心電圖是評(píng)價(jià)心臟功能的重要依據(jù)，但其不能記錄竇房結(jié)電位波，因而無(wú)法反映竇房結(jié)的電活動(dòng)，竇房結(jié)電圖SNE（Sinus Node Electrogram）是可直接記錄竇房結(jié)電位的高分辨率心電圖，是評(píng)價(jià)心臟竇房結(jié)功能、診斷竇房結(jié)病變的主要依據(jù)。竇房結(jié)電位是位于P波起始點(diǎn)之前的低幅、低頻信號(hào)，其波形形狀類(lèi)似低幅的指數(shù)曲線，由于其位于P波的前部，臨床上稱(chēng)其為P前波[1-3]。P前波的持續(xù)時(shí)間稱(chēng)為竇房傳導(dǎo)時(shí)間（SACT），它是SNE中竇房結(jié)電位的起點(diǎn)到P波起點(diǎn)的時(shí)間間隔，是判斷竇房結(jié)功能的直接依據(jù)，P前波的識(shí)別對(duì)于竇房結(jié)功能的測(cè)定具有重要價(jià)值。目前，心電圖中各個(gè)特征波形的識(shí)別已實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，P前波是竇房結(jié)電圖中最為重要的特征波形，它的識(shí)別目前由人工完成，影響了診斷效率的提高，因此，P前波的自動(dòng)識(shí)別對(duì)于臨床心電診斷學(xué)的發(fā)展有著重要價(jià)值。
1 基本原理
    SNE與ECG具有相似的波形結(jié)構(gòu)，除P前波之外，特征波形是相同的，因此，SNE特征波形的識(shí)別方法可借鑒ECG特征波形的識(shí)別方法。由于在記錄SNE的過(guò)程中，會(huì)引入多種干擾波形，包括肌電干擾、工頻干擾以及由電極接觸與呼吸引起的基線漂移等。自動(dòng)識(shí)別的前提是記錄波形中不含有干擾波形，否則必然導(dǎo)致誤識(shí)別。為此波形自動(dòng)識(shí)別分為兩個(gè)步驟，首先進(jìn)行波形信號(hào)預(yù)處理，消除干擾波形，然后再由算法進(jìn)行波形識(shí)別。


    由于干擾波形及SNE信號(hào)的各特征波形的頻譜不同，將SNE信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解后，干擾及不同的特征波形處于不同尺度的分解信號(hào)上，通過(guò)對(duì)干擾所處的尺度進(jìn)行閾值設(shè)置可消除干擾，從而重構(gòu)后分離出有效的 SNE信號(hào)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)預(yù)處理。
    P前波識(shí)別的基本思路是：首先對(duì)同步采集的ECG進(jìn)行多尺度小波分解，然后根據(jù)QRS波群的能量在各層的分布，選取能量最大的所在層的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，定位R波；然后在R波的前部搜索并檢測(cè)定位出P波，最后根據(jù)P波的位置，在其前部檢測(cè)定位出P前波。
2 P前波的自動(dòng)識(shí)別

    如前所述，肌電干擾、工頻干擾以及由電極接觸與呼吸引起的基線漂移是特征波形誤識(shí)別的主要原因，為此，P前波的自動(dòng)識(shí)別分兩個(gè)步驟進(jìn)行,第一步進(jìn)行波形信號(hào)預(yù)處理，消除干擾波形，特別是基線漂移；第二步進(jìn)行P前波的波形識(shí)別。
2.1 信號(hào)預(yù)處理
    信號(hào)預(yù)處理的目的是消除肌電干擾、工頻干擾以及基線漂移。肌電干擾相對(duì)心電信號(hào)屬于高頻干擾，采用低通濾波器即可消除，工頻干擾采用50 Hz陷波器消除，兩種濾波器既可采用硬件電路實(shí)現(xiàn)也可由軟件數(shù)字濾波算法實(shí)現(xiàn)，前者是實(shí)時(shí)濾波，后者是后處理方法，沒(méi)有實(shí)時(shí)性，為了保證實(shí)時(shí)性，在本設(shè)計(jì)中采用硬件電路實(shí)現(xiàn)兩種濾波，即在前置放大器中設(shè)置低通濾波器與50 Hz陷波器，實(shí)際效果較好。
    基線漂移是緩慢變化的低頻信號(hào)，在心電圖中由于前置電路的增益較低，經(jīng)放大后的基線漂移很小，對(duì)波形識(shí)別的影響不大，一般采用硬件高通濾波器實(shí)現(xiàn)基線漂移的抑制。但在SNE記錄中由于前置放大器的增益遠(yuǎn)高于心電圖放大器的增益，基線漂移的幅度較大，對(duì)波形識(shí)別特別是對(duì)P前波的識(shí)別造成較大干擾，因此基線漂移的抑制是SNE波形識(shí)別中最為關(guān)鍵的預(yù)處理技術(shù)。實(shí)際記錄表明采用常規(guī)的高通硬件濾波抑制SNE中基線漂移無(wú)法收到預(yù)期的效果，因而基于數(shù)字濾波的基線漂移抑制技術(shù)成為抑制SNE中基線漂移的主要方法。
    基于小波的數(shù)字濾波原理是利用多分辨率理論將含噪信號(hào)進(jìn)行多尺度的小波分解，得到各個(gè)信號(hào)在各個(gè)頻譜范圍內(nèi)的特性，然后利用信號(hào)和噪聲在能量分布上的不同，直接將含有噪聲的那部分頻率的細(xì)節(jié)去除，再利用小波逆變換進(jìn)行重構(gòu)，達(dá)到消噪之目的，具體處理流程圖見(jiàn)圖1。

    小波濾波器的消噪效果與選擇的小波基及不同尺度下小波基的通頻帶有著密切的關(guān)聯(lián)。小波基的選擇并不唯一，不同的小波基對(duì)信號(hào)濾波的效果影響較大，實(shí)際中往往只能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或不斷試驗(yàn)確定小波基函數(shù)。分別用 Coif函數(shù)、db函數(shù)以及sym函數(shù)作為小波基函數(shù)，對(duì)實(shí)際采集的含有基線漂移的SNE信號(hào)進(jìn)行對(duì)比性多尺度分解與重構(gòu)，結(jié)果表明，采用由Daubechies構(gòu)造的Coiflet小波函數(shù)作為小波基，抑制SNE基線漂移的效果最佳。Coiflet小波函數(shù)具有CoifN(N=1,2,3,4,5)系列，經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)確定采用Coif4作為小波基，它的支撐長(zhǎng)度為6N-1，具有近似對(duì)稱(chēng)性；消失矩階數(shù)為2N，相應(yīng)的尺度函數(shù)的消失矩的階數(shù)為2N-1，具有很好的正則性，且與QRS波有極大的相似性，頻域的局域化能力較強(qiáng)。
    小波分解的尺度需要依據(jù)信號(hào)與噪聲的頻帶及小波基的通頻帶確定，由于SNE與ECG具有相似的波形結(jié)構(gòu)，除P前波外，其頻譜范圍是一致的，即QRS波的頻率范圍為3 Hz～45 Hz，P波、T波的頻率范圍為0.5 Hz～10 Hz，基線漂移的頻率范圍為0.05 Hz～2 Hz,而P前波根據(jù)實(shí)際測(cè)定及文獻(xiàn)介紹其頻帶為0.3 Hz～30 Hz[1，4]。
    小波基的通頻帶在ECG自動(dòng)分析中依據(jù)MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫(kù)得到，但是一方面由于MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫(kù)采樣頻率為360 Hz，其采樣頻率較之目前的數(shù)字心電圖采樣頻率國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)500 Hz低，另一方面數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有包含SNE樣本，因此無(wú)法直接根據(jù)MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)得到SNE的小波基通頻帶。本文通過(guò)對(duì)近8 000例實(shí)際采集的SNE數(shù)據(jù)，利用Coif4小波基進(jìn)行9個(gè)尺度的小波分解，得到了表1所示的SNE的Coif4小波基通頻帶，采樣頻率分為500 Hz與1 kHz兩種，其中dn表示小波在n尺度下的小波系數(shù)，an代表小波多尺度分解下的尺度系數(shù)。

    由表1中數(shù)據(jù)可知對(duì)SNE信號(hào)進(jìn)行9尺度小波分解后，基線漂移處于第8、9層，高頻的噪聲干擾則處于第1層，對(duì)8、9層運(yùn)用小波閾值消除基線漂移，得到基線穩(wěn)定的SNE信號(hào)，方便后續(xù)處理，實(shí)際的處理效果見(jiàn)圖2。

2.2 P前波的識(shí)別
　P前波位于A波（對(duì)應(yīng)ECG的P波）的前部，根據(jù)P前波的定義及所在的位置,可以確定P前波的識(shí)別思路：首先借助ECG的P波識(shí)別技術(shù)，在同步記錄的ECG中識(shí)別并定位P波的起始位置，然后在SNE中對(duì)應(yīng)位置處定位A波的起點(diǎn)，最后依據(jù)A波的起始位置由軟件向前搜索基線位置從而定位P前波，并判斷P前波是否存在。上述識(shí)別思路見(jiàn)圖3的識(shí)別流程。

    由于ECG有12個(gè)記錄導(dǎo)聯(lián)，不同的導(dǎo)聯(lián)中各特征波形的位置并不相同，因此，必須選擇特征波形與SNE特征波形位置相同的ECG記錄導(dǎo)聯(lián)定位P波，才能夠確保P前波定位的準(zhǔn)確。SNE的記錄電極的位置與ECG的V1導(dǎo)聯(lián)的記錄位置非常接近，大量實(shí)際同步記錄表明，兩個(gè)記錄波形的特征波形位置重合，因此，為了識(shí)別A波起點(diǎn)，采用V1導(dǎo)聯(lián)作為P波識(shí)別的基準(zhǔn)信號(hào)。
    在為檢測(cè)R波峰值而選取小波分解的系數(shù)時(shí)，通過(guò)ECG信號(hào)的功率譜圖，QRS波的能量大部分集中在第3、4、5層，故選取第3、4、5層的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。為了更明顯和精確地定位R波峰值，在檢測(cè)R波峰值時(shí)進(jìn)行了如下的算法設(shè)計(jì)：

其中d3、d4、d5分別為小波分解后第3、4、5層的小波系數(shù)，n為小波分解的層數(shù)，繪出信號(hào)D后，可以明顯地發(fā)現(xiàn)V1導(dǎo)聯(lián)中R波峰值點(diǎn)的位置均處于一個(gè)周期內(nèi)的最大值位置，非常易于檢測(cè)，保證了R波峰檢測(cè)的精確性，為后面的P波精確檢測(cè)提供前提，如圖4(a)所示，圖中的圓圈位置表示R波峰值點(diǎn)。

    檢測(cè)出R波峰后算出R-R平均間期，利用窗口搜索法檢測(cè)P波峰值點(diǎn)， 搜索區(qū)間為[前一個(gè)R波峰位置+0.4 R-R平均間期，后一個(gè)R波峰位置-0.2 R-R平均間期]，在此區(qū)間內(nèi)搜索最大值點(diǎn)（正向P波）或最小值點(diǎn)（反向P波），即為P波峰值點(diǎn)，如圖4(b)所示，圖中的圓圈位置表示P波峰值點(diǎn)。檢測(cè)出P波峰值點(diǎn)后，根據(jù)醫(yī)學(xué)上P波時(shí)限從峰值點(diǎn)向前定義搜索窗口，對(duì)于正向P波，當(dāng)檢測(cè)到某點(diǎn)與前一點(diǎn)的幅值之差是后一點(diǎn)與此點(diǎn)幅值之差的0.25倍時(shí)，即達(dá)到P波起點(diǎn)；對(duì)于反向P波，當(dāng)檢測(cè)到某點(diǎn)與前一點(diǎn)的幅值差的絕對(duì)值是后一點(diǎn)與此點(diǎn)幅值差絕對(duì)值的0.25倍時(shí)，即為P波起點(diǎn)[7]，該點(diǎn)位對(duì)應(yīng)至SNE采集通道的點(diǎn)位即是A波的起始點(diǎn)。
      定位A波起點(diǎn)后，從A波的起點(diǎn)向前搜索，如果連續(xù)有36~60 ms的數(shù)據(jù)逐級(jí)小于A波起點(diǎn)的幅值，并在基線之上，便可確定P前波的存在。根據(jù)這一思路利用Matlab工具對(duì)實(shí)際人體采集的SNE信號(hào)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)，采樣頻率為500 Hz，選取了其中4.8 s采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，算法處理效果如圖5、圖6所示。

3 分析與結(jié)論
    本文在采用超微心電圖儀記錄采集的體表竇房結(jié)電圖數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出了基于小波變換的多尺度分解與重構(gòu),抑制SNE基線漂移及進(jìn)行P前波自動(dòng)識(shí)別的算法。采用Matlab工具對(duì)100多例實(shí)際人體采集的 SNE信號(hào)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)，將自動(dòng)識(shí)別的結(jié)果與人工識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了比較，結(jié)果表明自動(dòng)識(shí)別的檢出率達(dá)到了76%，驗(yàn)證了所提出算法的可行性，為后續(xù)P前波自動(dòng)檢測(cè)的進(jìn)一步研究奠定了良好的基礎(chǔ)。
    本文進(jìn)行的竇房結(jié)電圖P前波自動(dòng)識(shí)別研究，是在 ECG特征波形自動(dòng)識(shí)別研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行的探索性研究，所采用的樣本數(shù)據(jù)均是實(shí)際采自人體的SNE數(shù)據(jù)，由于基線漂移抑制技術(shù)并未達(dá)到理想的水準(zhǔn)，盡管采取了基線穩(wěn)定措施，但實(shí)際采集發(fā)現(xiàn)，呼吸、心臟搏動(dòng)仍然引起基線不穩(wěn)定，導(dǎo)致P前波不是每一個(gè)心動(dòng)周期中均清晰出現(xiàn)，增加了自動(dòng)識(shí)別的難度，引起漏檢，降低了P前波的檢出率。對(duì)這一問(wèn)題將進(jìn)一步深入研究，以不斷提高自動(dòng)識(shí)別的檢出率。
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