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AR模型在远程心电诊断中的应用

中国生物医学工程学报 2004年第3期23卷 222-229页

作者：葛丁飞夏顺仁浙江科技学院信息与电气工程学系杭州310012 浙江大学生物医学工程教育部重点实验室杭州310027

在远程心电诊断中 ,计算机辅助ecg诊断通常是在接收到ecg信号、进而解压重建后进行的 ,这样便造成诊断工作的延误。本研究提出了一种基于AR模型的ecg直接分类方法 ,利用AR模型系数及其建模误差作为特征对ecg信号进行压缩 ,并采用非线性... 详细信息

在远程心电诊断中 ,计算机辅助ecg诊断通常是在接收到ecg信号、进而解压重建后进行的 ,这样便造成诊断工作的延误。本研究提出了一种基于AR模型的ecg直接分类方法 ,利用AR模型系数及其建模误差作为特征对ecg信号进行压缩 ,并采用非线性二次判别函数形式进行特征分类。通过对MIT BIH标准数据库中的NSR、APC、PVC、SVT、VT和VF各 2 0 0个样本信号进行测试 ,获得了 93.5 %～ 97.86 %的分类精度。该方法的特点是 :诊断迅速方便 ,能同时对多类ecg信号进行有效分类。

关键词：远程心电 ecg信号 AR建模二次判别函数特征提取

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基于小波变换的心电信号噪声处理

西北工业大学学报 2005年第1期23卷 11-14页

作者：张泾周寿国法戴冠中西北工业大学自动化学院陕西西安710072

以小波变换的多分辨率分析为基础 ,通过对体表心电信号 ( ecg)及其噪声的分析 ,对 ecg信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声 ,设计了不同的小波消噪算法 ;并利用MIT/BIH国际标准数据库中的 ecg信号和程序模拟所产生的 EC... 详细信息

以小波变换的多分辨率分析为基础 ,通过对体表心电信号 ( ecg)及其噪声的分析 ,对 ecg信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声 ,设计了不同的小波消噪算法 ;并利用MIT/BIH国际标准数据库中的 ecg信号和程序模拟所产生的 ecg信号 ,分别对算法进行了仿真与实验验证。结果表明 ,算法能有效地滤除 ecg信号检测中串入的几类主要噪声 ,失真度很小 ,可满足临床分析与诊断对

关键词： ecg信号小波变换基线漂移工频干扰肌电干扰

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基于卡尔曼滤波技术的心电信号在线检测

生物医学工程学杂志 2007年第1期24卷 215-218页

作者：韩清鹏王平浙江大学生物医学工程系

介绍了一种基于卡尔曼滤波(Kalman filter)的在线评估ecg(electrocardiogram)信号状态的技术。当生理系统发生变化时,ecg信号会有许多突发转变点如跳跃和偏移等,及时准确地检测出这些异常点对临床具有重要意义。系统状态估计误差的突变... 详细信息

介绍了一种基于卡尔曼滤波(Kalman filter)的在线评估ecg(electrocardiogram)信号状态的技术。当生理系统发生变化时,ecg信号会有许多突发转变点如跳跃和偏移等,及时准确地检测出这些异常点对临床具有重要意义。系统状态估计误差的突变可以直接预示生理信息的改变。本文介绍了此方法并通过实验验证了该方法的实用性。

关键词：卡尔曼滤波 ecg信号突发转变点

CEEMDAN-小波包联合算法在ecg中的降噪应用

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黑龙江工业学院学报（综合版） 2022年第12期22卷 41-49页

作者：蔡俊张翔风安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

针对心电信号采集过程中存在的多种噪声干扰,提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和小波包联合去噪算法。该方法首先通过CEEMDAN分解含噪心电信号得到一组固有模态分量函数(IMF),之后计算每个IMF与原心电信号的相关系数,... 详细信息

针对心电信号采集过程中存在的多种噪声干扰,提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和小波包联合去噪算法。该方法首先通过CEEMDAN分解含噪心电信号得到一组固有模态分量函数(IMF),之后计算每个IMF与原心电信号的相关系数,绘制出IMF分量的频谱图。将相关系数和IMF频谱图相结合来筛选出含噪明显的本征模态分量,对高频含噪分量进行小波包阈值去噪处理,对低频含有基线漂移的分量用中值滤波器滤除,最后将信号重构得到去噪后的信号。以MIT-BIH心律失常数据库的数据为实验样本,分别应用现有的四种算法和该算法做去噪处理,结果表明经该算法处理过的信号信噪比更高,均方根误差更小,降噪效果更佳。

关键词： CEEMDAN 小波包变换 ecg信号相关系数阈值去噪

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基于ARMA模型的心电聚类算法

中国生物医学工程学报 2012年第6期31卷 816-821页

作者：毛雪岷张婷婷蔡传晰李琼合肥工业大学管理学院合肥230009

对心电信号(ecg)这种高维的时间序列进行聚类,最重要的方面之一即进行特征提取。本研究提出利用自回归和移动平均(ARMA)模型拟合ecg信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类。但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的... 详细信息

对心电信号(ecg)这种高维的时间序列进行聚类,最重要的方面之一即进行特征提取。本研究提出利用自回归和移动平均(ARMA)模型拟合ecg信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类。但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率,所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类中的贡献率作为其权值,对每维数据加权后重新进行聚类。以MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心率(NSR)和心室早期收缩(PVC)样本数据进行聚类分析,结果表明利用改进后的方法进行聚类的准确度达到93.10%,从而证明了所提方法的有效性。

关键词：聚类 ARMA模型特征提取权重确定 ecg信号

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基于卷积神经网络的心电信号质量评估方法

数字技术与应用 2023年第8期41卷 133-135页

作者：张耀江南大学物联网工程学院

针对传统方法在进行心电信号质量分类时需要手动提取大量时域、频域和非线性域等复杂特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的心电信号质量评估方法。文章采用Physio Net/Computing in Cardiology Cha... 详细信息

针对传统方法在进行心电信号质量分类时需要手动提取大量时域、频域和非线性域等复杂特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的心电信号质量评估方法。文章采用Physio Net/Computing in Cardiology Challenge 2017(PICC 2017)挑战赛数据集可以看出,所提出的方法在测试集上的准确度和F1分数分别为94.1%和93.1%。可以看出,本文提出的基于卷积神经网络的心电信号质量评估方法有效地解决了单导联ecg信号的质量评估问题,同时也在一定程度上避免了手工误差。

关键词：卷积神经网络 ecg信号质量评估评估方法挑战赛复杂特征

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网印技术在织物心电电极中的应用

丝网印刷 2022年第20期 32-34页

作者：金佳瑞惠州学院旭日广东服装学院

论述了心电电极基本原理和织物电极的发展优势,对比实验多种制备织物电极的方法,以及网印技术在织物心电电极中的应用。

关键词：织物心电电极 ecg信号柔性可穿戴网印技术

一种用于生命体征信号采集的SAR-ADC低功耗时序算法

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中国科学：信息科学 2019年第7期49卷 932-938页

作者：张程高白文彬刘术彬丁瑞雪朱樟明西安电子科技大学微电子学院

柔性电极非常适用于生物电信号的采集,而对生物电信号这类低活跃度的输入信号进行量化时,可以采用末位优先量化算法以节省ADC能量消耗.本文提出了一种新型的用于SAR-ADC的末位优先量化算法,在继承了传统末位优先量化算法的优点上,可以... 详细信息

柔性电极非常适用于生物电信号的采集,而对生物电信号这类低活跃度的输入信号进行量化时,可以采用末位优先量化算法以节省ADC能量消耗.本文提出了一种新型的用于SAR-ADC的末位优先量化算法,在继承了传统末位优先量化算法的优点上,可以避免特定情况下额外的能量消耗.在对心电信号(ecg信号)进行量化时,与传统SAR-ADC算法相比,本文提出的算法能节省98.8%的DAC转换能量消耗.

关键词：末位优先量化生物电信号 ecg信号柔性电极

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基于扩散模型的心电信号基线漂移去除法

中国生物医学工程学报 2013年第5期32卷 631-635页

作者：江依法周青叶含笑刘师少王海舜浙江中医药大学信息技术学院杭州310053 浙江中医药大学基础医学院杭州310053

ecg信号的基线漂移直接影响波形的幅值及时程测量精度,快速、有效的基线漂移去除法是ecg信号处理的重点研究内容。提出一种基于扩散模型的ecg基线漂移信号去除法,通过对有基线漂移的ecg信号进行一系列的线性扩散,使这些信号接近于漂移... 详细信息

ecg信号的基线漂移直接影响波形的幅值及时程测量精度,快速、有效的基线漂移去除法是ecg信号处理的重点研究内容。提出一种基于扩散模型的ecg基线漂移信号去除法,通过对有基线漂移的ecg信号进行一系列的线性扩散,使这些信号接近于漂移的基线,从而分离出ecg信号,较好地保留了ecg主要波形的形状及其时程关系。利用合成信号的仿真结果显示,扩散模型可较好地将低频成分分离出来,且合成波的频率相差越大,其分离效果越好,显示其在ecg信号基线漂移去除中良好的应用前景。

关键词： ecg信号扩散模型基线漂移