【作 者】朱文婕，孔祥勇，孙谦

1 蚌埠医学院 公共基础学院，蚌埠市，233030

2 上海理工大学 医疗器械与食品学院，上海市，200093

0 引言

心电图是通过心电设备在体表测量心肌电位变化的图形，是反映人体心脏电活动状况的一项重要的指标[1]。目前，临床上最常用的心电设备是常规心电图机，也叫静态心电图机。静态心电图机记录的心电图能反映心电P-QRS-T波群，常用于临床精确分析[2]，其设计原理大多是先采用多级模拟放大器和滤波器进行放大/滤波，再用12～ 16位的模数转换器（analog to digital converter，ADC）进行模数转换，然后用微控制器（micro control unit，MCU）进行数字信号处理[3-4]。按照美国心脏协会规定，心电信号标称值的幅值范围为0.05～ 5 mV。由于心电放大器的放大倍数通常在1 000倍[5]，因此，对于一个心电设备来说，12位和16位ADC往往可以提供微伏和亚微伏级的分辨率，能够满足心电图记录的要求。然而，模拟放大器和滤波器均产生内部噪声，多级模拟电路产生的内部噪声远远大于每级的累积。此外，在心电信号采集中还伴随着各种干扰，噪声和干扰很容易导致整个采集系统的噪声达到几十微伏。对于正常P波来说，肢体导联小于0.25 mV，胸前V1～V2导联小于0.2 mV。因此，系统噪声过大会导致P波显示不清。

近年来，随着电子技术的发展，可穿戴心电设备和手持式心电设备的出现使得心电监护从医院走向了家用。然而，这些设备在使用的过程中容易产生干扰，使得心电P-QRS-T波群中往往只有R波能够显示，其余心电波形显示不清。为了解决以上问题，提出了一种高清心电图记录方法，可以满足各种应用场景中心电图精准分析的要求。

1 方法

1.1 心电信号采集和预处理

本研究采用直流耦合的低倍数放大器进行放大，然后采用24位高分辨模数转换器进行模数转换，再用32位微处理器进行数字滤波处理，将采集的数据存储在TranFlash（TF）卡中。模拟前端选用ADS1255（TI，USA），微处理器选用PIC32MX系列（Microchip，USA），电源模块选用TPS63001（TI，USA），TF卡选用SanDisk公司的存储卡。整个硬件系统如图1所示。

图1 高清心电图硬件系统Fig.1 Diagram for the hardware system of high-definition EEG recorder

1.2 R波位置识别

心电P-R-T波群位置识别方法有很多种，如阈值法、模板匹配法、小波变换法、神经网络法、数学形态法等[6]。采用了SO等[7-8]提出的SC算法，该算法较为简便，适用于对心电信号的实时检测。其基本原理为：对所得的心电信号波形求五点差分，继而得到对应于过零点的斜率，将其与阈值进行比较，从而获得R波群的起点及R波位置。对于时段长度为h的ECG数据，其幅度用X(h)表示，则波形的斜率为：

则斜率的阈值为：

若过某点的斜率首次大于阈值，则该点为R波群的起点。将R波起点的高度定为m，起点后最高的点即为R点，R点的实际高度定义为n，计算所得最高点高度max的迭代式为：

则式(2)中的0.7应被重新确定为：

其中，i为单极滤波器的过滤参数。

1.3 信号叠加平均算法

叠加平均算法是检测心室晚电位中的一项关键技术[9]。正常情况下，一个完整的心电周期波形包括P波、R波和T波。由于每个心电周期波形之间有着极大的相似性，因此，心电信号是一种典型的准周期信号。叠加平均算法充分利用了心电信号的准周期特性、心拍之间形态的相似性以及噪声的随机性来达到提高信噪比的目的。常用的是时间叠加技术，即对200～ 300次心搏按时间进行叠加，从而把噪声降低到1 μV以下。在常规心电图记录中，10～30个周期的叠加即可得到比较清晰的心电图波形。

本研究以R波为分界点进行分割、插值并进行叠加平均。

对于给定的连续记录的心电波形，若读取N个周期，提取每个周期心电波形的R波，以R波为分界点进行分割，对应的数组分别为Ri，其中i=1，2，3，...，N，N为心电波形的周期数。

由于心率变异性的存在，在固定的采样率下，每个心电周期数据长度不一样。因此需要对Ri数组进行插值处理，使得每个心电周期的数据长度一样才能进行叠加平均处理。常用的插值方法有拉格朗日插值法、牛顿插值法、样条插值法、线性插值法等[10]。其中拉格朗日插值法通过构建多项式进行插值，数据计算量大，计算复杂，且容易出现插入负值的情况，因此不适用于心电波形的插值。牛顿插值法具有继承性和易变化节点的特点，但同样计算复杂。样条插值法光滑性好，但插值的光滑性容易导致心电波形的畸变，并且收敛性差，因此也不适用于心电波形的插值。相比之下，线性插值法计算简单且不会插入负值，因此，本研究采用线性插值法对Ri数组进行插值。设已知Ri的两个相邻数据(x0,y0)，(x1,y1)，插入数据记为(x,y)，则根据线性插值法有：

由式(5)推导可得：

当取x为x0、x1的中点时，插入的数据为：

通过式(6)可将Ri数组插值成长度为M的数组R'i。R'i的第j个元素为R'i(j)，设叠加后的心电波形为A，对于任意j=1，2，3，...，M，有：

2 实验方法及结果

基于上述原理，设计了心电图采集装置，同时基于C#开发了相应的应用程序。以下为部分实验测试结果。

2.1 安静状态下受试者心电测试

使用一次性凝胶型心电电极片采集一名受试者在安静状态下V5导联心电波形，其中一段如图2所示。P-QRS-T波群中，P波存在噪声，显示不够清晰。将该段心电波形采用叠加平均处理后，波形如图3所示。可以看出，P-QRS-T所有波群清晰可见，P波清晰，ST段有明显压低。因此，该方法能够降低噪声干扰，提高静息状态下心电图的清晰度。

图2 受试者在安静状态下V5导联心电波形Fig.2 ECG waveform in lead V5 of the subject at rest

图3 采用叠加平均处理后的心电波形Fig.3 ECG waveform after superimposed average processing

2.2 非安静状态下心电测试

使用一次性凝胶型心电电极片采集一名受试者游戏状态下V5导联心电波形，其中一段如图4所示。在该段心电波形中，有比较多的肌电干扰，P波显示不清。经过叠加平均处理后的心电波形如图5所示，P-QRS-T波群非常清晰，可知该方法能较好地克服肌电干扰，进而提高心电波形的清晰度。

图4 受试者游戏状态下V5导联心电波形Fig.4 ECG waveform in lead V5 in the game state

图5 经过叠加平均处理后的心电波形Fig.5 ECG waveform after superimposed average processing

3 结论

本研究通过分析心电信号的采集和预处理方法，同时给出了R波位置的识别方法，进而提出一种基于信号叠加平均算法的心电波形处理方法，通过对心电波形进行插值和叠加平均计算，有效提高了心电波形的清晰度。最后，通过安静状态下受试者心电波形处理前后的对比，验证了本方法对外部噪声具有抑制效果；通过游戏状态下受试者心电波形处理前后对比，验证了本方法对肌电干扰亦具有抑制效果。实验结果表明，本方法可以有效地提高心电波形清晰度，具有良好的应用前景。