[心血管的系统总结] S4E3.5 心脏与冠脉的检测-心电图-心电信号 下面我们心电信号。心电图的记录过程中应该尽可能使受试者保持呼吸平稳，排除各种干扰的影响。心脏的基本活动包含电活动与机械活动两种，每个心动周期中，心脏的电活动在前，机械活动在后，两者之间相差0.04s-0.07s。心脏器官与性质的病变与功能性改变均会在心电信号上有所改变。 1. 正常心电波形特征及其生理意义： 
首先我们要牢记心脏的机械运动过程：心房将血液挤入心室；心室再将血液挤到全身。这个时候我们再来看心电信号。 P波：心房的心肌细胞激活过程（除极过程）。波形时长一般为0.08-0.11s，一般不会超过0.12s。 QRS波群：心室中心肌细胞激活过程（除极过程）。特征最明显的波形，最高峰数值约为0.2mV。 T波：心肌细胞恢复过程（复极过程）。波形方向与QRS波群保持一致，时长约为0.02-0.25s之间。 U波：一般认为是心脏舒张时各个部分产生的。有人认为是复极的产生，也有人认为是浦肯野纤维再极化后的结果。时长一般为0.1-0.3s。 如此来看，心电信号的四个特征波形准确的描绘了心脏的搏动、恢复这个过程。这个时候我们再对整个心传导系与心电进行对比。
窦房结位于心房，是整个心脏电传导的起始点；窦房结刺激心房肌激活后，电信号传导至房室结；房室结将电信号传出，沿着希氏束，束支，浦肯野纤维网，最终激活心室肌。心室肌的肌肉又厚又强力，在运动时释放的电信号最多，心电信号中最明显的R波特征就是由心室肌收缩造成的。 将心电与心传导系对应后，就可以对心电信号中时间段特征进行区分。 PR间期：电信号从心房肌细胞传导至心室肌细胞所用的时间。 QT间期：心室除极和复极所用时间。 ST间期：心脏的心肌细胞负极状态时间长度。
常用心电公开数据集：MIT-BIH 2. 预处理 心电信号作为心脏电活动在人体体表的表现，信号一般比较微弱，幅度一般为10uV-5mV，频率一般为0.05-100Hz。心电各个特征波段的频谱存在一定差异。其中QRS特征波的频率较高，约为3-40Hz，P，T波的频率约为0.7-10Hz。硬件上一般采用100Hz的低通来滤除高频干扰，0.05Hz的高通滤波器消除基线漂移。
心电信号的干扰主要来源于人体、采集设备、电磁环境、操作水平等的影响。①电源工频干扰。主要因电源磁场作用于导联与人体之间的环形电路。主要表现为正弦波，频率约为50Hz的工频或其谐波。②基线漂移和呼吸的影响。主要由人体呼吸运动或电极接触不良等因素的影响，频率一般小于1Hz。③肌电干扰。由人体活动，肌肉紧张引起的干扰，频率较宽，0-10kHz，表现为不规则的快速变化波形。④运动伪迹。跃变干扰，电极移动而引起的短暂基线改变，一般幅度很大。 为滤除这些干扰，一般采用简单的高通、低通、带通和带阻滤波器就要可以满足要求，但经过实现不难发现简单的滤波后仍然存在很大问题。分级滤波可以解决一些问题。Kunt（1982）实现两级滤波：减小基线漂移＋增强QRS波。后来。后来用自适应滤波器抑制工频干扰，用基于神经网络的非线性自适应滤波器可以较好的消除基线漂移和伪迹。现在比较常用的可以用小波算法，设计出小波自适应滤波器，性能一般会比传统滤波器或传统自适应滤波器的效果好很多。还有研究者采用维纳滤波处理高分辨率心电信号。Smital L在维纳滤波器的基础上结合冗余小波变换（SWT）用于心电信号的去噪，主要滤除ECG信号中的肌电干扰。HuiMing Li提出采用稀疏降噪自动编码器构造深度神经网络对图像进行降噪处理，构建深度神经网络实现从含有噪声的图像中构建出原始图像。 我个人的经验是，心电信号比脉搏波或ICG信号都要复杂，涉及到的频段很宽，特征多。采用传统的频域滤波器肯定是不行，必须要上时频域的滤波方式。把小波，EMD，HHT改造成自适应滤波器是个很好用的方法。记住要多分层。 3. 特征提取 QRS提取： 一般从心电来分出心率，都是提取心电中的QRS波形，尤其是R波，特征最明显。QRS波监测方法中，最常用的是Pan-Tompkins算法，基于幅值、斜率、时间信息，算法主要包括预处理实现R波增强、R波综合决策两部分。 Pan-Tompkins算法：
① 预处理：经过带通滤波器与差分滤波器处理后的心电信号，可以实现对工频噪声和基线漂移的滤除。其中差分滤波器的使用可以对R波的特征进行突出，同时抑制P波和T波。平方处理可以使得所有信号的幅值均为正，避免峰值为负。在此基础上，通过滑动窗口积分的方法来待决策的R峰位置。 ② 阈值筛选：经过滤波后的特征峰值可能是R波也可能是混合的噪声。算法采用阈值条件筛选的方式来提取峰值。忽略较大波峰前后200ms内的所有峰值，比照判断是否存在双峰；若信号的波峰出现在已检测的R值得360ms之后，则将该信号峰值作为R波。若信号得数值低于前一个R值得一半，则认为是干扰；若高于一半，则为R值。 ③ 回溯判断：若在平均RR间期的1.5倍时间内，都不存在R值出现，则进行回溯判断。降低判断条件，满足后判定该峰值为R波。 这个算法很经典。不过个人写算法的经验，这种滑动加窗迭代的判定方式容易雪崩，即一个判断错了之后，后面的都是根据这个进行迭代的，全错。这个数据集的心电信号可能信号特征比较明显。如若出现单导联心电，并且连接位置不准确导致T波高于R波时，这个算法不知还好不好用。后来很多的算法结合小波分析对R峰进行提取。个人推荐自适应小波。对自己的数据集进行处理时应该根据数据特征和数据质量进行适当的修改。基于对R值的提取，可以对心动周期、R-R和心率变异性进行简单的计算。 T波检测技术 T波相对于QRS波来说，幅值低且易受噪声干扰。通常，T波的检测是在QRS波检测之后进行的，常用方法包含相量变换法、小波分析法、聚类提取特征构建模板法、数学模板法。 相量变换和小波分析都是利用频谱进行分析的，通过变换将其映射到子空间。Maxime yochum利用连续小波变换法自动检测尺度系数，并根据此自动选择尺度的阈值，将待检测波检测出来。 聚类提取特征构建模板法和数学模板法的思路类似，都是提取类内特征，拟合出T波，通过调整参数，利用相关性，采用几何对比的形式，迭代更新模板参数，从而得到此类形态的T波模板，最后经过模板和待检测T波的相关性分析，检测T波形态和特征点。此类方法在构建模板的时候并没有考虑T波形态多变的因素，而是通过计算归一化后的模板与T波段的误差均值来调整检测的策略，应对多形态的T波检测。
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