张菲菲+张征

摘要：心电图能够直观地反映心脏的活动状况，能够通过心电图特征诊断各种心脏有关疾病和症状。文章提出了一种自动检测心电异常的方法，使用小波变换法对心电图进行基线漂移的校正和噪声的过滤，对预处理后的心电信号使用极值法和阈值的比较实现特征点的提取，通过特征参数的判断查找正常心电模板，计算正常心电模板和待检测心电图的相关系数来进行模板匹配，通过相关系数判断两者的匹配度，进而分析心电图是否异常。文章使用MIT-BIH数据库进行试验结果分析，能够较准确地分析出异常波形。

关键词： 心电图； 异常； 自动检测； 小波变换； 模板匹配

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）10-0197-03

Abstract：ECG has become an important detection item of a clinical diagnosis. The diagnosis of all kinds of heart disease and symptoms can be diagnosed by ECG. This paper proposed a kind of ECG anomaly detection， using the wavelet transform method to estimate the baseline drift of the ECG and the noise filtering. Use the extreme value and the threshold to realize the feature points extracting and search the normal ECG template by the characteristic pretreatment. Compare normal ECG and ECG to make Template Matching. Correlation coefficient calculating by making Template Matching is used to determine whether the ECG is abnormal or not. The test result is analyzed by using the MIT-BIH database. The abnormal waveforms can be analyzed accurately in the paper.

Key words：ECG； abnormal； anomaly detection； wavelet transform； template matching

1 概述

多种疾病都能够引起心电图的异常，心电异常的检测对心脏疾病的诊断尤为重要[1]，心电图诊断已经成为临床诊断中不可或缺的一部分。目前已有很多便携式的心电检测仪普及和应用在人们日常生活中[2]，便携式心电检测仪能够有规律地随时随地记录心电数据并计算和分析心率是否正常，但是不能够进行复杂心电图的诊断。心电图在临床诊断中应用也较为广泛，通过医生肉眼查看心电图进行诊断的诊断结果较为准确，而成人一般每分钟有60～100次心脏活动，故心电数据量较大，若持续对长时间的心电图进行诊断，容易引起疲劳，如果能够减少肉眼对心电图异常的查看和诊断，将极大地提高现有的医疗水平，减少人们寻医问诊的次数，为医疗自动化带来巨大推动力，很大程度上改善居民的医疗环境。……