使用LabVIEW進(jìn)行心電信號(hào)的采集與分析

　　對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行特征提取

　　為了診斷，需要從預(yù)處理后的心電數(shù)據(jù)中提取各種特征，包括QRS波間隔、QRS波幅度、PR間隔、ST間隔、胎兒心率等。這里以QRS綜合波檢測為例。

　　在心電信號(hào)中檢測R峰值和QRS綜合波，可以提供關(guān)于心率、傳導(dǎo)速度、心臟內(nèi)各種組織狀態(tài)和各種異常情況的信息。它為心臟疾病的診斷提供依據(jù)，所以在心電信號(hào)處理領(lǐng)域引起了極大關(guān)注。但是，噪聲和隨時(shí)間變化的形態(tài)使得檢測非常困難。

　　因?yàn)樾〔軌蚪柚诙喾直媛实膬?yōu)勢對(duì)帶噪聲的信號(hào)進(jìn)行主要特征的提取與分析，所以近年來提出了許多基于小波的檢測方法。在本文中，LabVIEW高級(jí)信號(hào)處理工具包中的Multiscale Peak Detection函數(shù)被用于檢測Q、R和S點(diǎn)。在波峰/波谷檢測前，使用Multiresolution Analysis Express函數(shù)將心電信號(hào)分解為8級(jí)的Daubechies6 (db06)小波，然后使用D4和D5子帶重建出信號(hào)。之所以可以利用D4和D5子帶進(jìn)行重建，是因?yàn)閹缀跛械腝RS細(xì)節(jié)都處于這兩個(gè)子帶中，這使得QRS檢測更為精確。

　　圖8 心電信號(hào)多分辨率分析和QRS波檢測的實(shí)現(xiàn)

　　圖9顯示了經(jīng)過小波多分辨率分析(MRA)和波峰/波谷檢測處理后的心電信號(hào)，以及原有的心電信號(hào)(來自MIT-BIH數(shù)據(jù)庫)。在本圖中，可以發(fā)現(xiàn)波峰和波谷(特別是Q和S點(diǎn))在經(jīng)過小波多分辨率分析后變得更為明顯。

　　圖9 原始的心電信號(hào)、經(jīng)過MSA后的心電信號(hào)以及波峰/波谷檢測后的心電信號(hào)