（信号与信息处理专业论文）基于cortex的实时心电处理及检测技术.pdf

ii 单位代码 10445 学 号 2008020909 分 类 号 tp274,r318 硕 士 学 位 论 文 论 文 题 目论 文 题 目 基于基于 cortexcortex 的的实时心电处理及检测技术实时心电处理及检测技术 学科专业名称 信号与信息处理 申 请 人 姓 名 田 杰 导师姓名 赵 捷 教授 论文提交时间 2011 年 4 月 8 日 独独 创创 声声 明明 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。 据我所知，除了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 （注：如没有其他需要特别声明的，本 栏可空）或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名： 导师签字： 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 学校学校 有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权 学校学校 可 以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等 复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本授权书） 学位论文作者签名： 导师签字： 签字日期：201 年 月 日 签字日期：201 年 月 日 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 i 目录 中文摘要 . i abstract. iii 第一章 绪论 . 1 1.1 课题来源及研究目的 . 1 1.2 研究的背景及意义 . 1 1.3 国内外关于该课题的研究综述 . 2 1.3.1 心电信号预处理技术的研究现状 . 2 1.3.2 心电波形及特征点检测算法的研究现状 . 4 1.4 论文的主要研究内容及创新点 . 5 1.5 本章小结 . 6 第二章 心电预处理技术研究 . 7 2.1 心电图特征简介 . 7 2.1.1 正常心电图信号 . 7 2.1.2 心电信号时频域特征分析 . 8 2.2 常用标准心电数据库简介 . 10 2.2.1 本文数据来源 . 11 2.2.2 数据重采样处理 . 11 2.3 噪声来源及评价标准 . 12 2.3.1 去噪效果评价标准 . 12 2.3.2 心电信号噪声 . 13 2.4 基线漂移的抑制 . 14 2.4.1 已有的滤除基线漂移的方法 . 14 2.4.2 数字滤波器去除基线漂移 . 18 2.5 工频干扰的抑制 . 22 2.5.1 常用的抑制工频干扰的算法 . 23 2.5.2 简单整系数滤波器设计方法 . 24 2.5.3 算法验证 . 26 2.6 肌电干扰的抑制 . 28 2.6.1 小波变换去噪原理 . 29 2.6.2 常用的小波滤波方法 . 30 2.6.3 小波阈值去噪算法原理及实现 . 31 2.7 本章小结 . 37 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 ii 第三章 心电信号有效性检测 . 39 3.1 小波变换理论基础 . 39 3.1.1 小波定义 . 39 3.1.2 多分辨率分析 . 40 3.2.3 mallat 快速算法 . 41 3.2.4 心电信号突变点的小波检测原理 . 42 3.2 b 样条小波 . 43 3.3 心电有效性检测算法 . 45 3.4 算法验证 . 46 3.5 本章小结 . 49 第四章 ecg 特征波形实时检测与识别 . 51 4.1 qrs 波实时检测算法 . 51 4.1.1 差分阈值法 . 51 4.1.2 小波变换法 . 54 4.2 室上性 qrs 波识别方法 . 57 4.2.1 李氏指数与小波变换模极大值在多尺度上变换关系 . 58 4.2.2 室上性及室性 qrs 波识别 . 58 4.3 实时心率计算 . 61 4.4 本章小结 . 62 第五章 基于 cortex 的软件实施方案 . 63 5.1 硬件系统简介 . 63 5.1.1 微控制处理器的选取 . 63 5.1.2 监护系统硬件系统框图 . 64 5.2 软件开发工具 . 66 5.3 程序设计流程 . 68 5.4 本章小结 . 69 第六章 总结与展望 . 71 参考文献 . 73 攻读硕士学位期间科研工作 . 77 致谢 . 77 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 i 基于 cortex 的实时心电处理及检测技术 摘要 心脏疾病是威胁人类健康的重要因素，室性心律失常(ventricular arrhythmias)、心脏性 猝死(sudden cardiac death, scd)等更是因为其发病突然、难于及时救治而成为医学界的难 题，因此研制一种便携式随时随地进行心电监护的仪器，对于检测和诊断心脏疾病具有重 要意义。心电图信号（ecg）的实时处理与检测技术是目前信号处理领域的研究热点之一。 本文主要针对心电信号的预处理、心电信号的有效性检测、心电信号中 qrs 波及室上性 qrs 波识别和心率计算等关键技术展开研究，并将上述研究内容在以 cortex-m3 为内核的 stm32f103 系列芯片搭建的硬件平台上实现信号的实时处理。 心电信号预处理技术的研究：基于监护系统对 ecg 信号分析和诊断的实际需要，运 用数字滤波技术及现代信号处理技术，本文采用一种简单综合的心电信号去噪算法：fir 加窗数字滤波器、简单整系数 50hz 陷波器以及改进的小波阈值去噪法。仿真实验证明该 算法能有效抑制基线漂移、工频干扰、肌电干扰，算法简单且易于实现，通过计算信号的 信噪比及改进的信噪比，实验证明该算法整体效果优于其他算法。 心电信号有效性检测的研究：本文提出了一种基于小波变换理论的心电信号有效性检 测算法。对预处理后的心电信号，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。仿真实验证明该算法准确率高且易于实现，能减少后续心电诊断和分析的计算量并能 提高检测的准确率，符合心电分析的要求，因此可将其应用在远程心电监护系统中。 qrs 波及室上性 qrs 波识别的研究： 利用经典的差分阈值法和小波变换法检测 qrs 波。 使用二次 b 样条小波，运用多孔(a-trous)算法对预处理后的心电数据进行小波变换，检 测识别心电信号的特征点，即 r 波峰值位置、qrs 波群起点和终点位置，计算出 qrs 波间 隔及瞬时心率。文中给出了部分仿真结果，实验证明两种检测方法准确率都在 99%以上。 一般识别室性和室上性qrs波的方法都仅依据室性qrs波与室上性qrs波宽度不同来区分， 但这样常引起误判，不能准确的区分某些室性波。在 qrs 波宽度的基础上，引入了建立在 lipschitz 指数理论基础上的室上性 qrs 波和室性 qrs 波的判别方法，该方法弥补原算法 的不足，提高检测准确率。 单通道动态心电便携实时检测仪，应便于携带、工作时间长、稳定可靠并且融合了嵌 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 ii 入系统、dsp 实时信号处理、无线移动网、微功耗设计、多任务程序设计等技术。我们选 择了高性价比的以 cortex-m3 为内核 stm32f103 系列芯片，cortext-m3 内核是专门设 计于满足集高性能、低功耗、实时应用、具有竞争性价格于一体的嵌入式领域的要求。以 keil uvision3 为软件开发平台，采用 c 语言编程，将前述心电处理算法移植到硬件系统里， 进行仿真调试来实现信号的实时处理。 关键词：关键词：心电信号；去噪；小波变换；有效性检测；cortex 分类号分类号：tp274, tp391 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 iii the real-time ecg processing and detection technology based on cortex abstract nowadays, heart disease has been an important factor that threatens human health. ventricular arrhythmia and sudden cardiac death (scd) are the sever problem to medical researchers, because of their incidence of a sudden and lack of timely treatment. therefore developing a portable electrocardiogram monitor system is of great importance to the detection and diagnosis of heart disease. ecg real-time processing and detecting technology is one of hotpots in the current signal processing fields. in this paper, the techniques of ecg preprocessing, validity detection and supraventricular qrs recognization are discussed respectively. all algorithms above are implemented on hardware system platform. stm32f103 series chips with the kernel of cortex-m3 are used to build the hardware system. ecg preprocessing technology research: as the monitoring system actually needs the ecg analysis an diagnosis, this paper proposed a simple synthetic ecg denoising algorithm based on the digital filtering and modern signal processing technology. to deal with these different kinds of noises, three distinct techniques were used. firstly, baseline wander was removed by the fir high-pass filter with kaiser windows. then, a simple and narrowband power-line interference notch filter was designed to suppress power-line and harmonic interference. finally, emg overlapping with the cardiac components in the frequency domain was suppressed by wavelet denoising. the snr and improved snr were shown in this paper. this synthetic algorithm is easily implemented by microprocessor in real-time processing and may therefore serves as an effective methods for filtering noisy ecg. ecg validity detection research: cardiogram recordings include numerous noncardiac containments, which overlap with the cardiac components in the frequency domain. despite the rich literature in ecg denoising field, there are still noise left in the ecg. useful information can not be extracted from such ecg. therefore, the detection ecg validity algorithm was proposed based on wavelet transform. first, signals were preprocessed by suppressing the noise. then, they were calculated by this method with 4 s slipping windows. in this way, accuracy and efficiency are improved greatly for the subsequent processing such as ventricular fibrillation (vf) detection. the algorithm is successfully evaluated on the complete mit-bih arrhythmia database, some data from cu database and the mit-bih noise stress test database. results show that the algorithm has a high quality and is easily implemented. it may serve in the 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 iv real-time remote health monitor system. qrs and supraventricular qrs recognization research: the classic defference threshold arithmetic and wavelet transform method were used respectively to detect the qrs wave. quadratic b-spline wavelet and a-trous algorithm were used to implement the wavelet transform. according to the characteristic parameter, position of r wave and the start and end of qrs can be localized. furthermore, the width of qrs and instantaneous heart rate also can be computed. this paper gave some simulation result, and the experiment denoted the algorithms accuracy rate were above 99%. generally distinguishing the supraventricular qrs and ventricular qrs was based on the difference of qrs width. this method always caused erroneous judgement. so we put forward a new method which is based on the theory of lipschitz. simulation results denoted this method not only making up the shortcomings of original method, but also improving the detection accuracy rate. single channel portable real-time detector should possess such traits as small volume, easy-taking, stable and reliable and incorporating the embedded system, dsp, wireless mobile communication, low consumption and multitask program technology etc. we chose the stm32f103 series chip with the kernel of cortex-m3. cortex-m3 is specially designed to meet high performance, low power consumption, real-time application, competitive price in the embedded field. keil u vision3 was used as software platform and the software was programmed with c language. the foregoing ecg processing algorithms were transplanted into the hardware system to debug and to realize the real-time signal processing. key words: electrocardiograph (ecg); denoising; wavelet transform; validity detection; cortex clc number: tp274, tp391 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 1 第一章 绪论 1.1 课题来源及研究目的 本课题来源于山东省科技攻关项目（2007gg10001018） “远程猝死监测技术研究及实 现” 、山东省自然科学基金（y2007g05） “恶性心律及呼吸失常检测方法”和山东省自然 科学基金（zr2010hm020） “片段非显性 t 波交替检测技术” 。项目研究的主要内容是在单 通道动态心电条件下，实现信号的预处理、室性波的正确检测、信号特征点的检测、恶性 室性心率失常的预测、心电提取呼吸信号、能够追踪片段、非显性（微伏级） 、动态 twa 的检测等功能，并预测被监测人员的恶性室性心率失常（mva）及心脏猝死（scd）发生， 减少猝死发生率。 利用上述原理设计移动生命检测系统， 该系统由于仅使用单道动态心电， 可减少仪器与人体的连线，在不影响或尽量少影响被监测者日常生活条件下，实时提取与 猝死有关的参数和呼吸失常信息，并可在需要时激活自身或通过无线网提前发出警报，向 医疗机构及被监护者的亲友及时提供预测数据和报警信息，以利于急救。本课题“基于 cortex 的实时心电处理及检测技术” 所研究的心电信号的预处理、 心电信号的有效性检测、 心电信号中 qrs 波及室上性 qrs 波识别和心率计算以及上述算法在硬件系统上的实现，为 室速室颤等其他检测算法的实现提供了充分有利条件，是后续检测算法在硬件系统中实现 的前提条件。 1.2 研究的背景及意义 生物医学信号的处理及检测是信号处理领域的一个重要研究方向，其宗旨在于根据医 学信号的特点，应用信息科学的基本理论，从被干扰和噪声淹没的观察记录中提取各种信 号携带的有效信息，并对他们进行分析、解释和分类，从而达到协助生物体(主要指人体) 生理系统的研究、服务患者疾病的诊断等目的1。 近三十年来，随着生活节奏的加快、工作压力的增大，心血管疾病的发病率和死亡率 相当高，心脏病成为危害人类健康的主要疾病之一。由于心电信号的各波形的形状及其间 隔皆与心脏的电器特性有直接的关系，医生可以通过判断病人心电波形的变化规律及不同 时刻波形的大小等特征来推断心脏内病灶的部位或严重程度，从而诊断出各种不同的心脏 疾病。而心脏性猝死(sudden cardiac death, scd)是由于心脏原因引起的、骤然的从症 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 2 状出现或症状加剧 1 小时内的自然死亡，它是危害人类的最大的死亡原因，占心血管病死 亡总数的 64%。据美国心脏协会报道，80%的心脏性猝死起源于心率失常。心脏病的发作具 有随机性和危险性， 心脏病患者需长期关注自己的心脏状况， 定期或随时请求医生的帮助。 目前仅仅通过医院内的心脏病监护与救治体系还远远无法达到对心脏病病人进行及时监 护及救护。因此，建立有效地延伸到医院以外的监护体系及救护体系，是提高心脏疾病防 治水平的有效途径。应用心电信号实时处理与检测技术，建立可靠的和便携式的心电图监 测仪器更是目前研究的重要课题。 1.3 国内外关于该课题的研究综述 心电信号的处理及检测是指对采集到的 ecg 信号，通过对其处理提取表征心电状态的 波形信息和状态参数，获取心脏工作的相关信息，然后利用这些特征信息进行分析、判断 心电信号的类型和所对应的疾病类型或健康状况，进而对人体的健康状况进行预测。整个 心电信号自动分析处理的流程如图 1.1 所示2。 心电预处理 ecg 波形检测与 特征点定位 特征提取 与选择 波形分类 疾病检测 图 1.1 心电信号自动分析处理流程图 fig.1.1 flow chart of ecg automatic analysis and processing 由图 1.1 可知，心电信号处理与检测技术主要针对以下四个方面的研究：一是心电信 号预处理技术的研究；二是波形检测与特征点定位的研究；三是心电信号的特征提取与选 择特征值的研究；四是对波形分类与疾病检测的研究。 1.3.1 心电信号预处理技术的研究现状 心电信号预处理主要是对抑制心电信号中噪声干扰技术的研究。常规心电图信号属于 mv（毫伏）级信号, 幅度范围在 0.55mv 之间，频率范围 0.05100hz，属于低幅、低频 信号3。心电信号属于强噪声背景下的微弱信号，信噪比较低, 及易受环境影响必须采取 抑制噪声的预处理技术. 由体表电极检测到的 ecg 信号中主要包含以下七种不同类型的干扰: 工频干扰、 基线 漂移、肌电干扰、电极接触噪声、电极极化噪声、放大电路内部噪声和运动干扰等,其中工 频干扰、基线漂移和肌电干扰是最重要的干扰源45。为了抑制噪声和伪迹，增强心电信 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 3 号的有用成分，提高信号检测的准确率，早期心电监护系统的抗干扰措施主要采用优化的 电路设计、性能良好的元器件和采用特殊的抗干扰电路来抑制各种噪声干扰。除了在硬件 上提高监护仪的抗干扰能力外，在软件上对心电信号的滤波也很重要，许多学者为此做了 大量的研究工作。微处理器的出现，及数字滤波器的滤波精度高、算法简单灵活、可靠性 高等特点，各种基于数字滤波器 ecg 去噪算法越来越重要。这些预处理算法包括了各种 经典的数字滤波方法及现代信号处理方法678。 概括讲，这些算法大致分为以下三类，即经典的数字滤波方法、自适应滤波器、和以 小波变换、数学形态学和神经网络为代表的现代信号处理方法。如文献9 lynn 提出了一 种递归型数字滤波器，可以实现低通、高通、带通和带阻滤波器，且具有线性相位，并可 实现整型运算。 文献10 根据 ecg 信号中各种特征波形频谱成份的不同设计不同的差分 滤波器，在突出不同子波的特征后再进行滤波处理. 文献11 kunt 等人提出的 ecg 预处 理数字滤波器由两级组成，第一级用来减小基线漂移，第二级用来增强 qrs 波的能量，去 得较好效果。xg yan 12 对 levkowchristov r 算法进行了改进，对抑止 50hz 工频干扰 和基线漂移取得了较好的效果，但该方法计算复杂，难以在普通微处理器上实时处理。 wariar13等人提出了一种整系数 fir 滤波器，大大简化了计算过程，可以用于微处理器， 但是由于其所采用的滤波器阶数较低，滤波效果受到一定的影响。鉴于自适应滤波器对工 频干扰有很强的抑制作用，文献14 提出了一种自适应相干模板法去除工频干扰，从原始 信号中得到工频干扰的模板后，再从原始信号中减去模板，来滤除工频干扰，主要是根据 心电信号与工频干扰相互独立的特点来设计的，同时也克服了自适应滤波算法复杂、耗时 需要附加参考信号的不足。文献15中 xue 等人提出的基于神经网络的非线性自适应滤波 器可以较好的消除基漂和运动伪迹的影响， 但算法易受 qrs 波形变异的影响， 且基于神经 网络的算法计算量比较大，不适合实时处理。文献16park 等人设计了一种小波自适应滤 波器用于减小基线漂移带来的 s-t 段失真，并将其性能与一般滤波器和自适应滤波器相比 较，发现小波自适应滤波器具有更大的优越性，其后他又在文献17中利用小波插值滤波 器方法去除 s-t 段中的电极移动噪声，也取得了较好的滤波效果。文献1819直接利用小 波变换进行心电信号滤波可以取得较好的滤波效果，但一般分解层数较多、运算量较大。 文献20利用提升小波变换来抑制 ecg 信号噪声进行了探索研究。将小波变换与其它数字 滤波技术结合使用是一个重要的研究方向， 如小波变换域的 wiener 滤波21和自适应滤波14 等. 目前对抑制工频干扰、基线漂移和高频噪声三种主要干扰的方法很多，但由于心电信 号以及各种干扰之间的频带有可能相互重叠，所以不可能采取某一单一的方法就能把心电 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 4 信号中的各种噪声彻底去除，只能针对不同噪声分别采取不同的方法，最大的抑制和去除 噪声的影响，提高心电信号的信噪比。 1.3.2 心电波形及特征点检测算法的研究现状 对预处理后的心电信号进行波形及特征点的检测与定位，提取心电波形的特征参数是 心电信号分析处理的关键，其分析检测的准确性和可靠性直接影响了后续疾病诊断的准确 性，甚至关系到患者生命安危。 在一个心电周期中，qrs 波群的幅度最大、特征比较明显，因此 qrs 波形检测与定 位是心电信号分析检测的重点。qrs 波的精确定位，特别是 r 波的准确定位是后续疾病检 测与分类的前提。目前 qrs 波群的主要检测方法大致分为以下几类：时域分析法22、数 学形态法23、神经网络法24、小波变换法2526等几个主要的方法。其中时域分析法是最为 常见的方法，主要因为 r 波具有幅度和率较大的特点。时域分析法又分为幅度法、斜率法 和面积法等， 其算法思想都是对预处理后的心电信号经过若干变换过程以提高 qrs 波群的 特征能量，进而采用一系列阈值方法进行判别。由于可能的干扰或高大 p 波、t 波的存在， 如采用固定阈值时，阈值设置的过高或过低，会导致漏检或误检。因此，为提高检测准确 率，一般采用可变阈值，并参考临床参数。其中以文献27中 pan 等人的方法最具有代表 性，其算法判断中首次引入了基于临床经验的不应期概念及回溯技术。小波分析具有优良 的时频局域化分析能力和多分辨特性，文献28首先提出将小波分析应用于心电信号的处 理，通过提取特征因子的方法来进行特征波形识别和参数提取。文献2930sahambi 等人 采用高斯函数的一阶导数作为小波基，运用小波变换模极大值检测原理来定位特征点，检 测了 qrs 波群、p 波和 t 波的起止点位置。该算法对叠加有模拟基线漂移和高频噪声的心 电信号取得了很好的检测效果， 并进一步计算出了 qrs 波宽度， p 波、 t 波宽度， 以及 p-r 间期、s-t 段和 q-t 间期等。文献24采用小波变换和神经网络相结合的方法实现了对动 态心电室性期前收缩信号的检测。文献31采用数学形态学方法检测 qrs 波群，该方法构 成的 qrs 波群检测体系具有数学上的严密性、精确性和鲁棒性，计算过程简单，抗噪声能 力比较强、 文献32将小波分解与形态学运算相结合， 对 qrs 波群的检测取得了较好效果。 此外， 文献333435提出了采用分形维数理论， hilbert 变换， 高阶统计量等方法进行 qrs 波群检测。上文所综述的种种 qrs 波检测方法，属于单导联的检测方法，通过比较这些检 测方法，应用小波变换的方法拥有不容置疑的优越性。但在实际应用中如何选取小波基函 数、如何选取合适的尺度等关键问题目前还没有固定的理论依据，此外小波分析的运算量 山东师范大学硕士学位论文山东师范大学硕士学位论文 5 较大，对于采用过多层小波变换时不易于实现实时处理。因此，各种 qrs 波的检测方法都 有其自身的优缺点，具体采用何种方法只能根据实际问题进行取舍。除了 r 波检测外，心 电特征点的检测还包括了 qrs 波群起点、终点的定位，p 波、t 波起点、终点的定位，以 及间期计算等。qrs 波群起点、终点的定位一般根据斜率的变化或过零点检测来确定。由 于 p 波、t 波的幅度小、斜率变化不明显，对 p 波、t 波的准确检测一直是 ecg 波形检测 识别的难点，其检测算法还不成熟。目前的 mit-bih 心电数据库，仅对 r 波及其类型进行 标定，而关于 p、t 波检测尚缺乏统一的定量的检测标准，因此也限制了各种算法性能的 比较。 1.4 论文的主要研究内容及创新点 本文主要针对以下四个方面的内容进行研究：心电信号的预处理；心电信号的有效性 检测；qrs 波及室上性波的识别与检测；在基于 cortex 的硬件平台上实现信号的实时处 理。 基于移动监护系统对 ecg 信号分析和诊断的实际需要，运用数字滤波技术及现代信 号处理小波变换理论，设计了一种简单实时综合的心电信号去噪算法，通过仿真实验证明 该算法对去除工频干扰、肌电干扰、基线漂移等主要噪声干扰具有良好效果，算法简单且 易于实现。通过计算信号的信噪比及改进的信噪比，并与其他算法相比较，实验证明该算 法的整体效果优于其他算法。并发表了相关论文“a simple real-time synthetic algorithm for ecg noise filtering” 。 基于监护系统的实际需要，本文首次提出了一种基于小波变换理论的心电信号有效性