顾羽飞 孙凯斌 唐家磊 杜宇人

（扬州大学信息工程学院，江苏 扬州 225127）

1 引言

目前，我国心血管疾病患病率和死亡率处于上升阶段[1]，而定期对心脏进行检测与诊断能有效帮助病患了解病情、提早接受医学治疗。24小时心电图检测是诊断心血管疾病的常用手段，由于一些心血管疾病的短暂性和阵发性，心电图仪必须长时间记录患者的心电数据以供诊断，因而其采集数据量十分庞大，难以通过肉眼诊断与分析。医学上将心电图的分为P波、PR间期、QRS波、ST段及T波，其中QRS波代表心室除极时的情况，通过对QRS波的检测可以检测室性早搏、房颤、房扑、冠心病等疾病，因此对于QRS波的自动化检测具有一定的意义[2]。

目前，针对QRS波形检测有小波变换、神经网络、模板匹配、Teager能量算子等方法[3]，小波变换虽然具有误检率较小的优势，但其由于庞大的计算量难以在性能较弱的便携心电监护仪中做到实时检测；神经网络的方法由于训练周期长、难以判别与训练集相差较大的心电波形而难以广泛应用[4]；模板匹配较易实现，但也存在难以判别与模板相关性较小的波形的问题；Teager能量算子通过跟踪信号的瞬间能量变化进行判别，其可以有效检测R峰，但对于Q点和S点的判别略显挣扎[5]。本文提出了一种实时心电图QRS波检测的方法，能够实时检测心电图仪采集的数据并进行QRS波的检测和波长的测量，可以大大缩短医师在大量心电波形中找到异常波形的时间，提高其工作效率。……