一种新型、快速心电P波检测算法

2017-02-16 09:27叶继伦孙纪光吴跃胜杜风玲张旭
中国医疗器械杂志 2017年1期
关键词:波群实时性心电

【作 者】叶继伦,孙纪光,吴跃胜,杜风玲,张旭

1 深圳大学医学院生物医学工程系,深圳市,5180002 蚌埠医学院 数理教研室,蚌埠市,233030

一种新型、快速心电P波检测算法

【作 者】叶继伦1,孙纪光1,吴跃胜2,杜风玲1,张旭1

1 深圳大学医学院生物医学工程系,深圳市,5180002 蚌埠医学院 数理教研室,蚌埠市,233030

该文提出了一种新的、简单、实时性好的多导联ECG P波检测算法。该方法先检测QRS-T波群的范围,然后消除ECG中QRS-T波群,最后在TQ段利用低通差分法(LPD)和切线法检测P波起点和终点,并取两种方法的平均作为最终结果。切线法是临床医生T波终点定位所使用的方法,该文首次将其应用到P波起点和终点定位。利用CSE数据库对算法进行测试,一致性分析发现本算法检测结果和CSE数据库注解具有较好的一致性,算法检测到的P波起点、终点相对于CSE程序注解的总体平均偏差分别为-2.01 ms、3.94 ms,偏差的标准差分别是4.96 ms、5.86 ms。

ECG;P波;导联;低通差分法;切线法

0 引言

在心电图中P波是心房除极波,反应了心房除极的过程[1]。在心电图分析中,P波的时限、幅度、形态、PR间期、P波电轴等是作为心律失常分析的重要判据,例如P波存在与否是判断室性早搏和正常心拍的主要判据之一;PR间期是判断束支传导阻滞的重要判据之一。然而,这些参数的提取,都依赖于P波起点、终点的准确定位。

由于P波低频、低幅、形态多样等原因导致P波定位非常困难[2]。P波和T波会发生重叠,甚至P波与QRS波群发生融合,这在心电图中很难区分[3]。自心电图自动分析技术应用于临床以来, P波起点、终点自动、准确的定位,一直是心电自动分析算法的重点和难点。已有的P波检测方法包括:低通差分法(LPD)[4-5]、小波变换法[6-7](WT)、Block Gibbs Sampler[8]、Extended Kalman Filter(EKF)法[9]等,低通差分法是心电图机中和心电监护中常采用的方法,该算法简单、实时性好、但是易受到噪声的干扰;小波变换法、Block Gibbs Sampler、EKF法复杂,实时性差,难以应用于心电图机和心电监护仪。所以,创建一种新的、可靠的、准确的、实时性好的P波检测算法是目前心电自动分析算法中急需解决的问题。

切线法是临床上医生常用的一种T波终点检测方法,本文首次将该方法应用于P波的起点和终点的定位,并且结合了传统的低通差分法(LPD),取两种算法检测结果的平均(记为综合法,用LTA表示法)作为最终结果。该算法准确可靠,实时性好,对于改善心电图机和心电监护仪P波分析算法具有重要价值。

1 材料和方法

P波是低频低幅信号、直接定位非常困难,算法一般以R波为基准,向后搜索T波的范围,将ECG信号中QRS-T波波群去除,将剩余的区域进行P波检测。

在不同导联中P、QRS、T波的起点和终点略有差异,在临床中一般是进行多导联分析,起点取多导联中出现最早的起点、终点取多导联中出现最晚的终点。所以在进行P、QRS、T波起点和终点检测,一般综合多导联心电测量结果[1]。

1.1 材料

ECG信号的获取:同步采集的12导心电信号(包括I、II、V1、V2、V3、V4、V5、V6)。根据AHA推荐标准、信号的采样率必须大于或等于500 Hz。导联III、AVR、AVL、AVF、可以通过I、II导联计算得到[1]。

1.2 方法

1.2.1 R波定位

Pan&Tompkins算法[10-11]是一种简单的R波检测方法,它是通过对心电信号进行带通、差分、平方来消弱P、T波成份和噪声、突出QRS波群成份,然后设置阈值检测大于阈值的波峰。单通道的R波检测容易受到噪声的干扰,导致漏检和错检,本算法利用多导联同步ECG信号的绝对值之和,作为Pan&Tompkins算法的输入信号。这样即综合了多导联心电,保证计算结果的准确、可靠,同时避免了同步12导联R波检测,减小了计算量。

其中,y(k)是叠加后的信号;x(i, k)是导联i的第k个采样点;M是导联数。

1.2.2 QRS波群起点和终点

本文采用12导联差分信号绝对值之和,并进行30 ms平滑,然后以R波为基准,前后设置阈值搜索小于阈值的点,作为QRS波群起点和终点的位置。如图1:心电信号记为ECGSig;ECGSig的差分记为ECGDer;12导ECGDer的绝对值之和记为ECGDerSum;R波的位置记为Rpos,QRS波群起点位置记为QRSBeg;QRSEnd是QRS波群终点位置;ThBeg是QRSBeg的搜索阈值,ThEnd是QRSEnd的搜索阈值。

和文献[4-5]中低LPD法相比,该方法不需要先检测起点和终点对应的差分峰,不需要进行12导联分析,算法更加简单,实时性好,准确可靠。

差分采用的是单纯M次差分,它是一种低通差分,见公式(2)。

其中,y(k)是差分信号,x(k)是输入信号,k是采样点的序列,M是常数。M越大低通滤波器的截止频率越低,M不能过大,在本算法中M取20 ms。

图1 QRS波群起点和终点检测Fig.1 Detection of the QRS complex onset and offset by our algorithm

1.2.3 T波终点定位

T波终点的定位,心电自动分析算法中最常用的是LPD法[4-5,12]。如图2(a),它是在ECG差分信号ECGDer中以R波位置Rpos为基准,往后一定范围内搜索T波下降支所对应的差分峰(记为peak),再根据peak设置搜索阈值和范围,往后搜索小于阈值点即T波终点(记为Tend)。

在临床中,医生最常采用的是切线法检测T波终点的位置[13-14]。它是过T波下降支中斜率最大值的点做切线,然后取零参考电位水平和切线的交点,作为T波终点的位置。如图2(b)所示,在ECGSig中过T波下降支斜率最大值点peak,做切线Tangenitial Line。根据QRSbeg往前20 ms信号段平均值作为零参考电位Ref Baseline[1,15]。切线Tangenitial Line和参考电位Ref Baseline的交点,即是T波终点Tend。

图2 差分法和切线法检测T波终点的示意图Fig.2 Detection of the T wave offset by LPD method and tangent method

为了提高T波终点检测的准确性,对12导心电信号分别进行LPD法和切线法检测,12导LPD法的中值和12导切线法的中值,两者的平均值作为T波终点位置,记为Toff。

1.2.4 QRS-T波群的消除

心电信号ECGSig,QRS-T波被QRS波群起点和T波终点之间的电压的均值取代,这个波群成为等电位区域。处理后的信号记为ecgSig。

1.2.5 综合法定位P波起点和终点

P波相对于QRS波是低频低幅波、P波起点和终点的检测极易受到噪声的干扰。为了提高P波算法的准确率,本文采用了LPD法和切线法两者相结合的方法来检测P波(LTA法)。LPD法检测P波[4-5]和本文中采用的T波终点定位算法原理相同,不同的是搜索范围和阈值设置。切线法是临床上医生常用的一种T波终点检测方法[13-14],本文首次将其应用到P波检测。

综合法(LTA)检测P波起点和终点的算法过程如下:

(1) LPD法初步检测P波的起点和终点:利用12导ecgSig信号,同步进行LPD法检测P波的起点和终点,并取中值作为检测结果,分别记为Pbeg、Pend。

(2)筛选出P波明显的3个导联:在12导ecgSig信号中,在 [Pbeg-0.03 s,Pend+0.03 s]范围内搜索最大值,记为MaxPvalue(i)(i=1, 2,…12),并从maxPvalue(i)筛选出最大的3个值所对应的导联,记为Maxlead(k)(k =1, 2, 3)。

(3)在Maxlead(k)(k=1, 2, 3)导联中,根据切线法进行P波起点、终点的检测。并取3导联检测结果的中值,作为最终结果,记为Pon、Poff。

(4)取切线法和LPD法结果的均值——Pbeg和Pon的均值作为P波起点的位置,Pend和Poff作为P波终点的位置。

(5)如果P波幅值小于15 μV,则认为P波不存在。

注:搜索范围取[Pbeg—0.03 s,Pend+0.03 s]是因为LPD法检测的P波区域存在偏差,为了保证搜索范围有P波波峰的存在,增大搜索范围。零参考电位参考了CSE标准,进行P波起点检测时,以Pbeg往前20 ms ECGSig的均值;P波终点检测是以Pend往后20 ms ECGSig的均值。

图3 一个心电周期中各特征点检测结果Fig.3 Each feature point detected by our method in an ECG cycle

2 算法测试结果分析

CSE数据库是12导或15导心电数据库,CSE数据库源于欧盟的心电图共同标准(Common Standards for quantitative Electrocardiography,CSE)项目,是最常用的心电数据库之一。为了评估算法检测P波起点和终点的准确性,本文利用CSE数据库MA1系列数据作为算法输入,该数据库包含了125个心电记录,这些记录包含了125个程序注解和25例人工注解,其中125个记录中排除14例P波不存在的记录(程序注解记为Pann,人工注解记为Aann)[16]。CSE数据库注解Pann和Aann之间存在偏差,并不完全相同。这些注解包含了每个记录ECG信号的 P、QRS波群的起点、终点,以及T波终点位置,以便对算法的检测结果进行对比分析。

如表1,LPD法和切线法检测P波起点相对于Pann偏差(LDP~Pann、Tangent~Pann)的sd分别是5.37和6.27,而LTA法(LTA~Pann)的sd是4.96,说明LTA法的检测结果和参考值的一致性有所提高。LPD法和切线法检测P波终点相对于Pann偏差(LDP~Pann、Tangent~Pann)的sd是6.73、6.89,综合法(LTA~Pann)是5.86,说明了LTA法检测结果和参考值的一致性有所提高。

如表1,LTA法检测 P波起点位置相对于注解Pann(LTA~Pann)的mean±sd是-2.01±4.96,而Aann和Pann注解之间(Aann~Pann)的mean±sd是1.28±5.03,说明LTA法检测P波起点和注解Pann的一致性,接近Aann和Pann的一致性。同样的,LTA法检测P波终点位置相对于Pann(LTA~Pann)的mean±sd是3.94±5.86,而Aann和Pann注解之间(Aann~Pann)的mean±sd是-1.2±5.26,说明LTA法检测P波终点和注解Pann,接近CSE数据库Aann和Pann的一致性。说明了算法检测结果,已经接近CSE数据库注解的水平。

表1 LPD法、切线法(Tangent)、LTA法检测结果Tab.1 Result comparison by LPD, Tangent methed and LTA

3 讨论

LTA法和小波变换法(WT)[6]进行对比,如表2。LTA法检测P波起点相对于Pann的mean±sd是-2.01±4.96,而WT法mean±sd是4.9±5.4,说明LTA法检测P波起点和Pann的一致性更好。LTA法检测P波终点相对于Pann虽然mean=3.94 ms,但LTA法的sd和WT法的sd相比更小,说明LTA法测量结果和Pann偏差的波动性小,说明LTA算法检测效果比WT算法更加准确。EKF[9]、Block Gibbs Sampler[8]法等并未直接给出CSE数据测试结果,难以直接比较。

表2 基于CSE数据库111个注解的LTA法和WT法的对比Tab.2 Algorithm performance comparison between LTA and WT based on CSE referees

WT算法复杂、计算量大,难以满足心电监护和心电图机实时性要求,而LTA法简单、实时性好,检测结果更加准确。对于心电图机和心电监护仪中心电P波自动分析具有重大的应用价值。

4 结论

本文提出的综合法(LTA)检测P波起点和终点算法,和CSE数据库Pann注解有一致性,接近Pann和Aann两注解之间的一致性,说明LTA算法检测效果接近CSE注解水平。综合法LTA和WT算法相比,相对于Pann偏差的波动性更小,说明LTA算法检测效果比WT算法更加准确。

本文提出的综合法(LTA)检测结果准确、可靠、实时性好。对于应用于改善心电图机和心电监护P波分析具有重要的应用价值。

[1] Surawicz B, Childers R, Deal B J, et al. AHA/ACCF/HRS recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram[J]. J Am Coll Cardiol, 2009, 53(11): 976-981.

[2] 叶文宇. 心电自动诊断技术的研究[D]. 天津:天津大学, 2003.

[3] Kors AJ, Herpen G V. Computer analysis of the electrocardiogram[J/OL]. http://link.springer.com/referenceworkent ry/10.1007/978-1-84882-046-3_37.

[4] Laguna P, Jane R, Caminal P. Automatic detection of wave boundaries in multilead ECG signals: validation with the CSE database[J]. Comput Biomed Res, 1994, 27(1):45-60.

[5] Laguna P, Vigo D, Jane R, et al. Automatic wave onset and offset determination in ECG signal:validation with the CSE database[J]. Comput Cardiol, 1992:167-170

[6] Martinez J P, Almeida R, Salvador O , et al. A wavelet-based ECG delineator: evaluation on standard databases[J]. IEEE Trans Biomed Eng, 2004, 51(4): 570-581.

[7] Yochum M, Renaud C, Jacquir S. Automatic detection of P, QRS and T patterns in 12 leads ECG signal based on CWT[J]. Biomed Sign Proc Contr, 2016, 25: 46-52.

[8] Lin C, Kail G, Tourneret J Y, et al. P and T wave delineation and waveform estimation in ECG signals using a block gibbs sampler[J]. IEEE ICASSP, 2011,7882(1):540.

[9] Sayadi O, Shamsollahi M. A model-based Bayesian framework for ECG beat segmentation[J]. Physiol Measur, 2009, 30(3):335-352.

[10] Tompkins W J. Biomedical digital signal processing: c-language examples and laboratory experiments for the IBM PC[J]. Prentice-Hall, Inc, 1993, 30(3):335-352.

[11] Pan J, Tompkins J W. A real-time QRS detection algorithm[J]. IEEE Trans Biomed Eng, 1985, BME-32(3):230-236.

[12] Neilson J M M. Dynamic QT interval analysis[J]. Herzschrittmachertherapie & Elektrophysiologie, 2000, 8(4): 131-141.

[13] Gonzalez-Fernandez R, Rivero-Varona M, Oca-Colina G M de. Detection of P wave in electrocardiogram[J/OL].https://www. deepdyve.com/lp/institute-of-electrical-and-electronics-engineers/ detection-of-p-wave-in-electrocardiogram-FjYq3opNQX.

[14] Schreier G, Hayn D, Lobodzinski S. Development of a new QT algorithm with heterogenous ECG databases[J]. J Electrocardiol, 2003, 36: 145-150.

[15] Recommendations for measurement standards in quantitative electrocardiography[J]. Eur Heart J, 1985, 6(10): 815-825.

[16] Willems J L, Arnaud P, Bemmel J H V, et al. A reference data base for multilead electrocardiographic computer measurement programs[J]. J Am Coll Cardiol, 1987, 10(6):1313-1321.

A Novel and Fast P Wave Detection Algorithm in ECG Signals

【Writers】YE Jilun1, SUN Jiguang1, WU Yuesheng2, DU Fengling1, ZHANG Xu1
1 Biomedical Engineering Department, Medical College, Shenzhen university, Shenzhen, 518000
2 Mathematics & Physics Department, Bengbu Medical College, Bengbu, 233030

This paper presents a new, simple and fast algorithm of automated P wave detection in multi-lead ECG Signals. Range of QRS-T complex is detected firstly. Then QRS-T complex is eliminated. Finally, P wave’s onset and offset are detected by using the average of low-pass difference method and tangent method. Tangent method is always used to locate the offset of T Wave but it will firstly be used to locate the P wave onset and offset in this paper. The proposed algorithm is tested by the annotated CSE database. Result shows that algorithm test result has a good consistency with BIS CSE annotation. Compared with the mean and standard deviation of P wave onset and offset, our algorithm and CSE annotation is -2.01 ms, 3.94 ms and 4.96 ms, 5.86 ms.

ECG, P wave, lead, low-pass difference (LPD), tangent method

R318.08

A

1671-7104(2017)01-0013-04

10.3969/j.issn.1671-7104.2017.01.004

2016-08-01

叶继伦,E-mail:yejilun@126.com

吴跃胜,E-mai: yuesheng_wu@sina.com

猜你喜欢
波群实时性心电
迎浪随机波中C11集装箱船参数激励横摇对应波群特性分析
《思考心电图之176》答案
心电向量图诊断高血压病左心室异常的临床应用
心电医联体建设需求分析及意义
心电图QRS波群时限与急性心力衰竭患者疾病转归的关联性分析
《思考心电图之168》答案
基于非接触式电极的心电监测系统
卡片式智能心电采集仪
航空电子AFDX与AVB传输实时性抗干扰对比
计算机控制系统实时性的提高策略