心电信号处理中R峰检测算法的使用教程与准确度评估

心电信号处理中R峰检测算法的使用教程与准确度评估

心电图（Electrocardiogram，ECG）是一种用于监测心脏活动的非侵入式检测技术。在心电信号处理中，R峰检测是一项重要的任务，用于确定心脏的R峰位置，以便分析心脏的节律和心电活动。本文将介绍R峰检测算法的使用教程，并对其准确度进行评估。

1. 简介

R峰是心电图中QRS波群中最高的峰值，表示心脏的收缩。R峰检测的目标是准确地定位R峰的位置。准确的R峰检测对于心律失常、心脏病等疾病的诊断和监测至关重要。

2. 常用的R峰检测算法

有许多R峰检测算法可供选择，其中一些常见的算法包括：

- 门槛法（Thresholding）：基于信号强度的阈值方法，通过设定一个合适的阈值来检测R峰的位置。

- 阈值变化法（Adaptive Thresholding）：根据信号的动态变化调整阈值，以适应不同信号强度。

- 斜率变化法（Slope Change）：通过检测信号的斜率变化来定位R峰的位置。

- 积分法（Integration）：通过信号的积分值来检测R峰的位置。

3. 使用教程

以下是使用R峰检测算法的简要教程：

1）获取心电信号：获取一段心电信号的数据，可以使用心电图仪器采集或者从数据库中获取。

2）信号预处理：对心电信号进行预处理，包括滤波、去除基线漂移等，以减小噪音对R峰检测的影响。

3）应用R峰检测算法：选择适当的R峰检测算法，并应用于预处理后的心电信号上。

4）定位R峰：根据R峰检测算法的输出，在心电图上标记出检测到的R峰位置。

5）验证和调整：检查R峰检测的准确度，并根据需要进行调整和验证。

4. 准确度评估

R峰检测算法的准确度是评估其性能的重要指标。以下是常用的准确度评估方法：

- 真阳性（True Positive，TP）：算法检测到的正确R 峰数量。

- 假阳性（False Positive，FP）：算法检测错误的R峰数量。

- 假阴性（False Negative，FN）：由于算法未能检测到的R峰数量。

- 精确度（Precision）：TP / (TP + FP)，表示算法检测为R峰的样本中实际正确的比例。

- 召回率（Recall）：TP / (TP + FN)，表示算法正确检测到的R峰占总体真实R峰的比例。

- F1得分（F1 Score）：2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)，综合考虑了精确度和召回率。

5. 算法选择与优化

在选择R峰检测算法时，需要根据具体应用的需求和数据特点进行评估和选择。可以通过对不同算法在标准心电数据集上进行比较，评估其准确度和性能，并选择最合适的算法。此外，还可以优化算法的参数设置、噪音滤波等方法来改善R峰检测的准确度。

6. 结论

R峰检测是心电信号处理中的关键任务，对于心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。本文介绍了R峰检测算法的使用教程，并对其准确度进行了评估。通过选择合适的算法和优化算法参数，可以提高R峰检测的准确度，为心脏病的早期诊断和治疗提供有力支持。

心电信号处理中R峰检测算法的使用教程与准确度评估

心电信号处理中R峰检测算法的使用教程与准确度评估 心电图（Electrocardiogram，ECG）是一种用于监测心脏活动的非侵入式检测技术。在心电信号处理中，R峰检测是一项重要的任务，用于确定心脏的R峰位置，以便分析心脏的节律和心电活动。本文将介绍R峰检测算法的使用教程，并对其准确度进行评估。 1. 简介 R峰是心电图中QRS波群中最高的峰值，表示心脏的收缩。R峰检测的目标是准确地定位R峰的位置。准确的R峰检测对于心律失常、心脏病等疾病的诊断和监测至关重要。 2. 常用的R峰检测算法 有许多R峰检测算法可供选择，其中一些常见的算法包括：

- 门槛法（Thresholding）：基于信号强度的阈值方法，通过设定一个合适的阈值来检测R峰的位置。 - 阈值变化法（Adaptive Thresholding）：根据信号的动态变化调整阈值，以适应不同信号强度。 - 斜率变化法（Slope Change）：通过检测信号的斜率变化来定位R峰的位置。 - 积分法（Integration）：通过信号的积分值来检测R峰的位置。 3. 使用教程 以下是使用R峰检测算法的简要教程： 1）获取心电信号：获取一段心电信号的数据，可以使用心电图仪器采集或者从数据库中获取。 2）信号预处理：对心电信号进行预处理，包括滤波、去除基线漂移等，以减小噪音对R峰检测的影响。 3）应用R峰检测算法：选择适当的R峰检测算法，并应用于预处理后的心电信号上。

4）定位R峰：根据R峰检测算法的输出，在心电图上标记出检测到的R峰位置。 5）验证和调整：检查R峰检测的准确度，并根据需要进行调整和验证。 4. 准确度评估 R峰检测算法的准确度是评估其性能的重要指标。以下是常用的准确度评估方法： - 真阳性（True Positive，TP）：算法检测到的正确R 峰数量。 - 假阳性（False Positive，FP）：算法检测错误的R峰数量。 - 假阴性（False Negative，FN）：由于算法未能检测到的R峰数量。 - 精确度（Precision）：TP / (TP + FP)，表示算法检测为R峰的样本中实际正确的比例。 - 召回率（Recall）：TP / (TP + FN)，表示算法正确检测到的R峰占总体真实R峰的比例。

心电图数据分析的基本方法介绍

心电图数据分析的基本方法介绍 心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种通过记录心脏电活动来评估心 脏健康状况的非侵入性检查方法。心电图数据分析是对心电图信号进行处理和解读的过程，它可以帮助医生诊断心脏疾病，评估治疗效果，以及预测患者的病情发展。本文将介绍心电图数据分析的基本方法。 1. 数据获取与预处理 在进行心电图数据分析之前，首先需要获取心电图数据。心电图数据可以通过 心电图仪器记录患者的心电信号，然后保存为数字化的数据文件。获取到心电图数据后，还需要进行预处理，以去除噪声和干扰，提高信号质量。常见的预处理方法包括滤波、去除基线漂移和伪差等。 2. R峰检测 R峰是心电图中QRS波群的最高峰，它代表心脏收缩的发生。R峰检测是心电图数据分析的重要步骤，它可以帮助确定心脏的节律和频率。常用的R峰检测方 法包括基于阈值的方法、基于波峰和波谷的方法、以及基于机器学习的方法。这些方法可以自动识别R峰，并计算心率和心律的指标。 3. 心律分析 心律分析是对心电图信号中不同类型心律的鉴别和分析。通过心律分析，可以 检测出心脏异常节律，如心房颤动、心室早搏等。常见的心律分析方法包括时域分析和频域分析。时域分析通过计算RR间期、心率变异性等指标来评估心律的稳定 性和变异性。频域分析则通过将心电信号转换到频域，计算功率谱密度和频带能量等指标来评估心律的频率分布和能量分布。 4. ST段分析

ST段是心电图中QRS波群和T波之间的水平线段，它反映了心肌缺血或损伤 的情况。ST段分析是心电图数据分析中的重要内容，它可以帮助诊断心肌缺血、 心肌梗死等疾病。常见的ST段分析方法包括ST段抬高/压低的检测、ST段斜率的计算、以及ST段变异性的评估。这些方法可以定量地分析ST段的形态和变化， 从而提供有关心肌缺血和损伤的信息。 5. 波形分析 除了上述的基本分析方法外，心电图数据还可以进行波形分析，以获取更详细 的心脏信息。波形分析可以对心电图信号中的P波、QRS波群和T波等进行特征 提取和分类。通过波形分析，可以检测出心脏异常的电活动，如心房扑动、束支传导阻滞等。常见的波形分析方法包括峰值检测、波形变异性分析和模式识别等。 心电图数据分析是一项复杂而精细的工作，它需要结合医学知识和信号处理技术。随着人工智能和机器学习的发展，心电图数据分析的方法也在不断创新和改进。未来，心电图数据分析有望成为心脏疾病诊断和治疗的重要辅助工具，为患者提供更准确、个性化的医疗服务。

研究报告-基于matlab的操作员心电信号QRS波检测及分析资料

基于matlab的操作员心电信号QRS波检测及分析 1引言 众所周知，疲劳是人的一个自然的生理现象，它的产生与一个人的劳动强度、工作环境、本身的健康和情绪等等有关，是人体的一种自我调节和保护功能。当疲劳被人们感觉时就意味着此刻需要好好休息一下。但是随着现在经济的高速发展与生活节奏的加快，许多工作人员因为种种原因，都是顶着疲劳继续工作，这样就使得人体产生的疲劳成为一些事故的根本导火索。本文要探索的是与人疲劳有关的心电信号，通过对人体心电信号的研究，来找出人的疲劳度量，预防人因为过度疲劳工作而导致事故的发生。 本项目通过实验方法采集了执行过程控制任务的操作员的心电信号，通过确定阈值求极值确立R波，然后通过R波确立其前后最近的最低点分别为QS波信号，从而计算出操作员的心电QRS波等时间间隔，最后分析心电R波时间间隔和操作员主观疲劳程度、焦虑程度、努力程度和客观任务负荷的相关性。 2心电原理 人体内蕴藏着大量丰富的生物电信号，如：脑电信号、心电信号、眼电信号、肌电信号、皮肤电压反应信号等，这些电信号都包含着大量的信息，它们大多都是在各种因素下由复杂生命体发出的不稳定的、幅值微弱的低频生理信号。而我们研究的便是其中的心电信号，心信号较之其他生物电信号更容易检测，便于实时监测。 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。 现在的科技已经可以通过采取一些有效设备和技术手段捕获人体可用的电信号，并对其进行信号采集与分析，进而有效破译其包含信息，利用这些大量的生命体征信息来对人的生活、工作、医疗等许多方面进行准确而有效的改善和调整。 心电信号受到许多因素的影响，如：疲劳、疾病等等。而我们所要探索的便是与人疲劳有关的心电信号，通过对这类心电信号的研究，来找出人的疲劳与心电之间的关系，防止人因为过度疲劳工作而导致事故的发生。

心电图数据分析和识别算法研究

心电图数据分析和识别算法研究 心电图（electrocardiogram, ECG）是测量心脏电活动的一种非侵入性方法，能 够反映心脏的活动状态。心电图可用来检测心脏病、心绞痛、心肌梗塞等多种心脏疾病。随着计算机技术的发展，心电图数据的分析和识别变得更加准确和有效。本文将探讨心电图数据分析和识别算法的研究进展，包括特征提取、分类器建立和应用。 一、心电图数据的特点 心电图数据是时域信号，其特点是在脉冲时间序列中心出现一个R峰，R峰前 后出现多个谷峰，如图1所示。心电图数据的波形复杂，存在多种形态，如房性心动过速、心房扑动、房颤等。这些形态可能妨碍心率和节律的识别和检测，因此需要进行特征提取和分类。 图1.心电图R峰和谷峰的示意图 二、特征提取算法 特征提取是分析心电图数据的关键环节。从波形复杂的信号中提取具有代表性 的特征向量，是分类器建模的基础。目前，常用的特征提取方法包括时域、频域和小波分析。 1.时域分析 时域分析是一种基于时间的信号分析方法，用于提取信号的时间间隔和幅值等 基本信息。传统时域特征包括R-R间期、QT间期、QRS波宽度、ST段变化等。 其中，R-R间期是指连续两个R峰之间的时间间隔，可用于计算心率。QT间期是 指心室收缩期开始到收缩结束之间的时间，可反映心肌细胞电活动的恢复时间。QRS波宽度是指QRS波的起始和结束之间的时间间隔，可反映心室内传导过程的 速度。ST段变化是指ST段与等同导联基线之间的偏移，用于评估心肌缺血和损伤。

时域特征较为简单，但受到噪声的影响较大，信号的形态信息不足，精度有限。 2.频域分析 频域分析是将时域信号转换为频域信号，通过频域信号的幅度谱和相位谱来分 析信号的特征。常用的频域特征包括功率谱密度、频带能量比、最大频率等。其中，功率谱密度是指信号在不同频率下的功率，用于提取信号中的频率成分。频带能量比是指把频率域分为不同带宽，计算不同频带内的信号能量比例，用于区分不同类型的心律失常。最大频率是指频谱中最大能量点所对应的频率，可用于判断准确的心率变化。 频域分析可以降噪，提高特征的稳定性和重复性。但是，频域表示缺乏时间信息，不能处理时序变化。 3.小波分析 小波分析是一种多尺度时频分析方法，可以将信号分解为不同频率下的子波并 保留相应的时域和频域信息。小波分析具有良好的时频局部化特性、多尺度分析能力和噪声抵抗能力，被广泛应用于信号处理和特征提取。 常用的小波特征包括小波系数直方图、小波包熵、小波能量等。其中，小波系 数直方图是指将小波分解的系数直方图化，用于表示过渡和主要波形之间的关系。小波包熵是指将小波系数分解成不同尺度和频带，并计算每个频带内小波系数的信息熵，用于刻画信号的复杂程度和信息含量。小波能量是指信号在不同频率和尺度下的能量，用于区分不同类型的心律失常。 小波分析可以提高特征的可靠性和稳健性，但需要选择适当的小波基和分解尺度，以避免信息丢失和计算量增加的问题。 三、分类器建立算法 分类器建立是将提取的特征向量与对应标签进行训练，建立分类模型的过程。 常用的分类器包括决策树、支持向量机、神经网络和朴素贝叶斯等。

(完整word版)心电信号处理

心电信号处理方法探究 胡林生物医学工程专业0802班 引言：近些年来，随着人们生活节奏的加快和工作压力的加大,心脏病逐渐成为危害人类健康的主要疾病之一。据统计，全世界死亡人数中约有三分之一死于该疾病，而在我国因心血管疾病而死亡的人数也占总死亡人数的44％，可见心脏病已成为危害人类健康和生命安全的“第一杀手”。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，与其他生物电信号相比,它更易于检测并具有较直观的规律性，而且它是心脏电活动在体表的综合反映，临床心电图检查对于检测和诊断心脏疾病具有重要意义.在实际应用中，心电信号的去噪处理和波形检测是心电信号分析诊断系统的关键,其准确性、可靠性决定着诊断和治疗心脏病患者的效果。本文结合吉林省科技发展项目“可穿戴人体参数无创连续监测仪器研制”中心电监测模块的研制任务，提出对心电信号去噪处理算法和波形检测算法进行研究,其具有重要的理论意义和实用价值。 目前世界上还没有满足临床要求的计算机心电图识别与诊断方法和相应的程序,特别是心电图波形识别方面, 还存在许多有待解决的问题P波的波峰和起止点的识别尚未得到很好解决就是一例。 心电图诊断的常见流程： 图1心电图诊断的常见流程 获取心电信号后的预处理主要是抑制干扰, 以获得便于识别的心电信号）波形识别主要提取心电信号中各波段的特征（如峰点、起止点）并加以识别) 波形参数测量是在波形识别基础上计算出各波的幅度与时间间隔）诊断是根据诊断标准对测量得到的参数作分析, 判断出波形中所含的病变因素.从图∗可以看出，波形的预处理与波形识别在心电图自动诊断中占着极其重要的位置，它们是心电图自动诊断过程的基础和重要组成部分。

心电信号

摘要 心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电图（ECG）反应人体心脏工作状况，ECG各个波形的不同形式往往体现了某些病变。在ECG的各个波中，R 波最为明显，一般以它为基准来定位其它波的位置，所以R波检测室ECG信号分析诊断的前提和基础，只有标定R波后，才有可能计算心率。ECG在经采集、数模转换过程中，会不可避免的引入各种噪声，包括工频干扰：主要是电磁场作用于心电图和人体之间的环路电路所致，一般是50/60Hz;肌电干扰：这主要是病人身体自身因素所致如肌肉紧张等，表现为不规则的快速变化波形；基线漂移：这主要是人呼吸运动或电极——皮肤界面阻抗所致，属于低频干扰。在去噪过程中，由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大，限制了传统线性滤波器的使用，所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，尤其适用于非平稳信号分析，并且适用于生物医学领域。首先对心电信号进行滤波，滤除心电中的主要噪声（基漂、工频电、肌电等），对R波进行加强；然后再用db8小波，对ECG进行小波变换，取一定阈值，检出所需信息。 关键字：ECG 小波分析 R波检测

目录 摘要 (3) 第一章课程设计题目介绍 (5) 1.1 研究背景与意义 (5) 1.2 心电信号特征 (5) 第二章处理流程 (7) 2.1 载入信号 (7) 2.2 小波分析 (8) 2.3 R波检测 (13) 2.4 心率计算 (14) 第三章 GUI界面的介绍 (14) 第四章待解决的问题 (18) 心得体会 (19) 参考文献 附录 评审意见表

心电信号处理的方法与技巧分享

心电信号处理的方法与技巧分享 引言： 心电信号是一种重要的生物电信号，可以反映人体心脏的电活动情况，对于心 脏疾病的诊断和监测具有重要意义。心电信号的处理是心电医学领域的一项核心工作，本文将分享一些心电信号处理的方法与技巧，帮助读者更好地了解和应用心电信号处理技术。 一、心电信号获取与预处理 1. 心电信号的获取 心电信号可以通过心电图仪器获取，一般是通过电极贴在人体皮肤上收集心电 信号。在采集过程中，应确保电极与皮肤的贴合紧密，避免干扰信号的外界因素，如电线或手机。同时，需要保持患者身心放松，避免肌肉活动引起的干扰。 2. 心电信号的预处理 心电信号采集后，通常需要进行一系列的预处理工作，以去除噪声和干扰，更 好地分析和理解信号。常见的心电信号预处理步骤包括：滤波、去基线漂移、去除伪差、降噪等。 二、心电信号的特征提取 心电信号中包含了丰富的生理和病理信息，通过对信号进行特征提取，可以帮 助医生分析心电图，并判断患者的心脏状况。常见的心电信号特征包括：心率变异性、QRS波形、ST段与T波形态等。 1. 心率变异性(HRV) 心率变异性指的是心跳间期的变化，是心脏自主神经系统活动的反映。通过对 心电信号的R波峰进行检测和计算，可以得到心率变异性的特征参数，如标准差、

频域分析参数等。心率变异性的分析可以评估心脏的自律性和心血管系统的功能状态，对于诊断心律失常、冠心病等疾病具有重要意义。 2. QRS波形分析 QRS波形是心电图中最明显的特征波形之一，通过对QRS波形的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的传导系统是否正常。常用的QRS波形特征参数包括QRS 波宽度、振幅等，对于心肌梗死、心室肥厚等疾病的诊断有一定参考价值。 3. ST段与T波形态分析 ST段与T波形态的异常变化常常与心肌缺血、心肌损伤等疾病相关。通过对 ST段与T波形态的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的供血情况以及心室复极 的异常情况。常用的ST段与T波形态特征参数包括ST段抬高或压低程度、T波 平坦度等。 三、心电信号的分类与识别 通过对心电信号进行特征提取和分类识别，可以帮助医生快速准确地判断心脏 的状况，并进行疾病的诊断。常见的心电信号分类与识别方法包括传统机器学习方法和深度学习方法。 1. 传统机器学习方法 传统机器学习方法包括支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯等。通过选择合适 的特征参数并利用这些参数构建分类器模型，可以实现对心电信号的分类识别。传统机器学习方法对于较小规模的数据集表现较好，但在处理大规模数据集时性能有限。 2. 深度学习方法 深度学习方法以神经网络为基础，通过多层次的特征提取和抽象，可以提高心 电信号分类与识别的准确率。常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环

小波变换在心电信号分析中的QRS波检测与心率计算准确度评估实验

小波变换在心电信号分析中的QRS波检测与 心率计算准确度评估实验 心电信号是一种重要的生物电信号，可以反映人体心脏的电活动情况。心电信 号分析对于心脏疾病的诊断和监测具有重要的临床意义。而QRS波是心电信号中 的一个重要特征，它代表了心脏的收缩和舒张过程。因此，准确地检测QRS波并 计算心率对于心电信号分析至关重要。 传统的QRS波检测方法通常基于阈值和滑动窗口的技术，但是这种方法对于 噪声和基线漂移等干扰因素非常敏感，容易导致误检和漏检的问题。为了解决这个问题，小波变换被引入到心电信号分析中。 小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率和时间的成分。在 心电信号分析中，小波变换可以将QRS波与其他成分分离开来，从而准确地检测QRS波。同时，小波变换还可以提取QRS波的特征，如峰值和宽度，用于计算心率。 为了评估小波变换在QRS波检测和心率计算中的准确度，我们设计了一系列 实验。首先，我们收集了一组心电信号数据，并对其进行预处理，包括滤波和去基线漂移。然后，我们使用小波变换方法对信号进行分解，并提取QRS波。接下来，我们与传统的QRS波检测方法进行对比，并计算它们的准确度。 实验结果显示，小波变换方法在QRS波检测中表现出色。与传统方法相比， 小波变换方法具有更高的检测率和更低的误检率。此外，小波变换方法还能够准确地计算心率，并与实际心率高度一致。 小波变换在心电信号分析中的应用不仅提高了QRS波检测的准确度，还为心 率计算提供了有效的工具。通过准确地检测QRS波和计算心率，医生可以更好地

了解患者的心脏状况，并及时采取相应的治疗措施。因此，小波变换在心电信号分析中的应用具有广阔的前景。 然而，小波变换方法也存在一些局限性。首先，小波变换需要选择适当的小波函数和尺度参数，这对于不同类型的心电信号可能存在差异。其次，小波变换方法对于噪声和基线漂移的抗干扰能力仍有待提高。因此，未来的研究可以进一步改进小波变换方法，提高其在心电信号分析中的应用效果。 总之，小波变换在心电信号分析中的QRS波检测和心率计算准确度评估实验表明，小波变换方法具有较高的准确度和稳定性。通过进一步的研究和改进，小波变换方法有望成为心电信号分析的重要工具，为心脏疾病的诊断和监测提供更准确和可靠的手段。

心电信号质量评估方法

（19）中华人民共和国国家知识产权局 （12）发明专利申请 （10）申请公布号 CN107811631A （43）申请公布日 2018.03.20（21）申请号CN201711203646.X （22）申请日2017.11.27 （71）申请人乐普(北京)医疗器械股份有限公司 地址102200 北京市昌平区昌平科技园区超前路37号3号楼 （72）发明人赵子方;李哲;张玥;周位位;曹会丽;刘畅 （74）专利代理机构北京慧诚智道知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 代理人李楠 （51）Int.CI 权利要求说明书说明书幅图 （54）发明名称 心电信号质量评估方法 （57）摘要 本发明实施例涉及一种心电信号质量评估 方法，所述方法包括：接收对心电监测设备输出 的心电监测数据进行处理得到的心搏分析数据； 提取心搏分析数据中QRS波群的位置信息和宽度 信息；提取相邻两个QRS波群信号之间的RR间期 的信号；对RR间期信号进行QRS波群信号消除处 理，得到去除QRS波群信号的RR间期信号；对去 除QRS波群信号的RR间期信号进行滤波处理，并 对滤波处理后的信号进行包络计算，得到去除

QRS波群信号的RR间期信号的噪声信号的平均功 率；根据噪声信号的平均功率和所述QRS波群信 号的功率得到信号质量评价参数。通过本方法， 能够准确估计心电检测信号质量，为心电图自动 分析提供准确有效的信号质量评价。 法律状态 法律状态公告日法律状态信息法律状态 2018-03-20公开公开 2018-03-20公开公开 2018-03-20公开公开 2018-03-20公开公开 2018-03-20公开公开 2018-03-20公开公开 2018-04-13实质审查的生效实质审查的生效 2018-04-13实质审查的生效实质审查的生效 2018-04-13实质审查的生效实质审查的生效 2018-04-13实质审查的生效实质审查的生效 2018-04-13实质审查的生效实质审查的生效 2019-01-25专利申请权、专利权的转移专利申请权、专利权的转移2019-01-25专利申请权、专利权的转移专利申请权、专利权的转移2019-01-25专利申请权、专利权的转移专利申请权、专利权的转移2019-01-25专利申请权、专利权的转移专利申请权、专利权的转移2019-03-08著录事项变更著录事项变更 2019-03-08著录事项变更著录事项变更 2019-03-08著录事项变更著录事项变更 2019-07-09专利申请权、专利权的转移专利申请权、专利权的转移2019-07-09专利申请权、专利权的转移专利申请权、专利权的转移2020-05-29专利申请权、专利权的转移专利申请权、专利权的转移

基于深度学习的心电信号分类算法教程

基于深度学习的心电信号分类算法教程 深度学习已经在各个领域得到广泛应用，包括医疗领域。在医学诊断中，心电信号分类算法的研究具有重要意义，可以帮助医生准确、高效地诊断患者的心脏疾病。本文将介绍基于深度学习的心电信号分类算法的教程，帮助读者了解这一领域的基础知识和方法。 首先，让我们了解心电信号分类算法的基础知识。心电信号是通过电极记录的心脏电活动信号，代表着心脏的功能和状态。心电信号分类算法旨在根据心电信号的特征，将不同类型的心脏疾病进行分类。这样的算法可以用于自动化心脏疾病诊断、病情监测和预测等方面。 在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的模型架构，适用于处理图像和时序数据。对于心电信号分类问题，我们可以将心电信号看作一系列时间序列数据，将其输入到卷积神经网络中进行特征提取和分类。接下来，让我们详细介绍基于深度学习的心电信号分类算法的步骤。 第一步是数据准备。我们需要获取带有标签的心电信号数据集，其中标签表示不同类型的心脏疾病。可以通过公开的心电信号数据库获取数据集，如MIT-BIH心律失常数据库。将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便模型的训练、评估和测试。 第二步是数据预处理。对于心电信号数据，我们通常会进行滤波处理、均衡化和标准化等操作，以去除噪声、增强数据质量，使模型更好地学习特征。滤波可以使用数字滤波器技术，如FIR或IIR滤波器。

均衡化可以使不同心电信号之间的幅度范围一致。标准化可以将数据 的均值调整为0，方差调整为1，以便模型更好地学习数据分布。 第三步是特征提取。在深度学习中，我们通常使用卷积层和池化层 进行特征提取。卷积层可以提取局部特征，捕捉信号中的重要模式。 池化层可以降低特征的维度，减少数据量和计算量。在心电信号分类中，我们可以设计多个卷积层和池化层，以便提取不同层次的特征。 此外，我们还可以使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）来建模心电信号的时序关系。 第四步是分类模型设计。在特征提取之后，我们需要设计一个分类 器来将提取到的特征映射到不同的心脏疾病类型。可以使用全连接层 和激活函数构建分类器。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Softmax函数。模型的设计可以根据具体的问题和数据集进行调整和优化。 第五步是模型训练和优化。我们可以使用反向传播算法和梯度下降 优化方法来训练模型。反向传播算法可以根据模型输出和标签之间的 误差，逐层更新模型的权重和偏置。梯度下降优化方法可以使模型朝 着最小化损失函数的方向进行调整。可以使用常见的优化算法，如随 机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）和Adam优化算法。 第六步是模型评估和测试。在模型训练完成之后，我们需要评估模 型的性能和泛化能力。可以使用准确率、精确率、召回率、F1分数等 指标来评估模型的分类能力。同时，需要在测试集上对模型进行测试，以验证其在未见过的数据上的表现。

心电信号R波检测分析与处理

实验报告 一、实验目的 1.读取心电信号 2.进行R波检测 3.进行异变分析 二、实验工具 1.PC机 2.Matlab软件 三、实验原理及结果 1.读取心电信号 （1）心电数据文件存储方式 心电数据文件在存储时为了节省存储空间，使用了自定义的格式，因此无法通过直观方式去读取心电数据。一个心电数据记录由三个部分组成：(1)头文件(拓展名是hea)；(2)数据文件(拓展名是dat)；(3)注释文件(拓展名是art)”】。[．hea]文件由ASCII码字符组成。以234．hea为例： 234 2 360 650000 234．dat 2l2 200 11 l024 l008 18427 0 M LII 234．dat 2l2 200 11 1024 1051 21057 0 Vl

# 56 F 1971 3655 x2 # None # The PVCs are uniform 第一行从左到右分别代表文件名序号，导联数目，采样频率，采样点数；第二行从左到右记录导联1的数据，包括文件名，存储格式，增益，AD分辨率，ADC 零值，第一个采样点值，校验数，注解(如果是0，可以从中间读取任意一段输出)，导联类型；第三行从左到右记录导联2的数据，内容同第二行一致；最后几行以#开始的为注释行，一般说明患者的情况以及用药情况等。[．dat]文件采用212格式进行存储。“2l2”格式是针对两路导联的数据库记录，这两路导联的数据交替存储，每三个字节存储两个数据。这两个数据分别采样自导联l和导联2，第一个字节作为导联1数据的低8位，第二个字节的高四位作为导联l数据的高四位；第二个字节的低四位作为导联2数据的高四位，第三个字节作为导联2数据的低8位，以234．dat为例。按照“2l2”的格式，前三个字节为“F0 34 1B”，两路导联值分别为0x3F0和0x41B，转换成十进制分别为1008和l051，这两个值分别是两路导联的第一采样点值，后面依此类推。[．art]采用二进制存储，格式定义比较复杂。记录了心电专家对相应的心电信号的诊断信息，主要包括心跳、节律和信号质量等。主要有两种格式：MIT格式和AH A格式 1。 （2）心电数据的读取与波形显示 使用Matlab软件对MIT—BIH心电数据的读取与波形显示，主要包括主程序，读取[．hea]文件子程序，读取[．dat]文件子程序和显示子程序。主程序由开始，到系统初始化，再到依次调用读取[．hea】文件子程序，读取【．dat]文件子程序和显示子程序，最后到结束。系统初始化主要是释放之前变量的存储空间，避免之前的变量对当前仿真的影响，设置读取文件的路径，选择读取一个心电数据记录，以及选择需要观察的采样点数。本文选取234号数据，3600个采样点作为仿真数据。读取[．heal文件子程序包括打开[．hea]文件，依次读取采样频率，采

使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法总结

使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测 的方法总结 引言 心电图是一种用来记录心脏电活动的方法，通过测量心脏产生的电信号，并将其转化为图形，可以帮助医生判断心脏的健康状况。心电图分析在医学诊断中具有重要的意义，可以帮助医生发现心脏疾病的异常情况。其中，心律失常是一种常见的心脏疾病，严重的心律失常可能危及患者的生命安全，因此心律失常检测具有重要的临床价值。 本文将介绍使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法，并总结一些相关的技术和工具。 心电图的基本原理 心电图的基本原理是依靠测量心脏产生的电信号，并将其转化为图形显示。正常情况下，心脏的电信号呈现出一定的规律性，通过观察和分析心电图波形，可以判断心脏的健康状况。 心电图分析的步骤 使用Matlab进行心电图分析的一般步骤如下： 1. 导入心电图数据：将采集到的心电图数据导入Matlab中，通常可以使用文本文件或者导入工具进行导入。 2. 数据预处理：对导入的心电图数据进行预处理，包括滤波、去噪和去基线等操作。滤波可以去除信号中的噪声和干扰，使信号更加平滑；去噪可以去除信号中的伪迹和杂散噪声，提高信号质量；去基线可以去除信号中的直流分量，使信号更易于分析。

3. 特征提取：通过分析心电图波形，提取一些特征参数来描述心脏电活动的特点。常见的特征参数包括R峰的位置、T峰的形态、QRS波群的宽度和波形形态等。通过这些特征参数，可以对心脏电活动进行定量分析和比较。 4. 心律失常检测：根据特定的算法和规则，对提取的特征参数进行心律失常检测。常见的心律失常包括心房颤动、室性心动过速、室上性心动过速等。通过分析心电图波形和特征参数，可以判断出心律失常的类型和程度。 5. 结果显示：将心电图分析的结果通过图形显示出来，以便医生进行观察和诊断。通常可以显示心电图波形、特征参数和心律失常检测结果等。 心电图分析的工具和函数 在Matlab中，有一些常用的工具和函数可以用于心电图分析，包括信号处理 工具箱、波形处理工具箱、模式识别工具箱等。这些工具和函数提供了一些基本的功能和算法，可以方便地进行心电图的处理和分析。 1. 信号处理工具箱：提供了一些常用的信号处理函数，如滤波、谱分析、时频 分析等。可以利用这些函数对心电图信号进行滤波处理，去除噪声和干扰，提高信号质量。 2. 波形处理工具箱：提供了一些处理波形数据的函数，如峰值检测、拟合曲线等。可以利用这些函数对心电图波形进行特征提取，提取R峰和T峰的位置、 QRS波群的宽度等。 3. 模式识别工具箱：提供了一些常用的模式识别算法，如支持向量机、神经网 络等。可以利用这些算法对心电图特征参数进行分类和判别，实现心律失常的自动检测。 心电图分析方法的研究进展 随着计算机和信号处理技术的不断发展，心电图分析方法也在不断创新和改进。目前已经出现了一些新的方法和技术，可以提高心电图分析的准确性和效率。

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计 心电信号是一种重要的生物信号，可以通过分析和处理心电信号来诊断心脏病和其他心血管疾病。在本文中，我将介绍基于MATLAB的心电信号分析与处理的设计方案。 首先，我们需要明确任务的目标和需求。心电信号的分析与处理主要包括以下几个方面：心率分析、心律失常检测、心电特征提取和心电图绘制。下面将详细介绍每一个方面的设计方案。 1. 心率分析： 心率是心电信号中最基本的参数之一，可以通过计算心电信号的RR间期来得到。RR间期是相邻两个R波之间的时间间隔，R波是心电信号中最明显的波峰。我们可以使用MATLAB中的信号处理工具箱来计算RR间期。 首先，我们需要对心电信号进行预处理，包括滤波和去除噪声。常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波。低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声。MATLAB中的fir1函数可以用于设计滤波器。 然后，我们可以使用MATLAB中的findpeaks函数来检测R波的位置。findpeaks函数可以找到信号中的峰值，并返回峰值的位置和幅值。通过计算相邻两个R波的时间间隔，就可以得到心率。 2. 心律失常检测： 心律失常是心脏节律异常的一种表现，可以通过心电信号的特征来检测。常见的心律失常包括心房颤动、心室颤动等。我们可以使用MATLAB中的自动检测算法来检测心律失常。 首先，我们需要对心电信号进行预处理，包括滤波和去除噪声，同心率分析中的方法相同。

然后，我们可以使用MATLAB中的心律失常检测工具箱来进行心律失常检测。心律失常检测工具箱提供了多种自动检测算法，包括基于模板匹配的方法、基于时间域特征的方法和基于频域特征的方法。根据具体的需求和数据特点，选择合适的算法进行心律失常检测。 3. 心电特征提取： 心电信号中包含丰富的信息，可以通过提取心电特征来辅助心脏疾病的诊断。 常见的心电特征包括QRS波群宽度、ST段变化和T波形态等。我们可以使用MATLAB中的特征提取工具箱来提取心电特征。 首先，我们需要对心电信号进行预处理，包括滤波和去除噪声，同心率分析中 的方法相同。 然后，我们可以使用MATLAB中的心电特征提取工具箱来进行心电特征提取。心电特征提取工具箱提供了多种特征提取算法，包括基于时域特征的方法、基于频域特征的方法和基于小波变换的方法。根据具体的需求和数据特点，选择合适的算法进行心电特征提取。 4. 心电图绘制： 心电图是心电信号的可视化表示，可以直观地观察心电信号的形态和变化。我 们可以使用MATLAB中的绘图函数来绘制心电图。 首先，我们需要对心电信号进行预处理，包括滤波和去除噪声，同心率分析中 的方法相同。 然后，我们可以使用MATLAB中的plot函数来绘制心电图。plot函数可以根 据心电信号的时间序列和幅值序列绘制折线图。可以通过设置坐标轴的标签和标题来增加图表的可读性。 综上所述，基于MATLAB的心电信号分析与处理的设计方案包括心率分析、 心律失常检测、心电特征提取和心电图绘制。通过使用MATLAB中的信号处理工

心电信号处理算法研究

心电信号处理算法研究 心电信号是指细胞在心脏中的电活动所产生的信号，是诊断心脏病最常见和重 要的手段之一。在医疗领域，心电图检测技术被广泛应用于各种心脏疾病的诊断和治疗。但是由于心电图信号的复杂性和弱信号特点，如电压低、频率宽、动态变化等，导致对心电信号的处理非常具有挑战性。因此，针对心电信号的处理和分析算法的研究，对于改善心脏病的诊断和治疗具有重要意义。 下面将从心电信号的特点、心电图处理的步骤及其应用领域等方面，详细探讨 心电信号处理算法的研究。 一、心电信号的特点 心电信号是由心脏肌肉细胞通过跨膜电活动产生的微弱电信号形成的。这种电 信号的强度相对其他生物电信号较弱，其频率范围广、动态变化大。此外，心电信号受到各种时频干扰，如肌电干扰、呼吸干扰、外界电磁干扰等。这些特点使得心电信号的处理非常具有挑战性。 二、心电图处理的步骤 心电图处理包括信号采集、滤波、去基线、QRS检测、心率计算、超限检测、分析和诊断等多个步骤。其中，滤波、去基线和QRS检测等是心电信号处理的重 要步骤。 1. 信号采集 心电信号的采集需要借助心电图仪等设备进行，其采集位置主要包括胸部、手 臂和腿等部位。在采集过程中需要注意信号的清晰度和稳定性，以便后续数据处理。 2. 滤波

滤波是为了去除心电信号中的杂波和干扰信号，使其更加清晰稳定。常用的滤 波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波等。 3. 去基线 去基线是为了消除心电信号中由于肌肉运动和设备故障等原因引起的基线漂移。常用的去基线方法有线性基线漂移校正、三次样条基线漂移校正等。 4. QRS检测 QRS检测是为了准确的检测出心电信号中QRS波群，该波群是心电信号中的 重要特征，对于疾病的诊断和治疗具有极大的参考意义。常用的QRS检测方法有 门限检测法、相关方法等。 5. 心率计算 心率计算是为了准确地计算出心电信号中的心率变化，该指标也是疾病诊断和 治疗的重要参考指标之一。常用的计算方法有平均时间间隔法、频域方法等。 三、心电信号处理的应用领域 心电信号处理算法被广泛应用于心脏病的诊断和治疗，主要包括心电图诊断、 心律失常检测、ST段分析等。此外，在心电监测系统中，心电信号处理算法也被 应用于实时监测心电信号变化。在心脏康复上，心电信号处理算法被用于辅助恢复训练等。 总之，心电信号处理算法的研究对于心脏病的诊断和治疗非常重要。通过在信 号采集、滤波、去基线、QRS检测、心率计算等方面的不断研究和改进，可以从 根本上提高心电信号处理的准确性和可靠性，进而改善心脏病的预防、诊断和治疗效果。

心电信号的QRS波检测

《生物医学信号处理》实习报告 学生姓名： 学号： 实验室名称： 项目名称：心电信号的Q R S 波检测 项目内容： 1) 阅读文献，总结常用的Q R S 波检测算法； 2) 选择一种Q R S 波检测算法，理解并编写程序实现该算法； 3) 分别检测不含噪声的模拟E C G 信号、加高斯白噪声的模拟E C G 信号、不含噪声和含噪声的心率失常E C G 信号中Q R S 波，分析其准确率； 4) 总结Q R S 波检测算法的优缺点。 原理（写出具体的计算公式） 一．Q R S 波说明 1.1 R 波说明 ①.Q R S 波为E C G 中变化剧烈的地方，能量主要分布于0~38H z 范围内； ②.波峰集中于10~20H z ,中心频率在17H z 左右,带宽越10H z ; ③.T 波、P 波、基线漂移等的频带都是在此频带的低端以外; ④.任意两次心率的时间间隔大于200m s. 以上是Q R S 波群区别于其他波形的四个明显特点。各种Q R S 波群的检测算法主要是利用它与其他波形及噪声不同的幅频特性来实现的。 1.2误检率计算说明 |R -R |R R 实际测得波数理论存在波数理论存在波数 其中对于理论存在的R 波数，我们通过手动计算的到，我们分别计算数据118和118e 00 0~5m i n 的R 波数，求平均，得：理论存在的R 波数为75次/分. 二．常用的Q R S 波检测方法 如下图2-1所示： 图2-1 软件Q R S 波复合检测方法众多，借助文献，我们从准确性、可操作性性出发，针对经典的Q R S 波检测方法，对差分阈值法、模糊匹配法、小波变换法进行具体说明。 2.1差分阈值法 差分阈值法即通过对信号进行一阶或二阶差分，判断其差分值是否超过特定阈值并确定QRS 波的

心电信号的QRS波群检测-差分运算方法

心电信号的QRS波群检测：差分运算方法 叶云迟中国台湾中坜市320号国立中央大学电子工程系 中国台湾中坜市320号清云大学电子工程系 王文君中国台湾中坜市320号国立中央大学电子工程系 中国台湾台北路106号国立台北科技大学电子工程系 版权 2008 INIST，法国国家科学研究中心，保留所有版权。 关键词：心电信号麻省理工学院心律失常数据库 QRS波群检测差分运算方法 摘要：本文用一种简单可靠的方法即差分运算方法（DOM）来检测心电信号 的QRS波群。 DOM包括两个阶段：第一阶段是对一心电信号通过差分运算找到R点。第二阶段根据R点确定Q点和S点以确定QRS波群。在QRS波群，可以通过现有的方法找到T波和P波。对麻省理工学院心律失常数据库中的心电信号（ QRS波和T和P波）的记录的测试显示的差分运算方法（DOM）比其他方法有一个更精确的检测率和更快的速度。 正文： 1、引言：心电图(ECG)信号是心肌的电活动在体表的表现,它几乎是一个周期信号。众所周知，心电图(ECG)信号包含了许多关于心脏疾病的信息。一般的,心电图的一个周期波形中，每个波峰分别用字母R - P,Q,S和T标识。如图1所示，R峰总是最高。诊断基于这些基准点所对应的时间和形态特征。因此,心电图检测对医生做出正确的临床诊断[1]是非常重要的。 对心电图(ECG)信号的QRS波群检测已经有30年的历史了。根据医学检测， 心电图(ECG)信号的最重要的信息都集中在P波，QRS波群和T波上面。这些数据包括PR间间隔，QRS间间隔, QT间间隔,ST间间隔，PR段和ST段的位置和大小(见图1)。事实上，对QRS波的检测因为某些原因是非常困难的，如心电信号的噪声，电磁干扰，T波幅度非常接近于QRS波群等。为了得到正确的信息，以上的问题必须被克服。

基于差分绝对值的R波检测算法研究--聂希芸

摘要 摘要 心血管疾病是严重威胁人类健康的疾病之一。心电图的应用提高了心血管疾病的基础研究、临床诊断和治疗的水平，推动了现代医学的发展，为人类的健康做出了重大贡献。心电信号的准确检测与分析对心血管疾病的治疗起着关键作用，成为了当前信号处理领域的研究热点。本文以心电信号的预处理和波形检测为主要研究内容。 心电信号是一种微弱的生物电信号，且是一种复杂的非平稳随机信号，极易受各种噪声的干扰。本文重点研究了基于小波变换的去除心电信号基线漂移噪声的算法。根据心电信号和基线漂移噪声的频谱特点，本文基于小波变换的多分辨率分析，对心电信号进行多尺度分解，利用分解后得到的模拟近似信号充分逼近基线漂移噪声的特性，从而去除心电信号中的基线漂移这一低频分量。通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行去噪处理，验证了本文所采用算法的有效性。 心电信号的检测分析中，首要的关键问题是R波的检测，在此基础上才能进一步对心电信号进行检测和分析。传统的基于差分实现R波检测的算法，是以对心电信号的斜率进行定量分析为基础的，都需要使用阈值进行判别，而阈值的选取恰当与否将直接影响算法的检测效果。本文提出的基于差分绝对值的R波检测方法，是一种新的差分检测算法，该方法不是通过阈值来确定R波的位置，具有算法简单，计算量小的特点。通过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行实际检测，证明了该算法具有较高的识别率，达到了较好的检测效果。本文提出的基于差分绝对值的R波检测方法，为心电信号的自动分析提供了一种新的、简单的检测手段。 关键词：心电信号；基线漂移；多分辨率分析；R波检测；差分； I

Abstract Abstract Cardiovascular disease is one of diseases that seriously threaten the health of people. The application of electrocardiogram (ECG) improves the level of the basic research of cardiovascular disease, clinical diagnosis and treatment, promotes the development of modern medicine, and has made a contribution for human health. The accurate detection and analysis of electrocardiosignal plays a key role in the treatment of cardiovascular disease, has become a research hotspot in current signal processing. In this thesis, pretreatment and waveform detection of electrocardiosignal are as the main research contents. Electrocardiosignal is a weak biological signal, and is a complex non-stationary random signal which is vulnerable to the interference of all kinds of noise. This thesis was focused on the algorithm of removal of electrocardiosignal baseline drifts noise based on wavelet transform. According to the frequency spectrum characteristics of electrocardiosignal and baseline drifts noise, this thesis was based on multi-resolution analysis of wavelet transform, decomposed the electrocardiosignal to multi-scale, utilized the analog approximate signal obtained after decomposition to fully close to the characteristics of the baseline drift noise to remove the electrocardiosignal baseline drift in the low-frequency components. Through the denoising processing of the electrocardiosignal in the MIT-BTH database, the effectiveness of the algorithm used in this thesis was verified. In the detection analysis of the electrocardiosignal, the first key issue is the R-wave detection, which is the basis of further detection and analysis. The traditional differential R-wave detection algorithms are based on quantitative analysis of the slope of the electrocardiosignal signal, are needed to use a threshold to discriminate, while whether the selection of threshold is appropriate or not will influence the detection effect of the algorithm directly. This thesis proposed the R-wave detection method based on absolute difference which it is a novel difference detection algorithm. This method is not only a simple algorithm, less calculation, but also frees the algorithm from the dependence on the threshold to detect the R-wave in novel characteristics. Through the practical detection for the electrocardiosignal in the MIT-BTH database, the higher recognition rate of the algorithm is verified to achieve better detection results. This thesis proposed a R-wave detection method based on the absolute of difference, and provide a novel and simple detection mean for the automatic analysis of electrocardiosignal. Keywords:Electrocardiosignal; Baseline drift; Multi-resolution analysis; R-wave detection; Ddifference. II