ECG 监护与抗电刀干扰算法(master)

监护仪的常见问题1，监护仪ECG（心电图）并不能完全替代标准心电图机，因为目前的多参数监护的ECG（心电图）波形一般不能提供ECG（心电图）波形更细微的波形图，细微结构诊断能力还不很强，这主要是由于两者的目的不同，监护的目的主要是长时间、实时地监测病人的心率情况，而心电图机的结果是在特定条件下，短时间的结果。

前者的测量条件是十分恶劣的，而后者在测量时有较好的条件。

所以两种仪器的测量电路中放大器的通带度不一样，心电图机至少要求0.05Hz~80Hz，而监护仪一般在1Hz~25Hz。

心电信号是一种很微弱的电信号，很容易受到外界的干扰。

监护仪的生产厂家在产品设计时，充分考虑并采取了一些抗干扰措施，但有些干扰仍旧不可克服。

2.，肌电干扰。

粘贴在心电极片下的肌肉收缩时，产生肌电信号对心电信号产生干扰，因为这类干扰和ECG信号的频谱带宽相同。

3. 运动干扰。

病人的活动会引起ECG信号的变化，影响程度要视活动的幅度和频率，如在心电放大器带宽内，仪器很难克服。

4. 电极接触干扰。

从人体到ECG放大器的通路上任何干扰都会造成强烈的噪声，可能会使ECG波形变的模糊不清，主要原因是电极与病人的皮肤接触不良。

仪器应有良好接地，这样可抗干扰又能保护病人和操作者的安全。

5.高频电刀的干扰。

当手术中使用高频电刀或电凝时，加在病人身体上的电能量所产生的电信号幅值远远大于心电信号，频率成分十分丰富，使心电放大器到达饱和无法观察正常的ECG波形。

在监护仪标准中的抗高频电刀干扰部分中要求，高频电刀撤消后5s内，监护仪恢复正常状态。

2.价格差别：例如：6参数监护仪（多参数监护仪）价格主要取决于：内.外两部分。

外部：屏幕显示的波道是几道波, 显示德参数波道多，屏幕大，分辨率高，是否带内置热敏打印机这些都会决定了价格的高低。

内部：多参数监护仪一般分为：一体机，插件式（用户可按照自己的要求选购不同的插件模块组成一个适合自己特殊要求的监护仪）后者一般比前者贵。

5 导心电/心率、血氧/脉率、无创血压、呼吸、体温、≥4.3 英寸 LED 背光触摸屏、内置锂电池Masimo/Nellcor SPO2、ETCO2、儿童/新生儿配件、急救监护专用包、外置锂电池3.1 温度： 0-40℃3.2 湿度： 15-80%3.3 电源： AC100-240V，50/60Hz3.4 电池： 2200mA，工作时间 2h4.1 屏幕： 4.3 寸触控屏， 480*272 分辨率， 2 通道显示4.2 接口：参数接口， DC12V 接口， RJ45 网口，多功能接口，等电位接口4.3 数据存储时间： 48h 趋势图表， 25min 全息波形回顾， 1000 组 NIBP 测量数据， 100 组心律失常报警， 100 组报警事件5.1 支持 3/5/12 导心电5.2 测量范围：成人 15~300bpm，儿童/新生儿 15~350bpm5.3 精度：±1%或者±1bpm，取大者5.5 频率特性：诊断模式： 0.05~130Hz,监护模式： 0.5~40Hz,手术模式： 1~20Hz,ST 段模式： 0.2~40Hz5.6 具有 16 种心律失常分析功能5.7 灵敏度(增益)：1.25mm/mV (X0.125)、2.5mm/mV (X0.25)、5mm/mV (X0.5)、10mm/mV (X1)、20mm/mV (X2)、40mm/mV (X4)、自动5.8 扫描速度：6.25、12.5、25、50mm/s5.9 支持 3/7/12 导 ST 段同步分析5.10 抗高频电刀、防除颤、起搏分析6.1 测量范围：成人 0-120rpm，小儿/新生儿 0-150rpm6.2 精度：±1rpm6.3 分辨率： 1rpm6.4 来源：Ⅰ(RA-LA)、Ⅱ(RA-LL)导联6.5 窒息报警：成人设置范围： 10s~60s，小儿、新生儿设置范围： 10s~20s6.6 扫描速度： 6.25、12.5、25mm/s6.7 灵敏度(增益)：X0.25, X0.5, X1, X2, X46.8 CVA 识别功能7.1 测量范围： 0~100%7.2 精度：在 70%~100%范围成人/小儿为±2%，新生儿为±3%，0-69%不预定义7.4 脉率：7.5 测量范围： 25~250bpm7.6 精度：±1bpm7.7 分辨率： 1bpm8.1 测量参数：收缩压、舒张压、平均动脉压8.2 测量模式：手动、自动、连续8.3 自动测量时间： 1-480min 可调8.4 测量范围：成人 10~270mmHg，儿童 10-200mmHg，新生儿 10-135mmHg 8.5 精度：±5mmHg，静态测量精度±3mmHg8.6 分辨率 1mmHg8.7 过压保护：成人 300mmhg，儿童 240mmhg，新生儿 150mmhg9.1 测量通道： T1、T2、TD (温差)9.2 测量范围： 0~50℃9.3 精度：±0.1℃9.4 分辨率：0.1℃9.5 单位：℃、℉标配: 心电、呼吸、脉搏氧饱和度、脉率、无创血压、体温、有创血压接口、锂电1.1、便携式一体化插件式监护仪，可用于监护成人,儿童,新生儿患者。

麻醉监护参数的临床意义1、心电（ECG）的监护⑴心电图的形成心脏每时每刻按着一定的速率和节律跳动，心脏每次跳动之前，首先产生电激动，电激动始于窦房结，并沿心脏的特殊传导系统下传，先后兴奋心房和心室，使心脏收缩执行泵血功能。

这种先后有序的电兴奋的传播，可经人体组织传到体表，产生一系列的电位改变，并被记录下来形成心电图。

心电图反映的是心脏兴奋的产生、传播和恢复过程中的生物电变化，是心脏各部分的许多心肌细胞先后发生的电位变化的综合表现，不是由于心脏的机械收缩所产生。

⑵心电导联的概念为了记录心电，将探测电极安置于体表相隔一定距离的两点，此两点即构成一个导联，两点的连线代表导联轴，具有方向性。

⑶常用导联的种类标准肢体导联：Ⅰ导联：两个测量电极分别置于左臂和右臂；Ⅱ导联：两个测量电极分别置于右臂和左腿；Ⅲ导联：两个测量电极分别置于左臂和左腿；加压单极肢体导联： aVR、aVL、aVF；⑷正常心电图波形的临床意义P波，最早出现，幅度最小，反映心房的除极过程。

P-R间期，从P波起点到QRS波群起点的时间间隔，反映心房除极到心室除极的时间间隔，正常为0•12～0•20秒。

QRS波群，是心电图中幅度最大的波群，反映心室除极的全过程，正常为0•06～0•16秒。

S-T段，QRS波群终点到T波起点的一段。

T波，QRS波群后向上或向下的一个圆钝波，为心室复极波。

Q-T间期，QRS波群起点到T波终点，是心室开始除极到复极全部完成所需的时间。

正常人ST段光滑，凹面向上，轻度上抬或下移0•5~1mm，V1~V3导联可上抬2~3mm。

引起ST段偏移的原因为：心肌缺血、心室肥厚及劳损、药物及生理因素所致。

ST段抬高常见于：⒈斜坡型上抬：见于超急性期心肌梗塞、变异型心绞痛等；⒉凹面型向上抬：见于急性心包炎、少数超急性期心肌梗塞等；⒊弓背型抬高：见于心肌梗塞急性期、变异性心绞痛等；ST段压低的原因：⒈生理性连接点型ST段下降⒉慢性冠状动脉供血不足⒊记性心内膜下心肌梗塞继发性ST段改变：见于心室肥大、室性早搏、室性心动过速等；⒋洋地黄中毒；⑸心电（ECG）监测的临床意义心电监测分为心律（节律）监测和心率（速率）监测。

附件1多参数心电监护仪参数一、显示1、真彩≥10.4英寸TFT显示屏2、语言选择：中/英文菜单3、显示器：多道波形显示模式、呼吸氧合图动态观测二、供电及接口1、智能充电电池随时充电2、趋势/数据保存96小时3、具有上下限设置功能，智能声光报警4、可通过联网接口中央监护系统相连5、支持救护车12V直流电源三、打印功能1、内置热阵式多道记录仪2、心电/血氧心电/呼吸等3、记录纸宽度：50mm四、输入及分析1、3导与5导导联可选输入，有导联脱落的自动识别功能2、除颤防护和抗高频电刀干扰3、心律失常检测功能，具有ST段检测分析五、血氧1、采用先进的数字血氧技术，可选配nellco血氧探头六、呼吸1、呼吸测量方式：腹式，胸阻抗2、呼吸窒息报警功能七、血压1、震荡法，自动循环测量无创血压2、测量模式：手动/自动3、过压保护功能：成人，儿童，新生儿分段保护八、资格证明和技术文件（正本加盖厂家的鲜章）1、ISO9000认证、ISO13485认证、CMD认证、CE认证：2、准字号注册证和生产制造认可表：3、国家计量器具检测CMC认证：4、制造商注册资金≥3000万元九、在重庆地区设有办事机构，配有专业的维修队伍。

（提供证明材料）附件2：便携式多参数心电监护仪（手术室）参数一、标准配置参数:ECG RESP NIBP SP02 PR TEMP;2IBP ETCO2 ;二、超大屏幕、功能强劲：12.1”彩色高清晰TFT显示三、监测多种常规参数及有创压力，呼吸CO2，多达8通道显示，完善病人信息存储及回顾功能三、旁流式的二氧化碳；呼吸氧合图：同步显示心率、呼吸、血氧饱和度参数、准确反映患者三个参数间的关联反应，尤其方便观察新生儿的临床变化，帮助医生准确作出判断；四、除颤防护和抗高频电刀干扰。

五、支架解决方案。

六、制造商注册资金≥3000万元，在重庆地区设有办事机构，配有专业的维修队伍。

（提供证明材料）附件3：红外乳腺诊断仪技术指标1．原装进口摄像机台湾敏通公司生产的PK-01，镜头日本精工ø15-25mm,CCD 分辨率≥480TVL, 摄像机工作最低照度0.12LUX，图像灰度256级；2．硬件配置：联想笔计本电脑，intel双核处理器，内存2G， 160G高速硬盘，USB医学专用采集卡。

ECG分类算法介绍心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是记录心脏电活动的一种方法。

ECG分类算法是指对心电图进行分析和分类的算法，通过对心电图数据的处理和特征提取，可以帮助医生判断患者的心脏状况，诊断心脏疾病。

算法流程ECG分类算法的流程通常包括以下几个步骤：数据预处理1.滤波：对原始心电图信号进行滤波，去除噪声和干扰。

常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波。

2.增益调整：根据实际情况对心电图信号进行增益调整，使得信号的幅度范围适合算法的处理要求。

特征提取1.时域特征：从心电图信号的时间序列中提取特征。

常用的时域特征有平均心率、R波振幅、QRS波群宽度等。

2.频域特征：将心电图信号变换到频域，提取频率特征。

常用的频域特征有功率谱密度、频率峰值等。

3.小波变换：利用小波变换将心电图信号分解为不同尺度的子信号，提取小波系数作为特征。

分类模型训练与评估1.选择分类模型：根据实际需求和数据特点，选择适合的分类模型。

常用的分类模型有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度神经网络（Deep Neural Network）等。

2.特征选择：根据特征的重要性，选择最具有区分性的特征。

常用的特征选择方法有相关系数分析、卡方检验、递归特征消除等。

3.模型训练与评估：使用标注好的心电图数据进行模型的训练，并使用未知标签的心电图数据进行模型的评估。

常用的评估指标有准确率、召回率、F1值等。

应用场景ECG分类算法在临床医学中有广泛的应用，可以帮助医生进行心脏疾病的诊断和监测。

以下是一些常见的应用场景：心律失常诊断心律失常是指心脏节律异常的情况，包括心动过缓、心动过速、心房颤动等。

ECG分类算法可以通过分析心电图信号的特征，帮助医生判断患者是否存在心律失常，并确定具体的类型。

心肌缺血监测心肌缺血是指心脏血液供应不足，常见于冠心病患者。

ECG分类算法可以通过分析心电图信号的变化，提取特征并进行分类，帮助医生监测患者的心肌缺血情况。

从ECG信号中诊断心血管疾病的算法研究一、引言心血管疾病是一类常见的疾病，对人们的健康造成了严重的威胁。

它的早期诊断和治疗对于避免患者发生严重并发症非常重要。

在临床上，电生理检查（ECG）是一种最常用的心血管疾病诊断方法之一，因为它可以提供准确的心电图结果，帮助医生确定心脏的健康状况。

然而，由于ECG信号的低信噪比和复杂性，ECG诊断的准确性和精度是一个令人关注的问题。

因此，本文旨在介绍ECG信号处理的算法研究，以提高ECG诊断的精确性和准确性。

二、ECG信号的处理流程ECG信号处理可以分为四个基本步骤：预处理，特征提取，分类和诊断。

（1）预处理预处理是ECG信号处理的第一步，其主要目的是去除ECG信号噪声和基线漂移。

ECG信号通常受到电池干扰、肌电干扰（EMG）和心电干扰（EMI）等的干扰，因此需要进行预处理来消除这些干扰。

常用的预处理算法包括：滤波，去趋势，平滑和去噪。

（2）特征提取特征提取是ECG信号处理的第二个步骤，其主要目的是从ECG信号中提取诊断信息。

这些信息通常包括心率、R波位置、QRST波形态等。

常用的特征提取算法包括：Pan-Tompkins算法、Wavelet变换等。

（3）分类分类是ECG信号处理的第三个步骤，其主要目的是将ECG信号的特征与心血管疾病建立关联，并根据这些特征对其进行识别和分类。

常用的分类算法：KNN、SVM等。

（4）诊断诊断是ECG信号处理的最后一步，其主要目的是确定患者是否存在心血管疾病，并为医生提供准确的诊断结果。

常用的诊断方法包括：心律失常诊断、缺血性心脏病、心肌梗死等。

三、ECG信号处理的算法研究ECG信号的处理算法研究是当前的研究热点之一。

本文主要介绍以下几种研究中最常用的算法：（1）Pan-Tompkins算法Pan-Tompkins算法是一种广泛使用的心电信号处理算法。

它的主要思想是通过滤波、差分、幅度比较和阈值检测等步骤来检测R波的位置，并将其作为心率的基础。

监护仪ECG的原理
监护仪ECG的工作原理可以概括为以下几点:
一、ECG的意义
ECG是检查心电图的医用仪器,通过检测心脏电生理活动,帮助诊断心脏疾病。

二、导联方式
监护仪ECG常用十电极导联方式,可以检测心脏不同方位的电位变化。

三、放大滤波
ECG信号弱小,监护仪将其放大数千倍,再通过滤波去除干扰。

四、AD转换
放大后的ECG信号通过模数转换器转化为数字信号。

五、参数分析
数字信号输入分析系统,分析心率、心律、波形及间期时间等关键参数。

六、图形显示
处理后的心电信号通过显示器实时显示为ECG波形图。

七、报警设置
可预设心率及心律的参数范围,如超出范围会发出声光报警。

八、数据储存
可以持续存储ECG波形数据,便于医生回顾和分析。

综上所述,监护仪ECG通过采集放大心电信号、AD转换、分析检测和图形显示,实现对心电活动的持续监测,及时反映心脏状况,以便医生判断诊断。

第3期赵捷,等.滤除ECG中肌电和宽频率范围工频干扰的小波算法225通道两种。

在单通道中的自适应泸波器可使用频率估计,来跟踪在一定范围内跟踪工频干扰的频率变化[5]。

在多通道中常用的方法是Widrow 提出的自适应噪音滤波方法,该方法的前提是假设心电信号和干扰信号不相关,在此基础上利用自适应滤波方法,自动调整滤波器系数,以跟踪输入过程,实现工频干扰的抵消[6]。

但自适应泸波器的缺点是频率跟踪范围较窄;3):2dentcomponent))波器虽然能通过平滑抑制噪音,但同时也会使信号的边沿模糊。

高通滤波器可以使边沿更加陡峭,但背景噪音同时被加强。

小波变换(wavelettransform,WT)是一种时频局部化、多分辨分析方法,具有自动“变焦距”的功能。

以WT为理论基,,能,因此在临床。

多resolutionanalysis)又称多尺度分析。

它的基本思想是利用正交小波基函数的多尺度特性将信号在不同尺度下展开并加以比较,以得到有用的信息。

多分辨率分析不但为正交小波基函数的构造提供了一种简单的方法,而且还为正交小波变换的快速算法(Mallat算法)提供了理论依据。

离散二进小波变换的Mallat算法为:mm-1(n-2m-1k)x(n)=∑h0(k)xk相互统计独立的信源经线性组合而产生的混合信号,最终从混合信号中提出各自的独立的信号分量,使用ICA可从多通道心电信号中分出工频干扰信号[7]。

ICA的缺点是使用多通道,不适合仅有一两个通道的各类心电监护仪使用。

另外工频干扰其中还包含丰富的谐波分量,以及因电网不稳定造成的其它噪声干扰。

因此对工频干扰需要设计多吸收点,以消除工频干扰的基频和谐波成分。

上面3种算法都不能很好地满足对谐波成分的吸收。

心电信号中肌电干扰主要由骨骼肌产生。

它的频率范围很宽,一般在2～500Hz之间,表现为不规则的快速变化波形。

由于肌电的频谱较宽,而且又与心电的频谱混在一起,故很难用一般常规的方法将其与心电分开。

如何减少手术电刀对心电ECG监护的干扰
王侃
【期刊名称】《医疗装备》
【年(卷),期】2001(014)005
【摘要】@@ 任何一种电刀装置,都是提供电能到病人身体用于切开或凝结,它产生的电压会干扰被监测的ECG信号.由这些电刀装置产生的射频(RF)电压从几百伏到几千伏,在电刀的使用过程中出现在电极上并直接传入病人身体.
【总页数】1页(P59-59)
【作者】王侃
【作者单位】浙江省绍兴市人民医院设备科,浙江,绍兴,312000
【正文语种】中文
【中图分类】R47
【相关文献】
1.自适应噪声抵消在抑制高频电刀对心电监护仪干扰中的应用研究 [J], 唐伟;魏静蓉;郑小林;张德昌
2.抗高频电刀干扰心电监护系统的研究与实现 [J], 刘冰;王志中;王一抗;李雷
3.心电监护中的抗电刀干扰方法 [J], 杜娟;路宏敏;郭乃武;叶继伦
4.ESU对手术ECG监护的干扰源探讨及防护 [J], 韩书治;邹志武
5.第十届中日二国远程心电监护(TTECG)学术研讨会在新疆召开 [J], 刘力
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滤除ECG中肌电和宽频率范围工频干扰的小波算法赵捷1!华玫21.山东师范大学物理与电子学院山东济南2500142.济南中心医院影像中心山东济南250013提要!目的设计小波去除噪声方法消除心电内肌电和宽频率范围的工频干扰O方法根据OR S波群含有的最高频率成分较高9T波和P波含有的最高频率成分较低的特性9选取双正交小波将原始信号分解9将各尺度上系数重新组合9然后再重构9得到消噪后的心电O结果受肌电干扰的心电信号分别叠加幅度为20%的49HZ和61HZ工频干扰的心电信号9经小波消噪算法后49HZ至61HZ工频干扰和肌电干扰已消除O结论该方法可以很好地去除肌电干扰和工频干扰的基频和谐波成分9而对工频干扰的频率变化并不敏感9对于50/60HZ的工频干扰可用同样的算法O关键词!心电图9工频干扰9肌电9小波变换9算法中图分类号!R319文献标识码!A文章编号!1002-0837(2004)03-0224-05The A l g Orit h m Based On W avelet f Or Cancelin g M uscle E lect ricit y and W ide Ran g e Fre9uenc y O f POw-er L ine Hu m in ECG.ZH AO ji e9H U A Mei.S D ace Medi ci n e&Medi cal En g n eer n g9*******(3)C224 ~228Abstract C O b ective To d evel o D a Wa vel et n oi se ca n cel er t h at can cel s mu scl e el ect r ci t y an d D o W-er n e h u m n W d e r an g e of f r e G u en c y.M et hod Accor di n g t o t h e f eat ur e t h at t h e OR S co m D e> h as hi g h er f r e G u en c y co m D on ent s9a n d t h e T9P Wa ve h a ve o Wer f r e G u en c y co m D on ent s9t h e bi or t h o-g on al Wa vel et Was sel ect ed t o d eco m D ose t h e or g n al s g n al s.An nt er f er en ce-el mi n a-t ed s g n al E CG Was f or med b y r econ st r u ct on f r o m t h e ch an g ed coef f ci ent s of Wavel et.Result B y u s n g t h e can cel er9mu scl e el ect r ci t y a n d D o Wer n e nt er f er en ce b et Ween49HZ an d61HZ Wer e el mi n at ed f r o m t h e E CG s g n al s.Concl us i on Thi s ca n cel er Wor ks Wel n ca n cel n g mu scl e el ec-t r ci t y9an d b as c an d h ar moni c f r e G u en ci es of D o Wer n e h u m.Th e can cel er s al so n sen s t ve t o t h e f r e G u en c y ch an g e of D o Wer n e9t h e sa me D r ocedur e s g ood f or b ot h50an d60HZ D o Wer n e h u m.Ke y words C el ect r ocar di o g r a m(E CG)9D o Wer n e nt er f er en ce9mu scl e el ect r ci t y9Wavel et t r an s-f or m9al g or t h s mAddress re p ri nt re<uests t o C ZH AO ji e.Sch ool of Ph y s cs a n d El ect r oni cs Sh an d on g N or mal Uni ver s-t y9ji n an2500149Chi n a体表心电信号是m V级信号OR S波群包含的频率成分较高最高可达50HZ以上T波和P 波则包含的频率成分较低一般在15HZ以下心电信号将会受到多种干扰主要是交流电引起的工频干扰肌电干扰由于人体的微动与电极接触不良引起的电极接触噪声运动伪迹基线变化和由于呼吸引起的基线漂移对动态E CG的干扰远比静态E CG大得多因此消除心电信号中多种干扰是进一步信号处理的前提心电信号的基线漂移的表现形式为在E CG 信号上叠加一个缓慢的变化量消除基线漂移方法有数字滤波1三次曲线基线拟合2等方法工频干扰消除是微弱信号采集中的一项重要技术通常设计5060HZ数字陷波滤波器来消除工频干扰但不易获得好的滤波效果因为工频收稿日期2003-09-10通讯作者赵捷Zh a o1e@beel n k.co m 干扰并非单纯的5060HZ在电力系统正常状况下供电频率的允许偏差为0.5HZ在电力系统非正常状况下供电频率的允许偏差不应超过1 HZ现有的滤除工频干扰算法主要有下面几种1固定频率的数字陷波器采用R3或FI R4数字陷波器在固定频率5060HZ工频附近形成一个阻带这种方法比较简单但当工频频率发生变化时抗工频干扰能力下降但若数字陷波器组阻带宽度太宽将在滤除工频干扰同时也造成有用信号的损失从本质上讲50HZ交流电在频率及幅度上缓慢波动是一非平稳随机过程因此采用固定的窄带陷波器效果将受到影响2自适应泸波器自适应泸波器能够自动跟踪工频干扰的频率变化同时能最低限度地减少有用信息的损失自适应信息处理算法很多其实质而言可分遵循最小均方L MS准则和最小平方L S准则两类从工作环境可分为单通道和第17卷第3期航天医学与医学工程VOl.17NO.3 2004年6月S p ace M edi ci ne M edi cal En g i neeri n g Jun.2004多通道两种0在单通道中的自适应泸波器可使用频率估计9来跟踪在一定范围内跟踪工频干扰的频率变化50在多通道中常用的方法是W dr o W 提出的自适应噪音滤波方法9该方法的前提是假设心电信号和干扰信号不相关9在此基础上利用自适应滤波方法9自动调整滤波器系数9以跟踪输入过程9实现工频干扰的抵消60但自适应泸波器的缺点是频率跟踪范围较窄;多通道自适应泸波器还要增加一个通道提取噪声03)独立分量分析:独立分量分析(n d e D en d-ent co m D on ent an al y s s9CA))处理的对象是一组相互统计独立的信源经线性组合而产生的混合信号9最终从混合信号中提出各自的独立的信号分量9使用CA可从多通道心电信号中分出工频干扰信号70CA的缺点是使用多通道9不适合仅有一两个通道的各类心电监护仪使用0另外工频干扰其中还包含丰富的谐波分量9以及因电网不稳定造成的其它噪声干扰0因此对工频干扰需要设计多吸收点9以消除工频干扰的基频和谐波成分0上面3种算法都不能很好地满足对谐波成分的吸收0心电信号中肌电干扰主要由骨骼肌产生0它的频率范围很宽9一般在2~500HZ之间9表现为不规则的快速变化波形0由于肌电的频谱较宽9而且又与心电的频谱混在一起9故很难用一般常规的方法将其与心电分开0常规的心电图及一般使用转折频率为37HZ的低通模拟滤波器9这样在滤除部分肌电干扰的同时9也使OR S波群的高频成分受到了衰减9表现为R波幅度的降低0小波除噪算法从广义上来说9含干扰的心电信号可表示为J(n)=s(n)+U(n)9其中:J(n)是实测的心电信号9s(n)是不含噪声的心电信号9U(n)是各种干扰信号总和9如50/60HZ工频干扰~肌电干扰等0J (n)具有较强的随机性和背景噪声9而且属于非线性~非平稳的微弱信号0此类信号如果采用经典频谱分析方法9则即难以有效去噪9又难以揭示出信号的动态变化过程0传统的建立在付氏变换基础上的滤波方法在提高信噪比和提高分辨率之间存在矛盾0低通滤波器虽然能通过平滑抑制噪音9但同时也会使信号的边沿模糊0高通滤波器可以使边沿更加陡峭9但背景噪音同时被加强0小波变换(Wa vel et t r a n sf or m9WT)是一种时频局部化~多分辨分析方法9具有自动变焦距的功能0以WT为理论基础的信号处理方法9在获得信噪比增益的同时9能够保持对信号突变信息的良好分辨9因此在临床上的非平稳信号的处理中具有独特的优越性0多分辨率分析(mul t-r esol ut on an al y s s)又称多尺度分析0它的基本思想是利用正交小波基函数的多尺度特性将信号在不同尺度下展开并加以比较9以得到有用的信息0多分辨率分析不但为正交小波基函数的构造提供了一种简单的方法9而且还为正交小波变换的快速算法(Mal at算法)提供了理论依据0离散二进小波变换的Mal-at算法为:J m(n)=Zkh0(k)J m-1(n-2m-1k)d m(n)=Zkh1(k)J m-1(n-2m-1k)其中m9n E Z9m:为尺度9J m(n)是分辨率为2m 的信号9称为近似(a D D r o>i mat on s)0J0(n)为被处理的原始数字信号J(n)9d m(n)为信号J m-1 (n)的二进小波变换9称为细节(d et ai s)0h0(n)和h1(n)为有限冲击响应滤波器9称为分解滤波器0信号J m-1(n)可由如下Mal at重构算法来恢复:J m-1(n)=Zkg0(k)J m(n-2k)+Zkg1(k)d m (n-2k)这里g(n)和g1(n)为有限冲击响应滤波器9称为重构滤波器0这里选取双正交小波(bi or t h o g on al)中的小波函数(bi or2.2)0双正交小波的主要特征是具有线性相位~对称性和正规性9这点在心电处理中尤为重要9因为相位失真将导致心电波形的失真0小波函数(bi or2.2)分解滤波器系数如下: h0(-29-1909192)={09090.35369 0.707190.3536};h1(-29-1909192)={0.176890.35369-1.060790.353690.1768}0小波函数(bi or2.2)重构滤波器系数如下: g0(-29-1909192)={-0.176890.35369 1.060790.35369-0.1768};g1(-29-1909192)={090.35369522第3期赵捷9等.滤除ECG中肌电和宽频率范围工频干扰的小波算法-0.70710.35360}根据上述分析可知基于小波变换分析的多分辨分析即相当于对信号进行低通和高通滤波可将信号分解为位于不同频带和时段内的各个成分因此通过Mal at算法将信号分解后就可根据先验知识引入门限来作为甄别受到噪声污染的小波系数将等于和小于门限的小波系数认为由噪声产生置其为零而舍去对于大于门限的小波系数即认为是含有用信号成分给予保留再由Mal at重构算法根据形成新的信号成分序列来重建信号从而即获得滤除噪声后的信号又不致于引起重建结果的明显失真这就是非线性小波方法用于从噪声中恢复信号的实质要用小波方法很好地实现信噪分离关键的问题是如何设计出好的门限[8]设Wf(a b>为信号f(t>的小波变换取任意点(a0b0>使得当b属于b的左邻域或右邻域时有成立则称Wf (a0b0>为小波变换的极大模极大模是由信号中奇异点及噪声产生的并且信号和噪声的二进小波变换的极大值的形态将随着分辨级数的不断增加表现出不同的状态由信号的奇异点产生的的模极大值具有沿尺度传递的性质即在各个尺度上信号的奇异点附近都具有模极大值点而且这些模极大值点的符号保持不变而且随着分辨级数的增加而缓慢增加由噪声产生的极大模却随着分辨级数的增加而迅速减小[9]因此对信号经过若干次的小波变换可以认为在对应该分辨率下的变换中信号为主要成分而噪声成分所占比重却很小如图1所示[小波函数(bi or2.2>采样频率为200HZ] 其中:d3d2d1是尺度为321的小波变换(细节>a3是尺度为3的近似;s是含噪音的心电信号由噪声产生的极大模却随着分辨级数的增加而迅速减小在d3上基本上只有心电信号中奇异点产生的极大模噪声产生的极大模很小而在d3上极大模产生处对应与心电信号中OR S波群我们在前面指出:OR S波群含有的最高频率成分较高(>50HZ>而T波和P波含有的最高频率成分只有十几赫兹根据这一特点设计了小波去除噪声方法方法如下:先取2~3s的尺度为321小波变换(至少包含一个心跳周期>令:d3=d3(n> d2=d2(n>d1=d1(n>a3=a3(n>d3ma>=ma>{d3(n>}在一个心跳周期以内可以近似认为图1含噪音的心电信号小波分解F i g.1The wavelets of ECG cont a m i nated b y noise622航天医学与医学工程第17卷d1<n>的方差为=G2d1=E<[d1-E<d1}]2},由于小波变换相当于通过一带通滤波器,故=E<d1}=0,所以=G2d1=E <[E<d1}]2}同理d2和d3的方差为=G2d2=E <[E<d2}]2},G2d3=E<[E<d3}]2}由于d3<n>上的干扰较小<图1>,小波变换的极大值在OR S波群中,从有利于防止干扰及防止漏掉小幅度的OR S波群的角度,取门限t hG r s= d3ma>/3该门限值适应于噪声的小波分解在d3上的最大值小于d3ma>/3的情况搜索d3<n>,先定位一段在80ms内d3<n><t hG r s的电作为起始点,由此点向后搜索d3<n>,如果当d3<n>>t h G r s,即找到OR S波群的起点,记为OR Ss,找到起点后根据不应期理论,再后跳200ms,此点向前搜索d3<n>,如果当d3<n>>t hG r s,即找到OR S波群的终点,记为OR Se再令门限,t hd1=G2d\1,t h d2=G2d\2,t h d3=G2d\3md1<n>=d1<n>-t h d1当[d1<n>>t hd1]与<OR Ss g n g ORS e>d1<n>-t h d1当[d1<n>g-t hd1]与<OR Ss g n g ORS e> 0, <其它n<(L>))>md2<n>=d2<n>-t h d2当[d2<n>>t hd2]与<OR Ss g n g ORS e>d2<n>-t h d2当[d2<n>g-t hd2]与<OR Ss g n g ORS e> 0, <其它n<(L>))>md3<n>=d3<n>,当<d3<n>>t h d3>0当<d3<n><t h d3<(L>))>重构系数的md1,md2,md3代替原有的d1,d2,d3与a3重新构成消噪的心电由于d1<n>和d2<n>的信噪<SN R>较低,故采用Sof t Thr esh ol-di n g法进行去噪,以较好地平滑信号而d3<n>的SN R较高,故采用H ar d Thr esh ol di n g法进行去噪,以较好地保持信号的细节d3ma>应逐跳更新上面小波消噪方法,可以看成一个时变低通滤波器该滤波器对于OR S波群的截止频率较高,而对T和P波的截止频率较低这样在保留OR S波群较高的频率同时,消去了噪音小波消噪算法验证图2为受肌电干扰的心电信号,选自美国MI T-BI H心律失常数据库106信号,原抽样频率为360HZ,再抽样频率为200HZ,A/为12bi t,分辨率为4.88~V从图可见ST段,T波,P波段有明显的肌电信号下图为经过上节所述小波消噪算法后输出的心电可见经小波消噪算法后ST段,T波,P波段的肌电信号已基本消除图3和4所示为受肌电干扰的心电信号又分别叠加幅度为20%的49HZ和61HZ工频干扰的心电信号下图为经过上节所述小波消噪算法后输出的心电可见经小波消噪算法后49HZ 和61HZ工频干扰已消除ST段T波P波段的肌电信号也已基本消除图2受肌电干扰的心电信号的消噪F i g.2D e-noised ECG s i g nal cont a m i nated b y muscle elec-tricit y图3受肌电干扰并叠加幅度为20%的49H z工频干扰心电信号的消噪F i g.3D e-noised ECG s i g nal cont a m i nated b y muscle elec-tricit y and20%49H z p ower li ne722第3期赵捷,等.滤除ECG中肌电和宽频率范围工频干扰的小波算法图4受肌电干扰并叠加幅度为20%的61H z工频干扰心电信号的消噪F i g.4D e-noised ECG s i g nal cont a m i nated b y muscle elec-tricit y and20%61H z p ower li ne图2图3和图4说明使用小波消噪算法可以很好的在去除肌电干扰的同时去除工频干扰而对工频干扰的频率变化并不敏感因此对于50 ~60HZ的工频干扰可用同样的算法结论根据OR S波群含有的最高频率成分较高> 50HZ而T波和P波含有的最高频率成分只有十几赫兹这一特点设计的小波去除噪声方法选取双正交小波将原始信号分解将各尺度上系数重新组合然后再重构得到小波消噪算法后的心电使用小波消噪算法可以很好地去除ST段T 波P波段的肌电信号干扰和宽频率变化的工频干扰的基频和谐波成分而对工频干扰的频率变化并不敏感对于5060HZ的工频干扰可用同样的算法!参考文献"1A st e j AV.E CG b asel n e Wan der r edu ct on u s n g n erD h ase f t er j.Co m D ut er an d Bi o medi cal Resear ch198619417.2Ba di ni F Ar t h ur j M Ed War d L T.Cu bi c s D n e b asel n e est mat on n a mbul at or y E C g r ecor di n g s f or t h e meas-ur e ment of ST se g ment di s D ace ment s el ect r ocar di o-g r a D h y C.n An n u al nt er n at on al conf er en ce of t h eEEE En g n eeri n g n Medi ci n e an d Bi ol o gy Soci et y1991132584-585.3H a mi t on PS.A co m D ari son of a d a D t ve an d n on a d a D t vef t er s f or r edu ct on of D o Wer n e nt er f er en ce n t h e E CGj.EEE Tr an sact on on Bi o medi cal En g n eeri n g1996431105-109.4Yi n Y Yan g YX.Hi g h-s D eed r eal-t me D r ocess n g n mul t-ch an n el s y n chr on ou s E CG j.S D ace Medi ci n e&Medi cal En g n eeri n g200215164-67.5Zi ar ani AK Konr a d A.A N onl n ear a d a D t ve met h od of el mi n at on of D o Wer n e nt er f er en ce n E CG s g n al s j.EEE Tr an sact on s on Bi o medi cal En g n eeri n g2002496540-547.6Yan g F S Ga o SK.Bi o medi cal S g n al Pr ocess n g M.Bei1n g Hi g h er Edu cat on Pr ess1989.7Wu XP Fen g H O Zh ou H O et al.Re moval of D o Wer e n-t er f er en ce f r o m di g t al s g n al s b y u s n g n de D en dent co m D on ent an al y s s j.j our n al of Chi n a Uni ver s t y of Sci en ce an d Tech n ol o gy2000306671-676.8Xu L Zh en g XX.A n ovel met h od f or medi cal 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消除ECG 中基频漂移和工频干扰的算法在心电信号采集过程中,常常受到工频干扰、肌电干扰、基线漂移等各种干扰信号。

本系统中，我们采用了一种简单整系数陷波器，对工频干扰及基线漂移进行滤除。

我们设计的滤波器用到了减法技术，即用一个全通网络减去一个具有相同传输延迟和增益的窄带带通滤波器的输出，得到一个具有尖锐陷波特性的陷波器(NOTCH) ,其原理如下图所示。

该陷波滤波器实际上是一个梳状滤波器。

其传递函数为 211(()1R P R n n n Pz H z Q z -------）=z 式中Q=R/P 。

假设采样率Fs 为1000Hz ，工频干扰Fc 为50Hz ，所以P=Fs/Fc=20，n 和R 决定了滤波器的阻带带宽。

经过实验分析，本系统选取n=2，R=320，则有Q=16,由此得到梳状滤波器的传递函数为320300222011(()161z H z z------）=z 。

上述滤波器的差分方程为：y(n)=y1(n)-y2(n)/256;y1(n)=x(n-300);y2(n)=x(n)-2x(n-320)+x(n-640)+2y2(n-20)-y2(n-40);y1(n)为全通网络输出，y2(n)为窄带带通滤波器输出，y(n)为NOTCH 梳状滤波器输出。

NOTCH 滤波器的幅频特性、相频特性和群延迟特性分别如下图所示。

带阻滤波器原理图05010015020025030035040045050000.51Magnitude Response050100150200250300350400450500-1000-500Phase Response 00.51 1.52 2.53 3.5299.9995300300.0005Group Delay从图中可以看出，上述滤波器对50Hz 工频和基频干扰有较好的滤除效果。

此处采用的简单整系数带阻滤波器的系数都是2的整数幂，在滤波过程中不需要使用乘法，并可以用少量次数的递归计算实现非递归的线性相位FIR 滤波。

一种ECG信号肌电干扰去除方法的研究王晓花;徐学军;何秋娅【摘要】实测心电(ECG)信号通常被多种因素干扰,尤其是肌电干扰的去除存在较大困难.本文提出一种结合经验模态分解法(EMD)与主成分分析(PCA)的消噪算法来去除ECG信号的肌电干扰.解决了通常采用小波算法和EMD等方法会导致ECG信号产生振荡和丢失有用信息的难题.本研究利用PCA对含噪信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理,通过对MIT-BIH心电数据进行仿真,以及定性分析了信噪比(SNR)和均方误差(MSE).结果表明,ECG信号中的肌电干扰被有效去除,所提方法的消噪效果整体上优于小波去噪算法和EMD消噪算法,是一种有效的消噪方法.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2015(005)001【总页数】4页(P59-62)【关键词】心电信号;主成分分析;经验模态分解;去噪;肌电干扰【作者】王晓花;徐学军;何秋娅【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言ECG信号由一个P波，一个 QRS波群，一个 T波和一个U波组成［1］，通常用来诊断心脏病类型的疾病。

ECG信号是一种非线性、非平稳的微弱信号，频率范围为0.05～100 Hz，幅值不超过4 mV，而90%的 ECG信号的频谱能量多是集中在0.25～35 Hz之间，因而常会淹没在许多噪声干扰信号中，不易得到清晰检测［2-3］。

具体的干扰信号主要有50 Hz及其谐波组成的工频干扰，另外也包括着频率在5～2 000Hz的肌电干扰和频率低于0.5 Hz的基线漂移(BW)。

其中的肌电干扰是由人体肌肉颤动所致，涵盖频率范围很广，而且又与心电信号的频谱混在一起，故很难用一般性的常规方法将其与心电信号分开，同时相对于ECG来说，肌电干扰就是一种高频干扰，其频谱特性接近于瞬时发生的高斯带限白噪声［3］。

一种新型的抗电刀干扰心电采集模块引言随着现代医学和仪器技术的快速发展，先进的医疗仪器设备得到了广泛的应用。

如在手术室中，医生用高频电刀对病人进行组织切割和凝血，而同时还通过多生理参数监护仪实时监测病人的病情和发展趋势，以便根据情况及时进行有效的处理。

电刀使用时，其所产生电气干扰会通过身体的传导和辐射等多种途径进入心电采集模块，使心电波形的数据严重失真，心率计算发生错误，严重影响监护仪的心电监测性能。

现代的监护仪的发展趋向于模块化、小型化和智能化，本文根据市场需求研究了一种抗电刀干扰的心电采集模块，与传统心电采集模块相比，在性能相当的情况下，模拟电路大为缩减，功耗降低，体积减小，适应了模块设计中小型化、单片化、硬件软件化的发展趋势，具有很高的性价比。

本设计的心电采集模块采用ADI 公司的微控制芯片AD μC847作为核心，它具有8通道高精度的24位∑-∆型ADC ，整合了片内参考电平、电源管理、与2通道12位高精度DAC ，支持ISP 在线调试，外接32kHz 晶振，通过锁相环可工作在12MHz 下。

片内还集成有62k 字节的FLASH 与8k 字节的SRAM ，片上外设资源包含有UART 、SPI 、双I 2C 串行接口、3个定时器、看门狗和PWM 等。

心电采集模块的系统框图如图1所示。

本设计是利用微控制芯片内集成的ADC 对心电信号进行检测，液晶接口可以外接液晶模块来进行独立使用时的心电波形显示。

RS-232接口作为数据和程序传输接口，可以进行IAP 和采样数据上传。

图1 心电采集模块系统框图模拟部分设计模拟电路是模块中直接与人体连接的电路，主要负责原始信号的调理。

本设计中要求在处理过程中对电刀产生的干扰有足够的抑制作用而同时保证心电信号不失真。

心电模拟电路中常用的用来防止静电、电除颤对器件损坏的保护电路由于其设计方法比较成熟，本文并未涉及。

无源线性网络设计电刀相当于一个变频变压器，它的输出电压极高，并通过高电流密度使细胞气化或干化以达到切割或凝血的目的。