 接上页 CN 105011931 B 1.一种心电图波形边界检测的方法， 其特征在于， 包括如下步骤： (1)使用带通滤波器对心电图进行正反序滤波预处理； (2)通过雨流模型对滤波后的心电图进行变换， 得到波峰、 波谷的边界点； (3)对所述边界点检测； (4)对干扰或波形多样性引。
8、起的偏差进行校正； 其中， 步骤(2)中， 所述雨流模型， 是一幅正弦序列的点阵图， 是模拟山坡上下雨后雨水 流动的状况的模型， 雨水落在山坡上会沿着山坡向低处流动， 然后再某一低洼处汇聚累积， 形成波谷边界点， 对滤波后的数据使用上面的雨流模型进行处理， 将发现雨点汇聚在一系 列的谷底处， 设定为Srain， QRS波群的形态为Rs型， 从R波位置向前的第一个Srain的非零 点， 即是R波的起始点。 2.如权利要求1所述的心电图波形边界检测的方法， 其特征在于， 步骤(1)中， 所述带通 滤波器的带通频段为120Hz， 带通纹波为0.5dB。 3.如权利要求1所述的心电图波形边界检测的方法。
9、， 其特征在于， 步骤(2)中， 通过倒置 取反后， 求得心电图的波峰边界点。 4.如权利要求1所述的心电图波形边界检测的方法， 其特征在于， 步骤(4)中， 校正的步 骤包括， 判断所述边界点的位置是否与真实边界点有偏离。 5.如权利要求4所述的心电图波形边界检测的方法， 其特征在于， 步骤(4)中， 具体步骤 包括： 选取下一点的幅值与本边界点差为参考， 假设为diff； 向后继续移动， 直至某个点的幅值与本边界点的幅值差大于3*diff； 调整到该点位置作为校正后的边界点。 权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 105011931 B 3 一种心电图波形边界检测的方法 技术领域 00。
10、01 本发明涉及图像处理技术， 尤其涉及一种心电图波形边界检测的方法。 背景技术 0002 心电图检查是诊断心律失常、 心肌缺血的一种有效的方法， 该方法具有无创伤、 低 成本的优势， 在医院有较大的业务量。 尤其在体检中心、 远程会诊中心等机构， 专职心电图 医生每天的需要判读大量的心电图的， 为减轻医生的工作负担， 近年来计算机辅助的心电 图自动分类识别系统越来越受到重视。 0003 心电图中的P-QRS-T波群的常规特征以及间接推导的间期特征是医生诊断的依 据。 针对各种波的峰值点是重要的特征， 但边界点也是很重要的信息， 因此， 如何通过医疗 设备的辅助来进行心电图的波形边界检测成为了。
11、研究的趋势之一。 发明内容 0004 有鉴于此， 我们提供一种心电图波形边界检测的方法， 能够快速准确的定位、 以及 辅助检测峰值点。 0005 本发明的心电图波形边界检测的方法， 包括如下步骤： (1)使用带通滤波器对心电 图进行正反序滤波预处理； (2)通过雨流模型对滤波后的心电图进行变换， 得到波峰、 波谷 的边界点； (3)对所述边界点检测； (4)对干扰或波形多样性引起的偏差进行校正。 0006 优选地， 步骤(1)中， 所述带通滤波器的带通频段为120Hz， 带通纹波为0.5dB。 0007 优选地， 步骤(2)中， 所述雨流模型， 是一幅正弦序列的点阵图， 是模拟山坡上下雨 后雨。
12、水流动的状况的模型， 雨水落在山坡上会沿着山坡向低处流动， 然后再某一低洼处汇 聚累积， 形成波谷边界点。 0008 优选地， 步骤(2)中， 通过倒置取反后， 求得心电图的波峰边界点。 0009 优选地， 步骤(4)中， 校正的步骤包括， 判断所述边界点的位置是否与真实边界点 有偏离。 0010 优选地， 步骤(4)中， 具体步骤包括： 选取下一点的幅值与本边界点差为参考， 假设 为diff； 向后继续移动， 直至某个点的幅值与本边界点的幅值差大于3*diff； 调整到该点位 置作为校正后的边界点。 0011 本发明通过对心电图进行正反序滤波， 强化吉布斯效应， 并通过雨流模型进行变 换， 。
13、来辅助检测心电图的边界。 附图说明 0012 图1是本发明心电图波形边界检测的方法流程图。 0013 图2是吉布斯效应的示例图。 0014 图3是雨流模型示例图。 0015 图4至图6是本发明中的实施例验证的示意图。 说 明 书 1/4 页 3 CN 105011931 B 4 具体实施方式 0016 为了使本发明的目的、 技术方案及优点更加清晰， 以下结合附图及实施例， 对本发 明进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并不用 于限定本发明。 0017 请参阅图1， 所示为本发明心电图波形边界检测的方法流程图。 0018 在步骤S101中， 使用带通滤波。
14、器对心电图进行正反序滤波预处理。 0019 带通滤波器的带通频段选取120Hz， 通带纹波0.5dB。 此处， 带通滤波器的作用， 一是滤去掉基线漂移和高频噪声， 二是要利用带通滤波后的吉布斯效应。 因QRS波频率较高 约为340Hz， P、 T波约为0.710Hz， 故本带通滤波器可以对P波、 QRS波和T波边界产生吉布 斯效应， 并且设定了0.5dB通带纹波， 使得吉布斯效应在边界处明显而又对原波形影响最 小。 并且， 带通滤波采用正反序两次滤波， 不仅可以抵消滤波产生的相移， 且正序滤波的波 形结束点吉布斯效应明显， 反序后， 波形的开始点的吉布斯效应也明显了。 最后把正反序两 次滤波的。
15、数据调整到正常顺序。 0020 请参阅图2， 所示为吉布斯效应的示例图。 吉布斯效应， 是将具有不连续点的周期 函数(如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后， 选取有限项进行合成。 当选取的项数越多， 在所 合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。 当选取的项数很大时， 该峰起值趋于 一个常数， 大约等于总跳变值的9。 这种现象称为吉布斯现象。 0021 而吉布斯效应在使用带通滤波器后比较明显。 由于心电图波形的边界处相对于峰 值点来说是一个跳变点， 因而在吉布斯效应下会出现一个小的波动， 而这正放大了边界的 位置所在， 产生了一个小的极值点(波峰或波谷)， 从而利于下面模型对边界的定位。 0。
16、022 在步骤S102中， 通过雨流模型对滤波后的心电图进行变换， 得到波峰、 波谷的边界 点。 0023 所述雨流模型， 是指模拟山坡上下雨后雨水流动的状况的模型， 前提包括雨水是 均匀分布的， 且雨水在流动中不会损失， 在水往低处流的规律下， 雨水落在山坡上会沿着山 坡向低处流动， 然后在某一低洼处汇聚累积， 形成波谷； 并倒置取反后， 求得波峰。 0024 请参阅图3， 所示为雨流模型示例图。 雨流模型， 是一幅正弦序列的点阵图， 假设此 点阵图是一座山， 而A点是峰值点， B点是谷底点。 假设天上即将下雨， 如图中的 o ， 且雨点 是均匀的， 即下面正弦序列的每个点都会相同数量的雨。。
17、 当雨落在这座上上时， 假设山坡不 会吸收掉雨， 那么就会向下流去， 并不断汇聚， 例如当达到谷底时， 例如B点， 则雨量会汇聚 于此。 另外， 当在峰顶和谷底的某个点有突起时， 会考虑雨流的惯性， 如果这个突起的宽度 小于某个阈值TH(由于滤波的平滑作用， 一般的毛刺型突起都会被滤掉， 所以， 在有明显波 形的山坡上一般不会出现突起了， 故这个阈值TH2即可)， 就可以继续往下流， 否则， 上面 的累积的雨点就汇聚到该处。 0025 对滤波后的数据使用上面的雨流模型进行处理， 将发现雨点汇聚在一系列的谷底 处。 而这一系列的谷底的所对应的点又会累积一定的雨量(雨点数目)， 我们设定为Srai。
18、n。 该波谷雨点数序列对于识别正向波峰的边界比较有效。 例如， 假设QRS波群的形态为Rs型， 则因为R波是正向的波峰， 那么， 从R波位置向前的第一个Srain的非零点(雨量汇聚点)， 即 是R波的起始点。 说 明 书 2/4 页 4 CN 105011931 B 5 0026 为了方便定位倒置波形的边界点， 同时将滤波后的数据进行取反， 并也进行雨流 模型的处理， 得到波谷雨点数序列SrainR。 同正向波形边界定位一样， 倒置的波形像S波等 的边界就可以通过SrainR进行定位。 0027 当然， 对于峰值点的检测也有一定的效果， 因为雨量汇聚点本身就是某个波形的 极值点。 0028 在。
19、步骤S103中， 进行边界点检测。 0029 如， 假设QRS波群的形态为Rs型， 则因为R波是正向的波峰， 那么， 从R波位置向前的 第一个Srain的非零点(雨量汇聚点)， 即是R波的起始点。 再如正向的T波， 在其边界点一般 也会产生一个汇聚点。 0030 为了方便定位倒置波形的边界点， 同时将滤波后的数据进行取反， 并也进行雨流 模型的处理， 得到波谷雨点数序列SrainR。 同正向波形边界定位一样， 倒置的波形像Q波等 的边界就可以通过SrainR进行定位。 0031 此外， 一般由于T波的范围比较宽， 在T波的边界点出累积的雨量一般也就是最多 的， 以此也可以单独确认T波的位置， 。
20、当然， 借助已知R波峰值点， 可以更准确和快速地识别。 例如， 在R波位置后面开一个窗， 把T波的范围要包括进来。 然后在这个窗口中搜寻Srain和 SrainR的最大值， 并选取两者最大的， 则T波的峰值一般就确定了， 且T波是正向还是倒置也 确定了。 比如， 最大值是SrainR中的， 则T波是正向的， 然后以此在Srain中向前搜寻第一个 非零点， 则为T波起点； 向后搜寻第一个非零点， 则为T波终点。 0032 本方法也可以对峰值点进行检测。 例如正向的T波的峰值， 我们就可以使用SrainR 的雨量汇聚点进行检测； 而对于倒置的T波的波峰， 我们就可以使用Srain的雨量汇聚点进 行。
21、检测。 以此类推， 其他的波峰使用或辅助性进行检测。 0033 在步骤S104中， 对干扰或波形多样性引起的偏差进行校正。 0034 通过第三步过得了可能为峰值点的一组值， 因为波形多样及噪声原因， 特别是波 形范围和幅值都比较小的P波， 不能保证一定就是我们想要的边界点， 因此最后一步就是对 上面可能是边界点进行校正确认。 0035 校正原理是： 判断所述边界点的位置是否与真实边界点有偏离。 0036 具体方法包括： (1)选取下一点的幅值与本边界点差为参考， 假设为diff； 向后继 续移动， 直至某个点的幅值与本边界点的幅值差大于3*diff； 调整到该点位置作为校正后 的边界点。 00。
22、37 或者(2)使用其他临床经验校正， 如目测是否有边界点严重偏离。 0038 实验验证实施例1 0039 请参阅图4， 以美国麻省理工学院提供的研究心律失常的数据库(MIT-BIH)的心律 失常数据库为例， 验证本方法的有效性。 下面以选取101号记录的第一导联信号的1900- 2300采样点为例， 应用本方法进行检测其效果分别为图4。 图中点横线为原始信号， 实线加 点为带通滤波后数据， 实线为滤波后数据经过雨流模型处理后的数据即Srain， 虚线为滤波 后数据取反后再经过雨流模型处理后的数据即SrainR。 从图中可以看出， 波形的边界点和 峰值点处都有雨量汇聚点。 对于正向的波形， 例。
23、如P波、 R波和T波， 此时参考实线Srain， 可以 看出， 它们的边界刚好在雨量汇聚点处。 再如他们的峰值点， 此时参考虚线SrainR， 可以确 定峰值点就是雨量汇聚处。 且可以看出， 较宽的T波的累积雨量最多。 说 明 书 3/4 页 5 CN 105011931 B 6 0040 实施例2 0041 请参阅图5， 所示为中国心血管疾病数据库(Chinese Cardiovascular Disease Database， CCDD)2号记录： 记录的V2导联的部分数据， 使用该方法后的效果图。 原本S波和T 波的转折点明显， 但各自的边界比较模糊， 经过本方法后， S波的结束点有了一。
24、个明显的正 向极值点， 同样地， T波的开始点也出现了一个明显的负向极值点。 以T波为例， 图中左三角 形代表开始点， 正三角形代表峰值点， 右三角形代表结束点。 0042 实施例3 0043 请参阅图6， 所示为CCDD数据库9号记录的aVR导联的部分数据使用该方法后的效 果图。 定位了P波及边界和T波及边界。 本例是倒置P波和倒置T波， 图中左三角形代表开始 点， 正三角形代表峰值点， 右三角形代表结束点。 0044 有益效果 0045 (1)能对P-QRS-T边界进行检测， 因QRS波群峰值一般容易识别， 其边界再使用此方 法， 更加快速与准确。 此外， 宽T波对该方法效果最为明显。 0。
25、046 (2)对波形的峰值检测也有一定的辅助效果。 0047 (3)通过正反序带通滤波， 不仅可以抵消滤波产生的相移， 且正序滤波的波形结束 点吉布斯效应明显， 反序后， 波形的开始点的吉布斯效应也明显了。 最后把正反序两次滤波 的数据调整到正常顺序。 0048 (4)其他文献都是尽量消除吉布斯效应， 用以防止滤波器的泄露效应， 而本专利正 是利用吉布斯效应， 作为边界检测或峰值检测的方法。 0049 (5)通过雨流模型生成波峰、 波谷的边界点， 并通过倒置取反进行检测。 0050 以上所述仅是本发明的优选实施方式， 应当指出， 对于本技术领域的普通技术人 员， 在不脱离本发明原理的前提下， 还可以做出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也应视为 本发明的保护范围。 说 明 书 4/4 页 6 CN 105011931 B 7 图1 图2 说 明 书 附 图 1/3 页 7 CN 105011931 B 8 图3 图4 说 明 书 附 图 2/3 页 8 CN 105011931 B 9 图5 图6 说 明 书 附 图 3/3 页 9 CN 105011931 B 10 。