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对心电信号的认识电气医信41班陈富琴（1043032053）1.人体心电信号的产生： 心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电。2.人体心电信号的特点： 心电信号属生物医学信号，具有如下特点： (1)信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号； (2)心电信号通常比较微弱，至多为mV量级； (3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下； (4)干扰特别强。干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等； (5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。3.心电信号的研究： 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率。七十年代后，心电图自动分析技术已有很大发展，并进入实用化和商业化阶段。然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。4.心电信号的检查意义：用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料，进行全面综合分析，才能对心脏的功能结构做出正确的判断。5.心电信号基本构成：心电信号由P、QRS、T波和静息期组成，如图1，各波具有不同的频率特性，是一种典型的具有明显时频特称与时间尺度特征的生物医学信号。P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化，因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。 图1：典型心电信号波形6.心电波形检测：波形检测技术是后续波形分类及诊断的重要依据，主要包括p波、QRS波、T波和ST段等的检测。其中QRS波的检测是心电自动分析中的关键环节，正确检出QRS波后，将心电数据划分为各个心拍，才能进行正确的参数测量和波形分类等后续的处理和分析，如RR间期和心率的计算等。 QRS波检测算法的研究至今已有几十年，此间的文献数以千计，方法层出不穷。计算机技术、数字信号处理技术以及人工智能理论的发展，使得QRS波检测技术从七、八十年代基于经典的信号处理的方法和句法方法，发展到了九十年代基于小波变换和神经网络的方法以及目前各种方法的结合应用等。文献2李翠微、郑崇勋等最具代表性，他们以二次样条函数为母函数，用 Mal1et快速算法计算小波变换。余辉等3用二次微分小波(Marr小波)作小波母函数来进行变换。国防科技大学的刘希顺4阶中心的B样条小波，结合门限自学习来确定QRS综合波的检测。文献5-10阐述了几种小波变换方法。J.P.MartineZ11的神经网络检测算法近年来比较受关注。总之，QRS的算法各有千秋，但发展的方向是集多种方法在一起的综合算法的研究与改进。另外，八十年代以来，标准心电数据库的逐渐形成使得QRS波检测算法有了检验和评估的标准，也促进了各类方法的不断改进和完善。在ECG信号中，P波和T波的幅度较小频率低，难以与干扰和噪声分离，因此较QRS波的检测更为困难。其检测方法包括斜率阂值法、句法模板识别方法、ANN、中值do Botter提出了基任时申经网络的P波检测方法。谢国明，聂志伟等13用小波变换结合神经网络检测ECG信号的P波。P.strumillo提出了一种中值滤波法的T波检测法。通常，P波和T波的检测是在QRS波定位以后进行的，在QRS波