颜芳 禹素萍 许武军

摘 要：依据心电图特征参数R峰面积与S峰面积比，对正常、异常心电图进行快速二分类以提高心电分类效率和准确率。通过MIT-BIH数据库统计分析，正常心电图R峰面积与S峰面积比远大于异常心电图中的面积比值。在QRS波群检测中，改进QRS波群起止点检测算法，将移动窗口积分法、距离最大值法与斜率突变法3种方法加权平均结果作为QRS起止点最终检测结果，弥补单一算法的不足，提高起止点检测精确度，为面积比计算及后续心脏病辅助诊断提供可靠前提。基于低功耗、便携的树莓派平台实现算法，以树莓派Raspbian系统自带的Python为工具，构建了一个便携、实时的心电辅助诊断平台。

关键词：面积比;树莓派;心电图;心脏病辅助诊断

DOI：10. 11907/rjdk. 182448

中图分类号：TP319

文献标识码：A文章编号：1672-7800（2019）006-0101-05

Abstract：In this paper， the area ratio of R peak and S peak in electrocardiogram （ECG） is presented to distinguish normal ECG and abnormal ECG quickly， and improve the efficiency and accuracy of ECG diagnosis. According to the statistics of MIT-BIH database data， the ratio of R peak area to S peak area in normal ECG is far greater than which in an abnormal ECG. In QRS complex detection， the algorithm of detecting the starting and ending point is improved. The result of weighted average of three methods including  moving window integration， maximum distance method and slope mutation is used as the final detection result of the starting and ending point of QRS complex， which provides a reliable premise for the calculation of area ratio and the subsequent auxiliary diagnosis of heart disease. The implementation of the algorithm is based on the low power and portable raspberry Pi platform. The algorithm implementation tool is Python which is a system software in Raspbian system， a portable and real-time auxiliary ECG diagnosis platform is constructed.

Key Words： area ratio; Raspberry Pi; ECG; auxiliary diagnosis of heart disease

0 引言

心脏病是人类健康头号杀手。全球约1/3人口死亡是因心脏病引起的，而我国每年死于心脏病的患者达几十万人。现有心脏疾病防治医疗模式以疾病治疗为核心，然而研究结果表明，心脏疾病的病程具有不可逆性，因此心脏疾病预防和早期干预治疗是目前公认的降低心脏疾病死亡率、减轻医疗负担的最有效手段。所以研制可实时监控心脏情况并作出诊断和预警的心电图（electrocardiogram，ECG）诊断系统尤为重要。

心电图诊断系统在临床中有良好的应用前景，其中可穿戴心电图诊断系统的应用前景尤被看好。Holter是早期远程心电监控系统[1]，但没有远距离传输功能，仅限于在医院回顾心电监护信息，无法进行心电诊断。经电话传送的心电图监测（Transtelephonic ECG monitoring，TTM）[2]不受时间、地域限制，但当患者剧烈活动、干扰较大时无法有效工作。遥测心电监护系统[3]实时性有所改进，但患者活动受限，不适于长期心电监测。基于计算机网络的远程心电监护系统[4]将采集的心电信号通过计算机网络将心电数据传送到医院心电监护工作站进行分析，但是数据传输是有线传输，患者活动受限，而且用户须有PC机且传输过程受网络影响很大，用户一旦增多，系统就无法正常工作。基于移动通信的远程心电监控系统[5]不是有线传输，可给患者提供更大活动范围，增加患者体验舒适度。在心电诊断部分，对于心电信号诊断方面，研究学者也做了大量研究工作[6-10]。

如图1所示，心电图诊断系统通常包括两部分：心电图采集部分和心电诊断部分。目前可穿戴心电诊断系统已可以人性化地进行自动心电诊断，如赵儒哲等[6]提出的EPIC可穿戴心电诊断系统，EPIC ECG采集设备防水，可隔着衣物检测心电信号，因而能长期采集心電信号，信号通过蓝牙传输到PC端进行诊断。但是由于其采集的心电信号通过蓝牙传输到PC端进行心脏病诊断时，不能进行实时处理，可能延误病情;另外由于数据传输受距离和网络强度等因素影响，如蓝牙传输，降低了系统可靠性和稳定性。本文从诊断系统的角度出发，采用功耗低、可携带的树莓派代替电脑端，将其直接和心电信号采集系统一起穿戴在身上，对采集到的心电信号可随时处理，而且不受距离影响，使可携带的实时心电图诊断成为可能，便于心脏实时监控与及时预警。本文还提出特征参数R峰面积与S峰面积比，使心电诊断更加类似于临床诊断方法，从而获得更加准确的诊断结果，且改进了QRS波群检测算法，为心脏病诊断提供了一个可靠前提。