基于等电位线识别的Q波起点定位方法研究

    心电图(electrocardiogram, ECG)是临床上诊断心血管疾病的重要依据,主要由P波、QRS波群、T波等子波形组成。QT间期能预测心律不齐引起的猝死,它的准确检测取决于对Q波起点和T波终点的准确定位;原始ECG夹杂的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声也会影响QT间期的准确测量^[1]。

    针对精确定位Q波起点问题,许多研究者展开了大量的研究,提出一系列Q波起点定位方法。如,寻找微分处理后的ECG上的点与阈值相等的点来定位Q波起点,但若Q波起点与Q波峰值之间存在较大的波动时就会出现误检^[2];QRS边界检测方法[3],虽然对Q波的定位比较准确,但是计算量大;多尺度形态微分变化方法[4],能够较为准确地检测P波和T波的起点和结束点,但对于心率不齐的ECG的Q波起点识别存在一定困难。

    针对现有Q波起点定位方法存在的不足,在浙江省科技计划基金项目(2008C21073)的资助下,以课题组开发的便携式心电监护仪[5]为硬件平台,将采集得到的原始ECG进行QT间期检测,提出一种基于等电位线识别的Q波起点定位方法。该方法通过对原始ECG进行预处理,主要滤除基线漂移和肌电噪声;然后提出差分法来确定等电位线的起点;最后应用夹角最小原理寻找等电位线与Q波衔接处的拐点,该拐点即为Q波起点。

    1　原始ECG的预处理

    采用滑动平均方法[6]滤除原始ECG的基线漂移,采用最小二乘多项式拟合方法[7]滤除原始ECG的肌电噪声。通过对麻省理工学院标准心电干扰数据集(NSTDB)进行仿真分析,验证以上滤波算法的有效性。

    1.1　滑动平均方法滤除ECG基线漂移

    主要考虑PR段作为心电信号的基线,其频率范围为0.05~2.00 Hz。在使用滑动平均滤波方法来滤除ECG基线漂移时,定义窗口半窗长度a=20,取样间隔b=11,对窗口内的数据排序后,取0.375~0.625窗口长度内的数据求其平均值;以麻省理工学院标准心电干扰数据集为实际ECG,它是叠加基线漂移后的10 Hz正弦波信号(见图1)。

    通过滑动平均方法处理前后的频谱图如图2所示。从图2中,可以看出滤波前基线漂移噪声的频谱靠近0 Hz,频谱幅值较大;滤波后的频谱在低频段只出现幅值较小的谱线。因此,滑动平均方法能够滤除基线漂移。

    1.2　最小二乘多项式拟合方法滤除肌电噪声

    肌电噪声频率范围为10~1 000 Hz,幅度为毫伏级。在使用最小二乘多项式拟合方法来滤除ECG肌电噪声时,选择每一个采样点前后7个采样点做近似值计算,定义n_L=n_R=7,M=4,得到光滑数据;以麻省理工学院标准心电干扰数据集为实际ECG,它是叠加肌电噪声后的10 Hz正弦波信号(见图3)。