蘇紅森高 鵬劉 鵬*

[文章編號] 1672-8270(2017)06-0168-03 [中圖分類號] R-058 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A

遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)分析

蘇紅森①高 鵬①劉 鵬①*

遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)技術(shù)是微電子技術(shù)、人工智能技術(shù)、通訊技術(shù)以及醫(yī)學(xué)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，其關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征點(diǎn)識別、分析診斷和遠(yuǎn)程預(yù)警。利用遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)技術(shù)，可以跨越地域的限制，隨時隨地對患者進(jìn)行心電監(jiān)護(hù)、預(yù)警并及時采取相應(yīng)處置措施，做到心血管疾病的早預(yù)防、早發(fā)現(xiàn)和早治療。

遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)；心電特征識別；分析診斷；預(yù)警；人工智能

心臟病的發(fā)作往往是隨機(jī)和短暫的，其發(fā)病急、進(jìn)展快、病情兇險及病死率高，由急性癥狀出現(xiàn)到突然心臟性死亡間隔往往＜1 h[1]。隨著我國人口老齡化以及社會競爭、工作壓力的增加以及醫(yī)療資源分布不均，心血管疾病發(fā)病率及病死率逐年攀升。據(jù)文獻(xiàn)報道，我國心血管疾病發(fā)病率、病死率呈逐年上升趨勢，目前心血管病死亡占城鄉(xiāng)居民總死亡原因的首位，農(nóng)村為44.60%，城市為42.51%[2-3]。2014年農(nóng)村心血管疾病的病死率為295.63/10萬，其中心臟病的病死率為143.72/10萬[4]。建立完整有效的院外監(jiān)測和急救體系，是降低院外心臟疾病發(fā)生率和病死率的有效解決辦法[5]。院外監(jiān)測和急救體系包括院外心電遙測與監(jiān)護(hù)，現(xiàn)場搶救知識的普及，急救呼叫快速傳送及現(xiàn)場有效搶救等環(huán)節(jié)。

1 遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)適用于不同用戶心電圖(electrocardiogram，ECG)以及同一用戶不同時段ECG變化趨勢的監(jiān)測，具有實(shí)時分析診斷惡性心律失常和心肌缺血的功能，并自動將異常情況傳送到心電監(jiān)測中心。根據(jù)心律失常和心肌缺血變化趨勢，自適應(yīng)調(diào)整報警閾值，實(shí)現(xiàn)十二導(dǎo)聯(lián)同步數(shù)據(jù)采集和發(fā)送、全導(dǎo)聯(lián)ST段分析和預(yù)警、不限時間和地點(diǎn)和全方位遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)。

遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的核心技術(shù)主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征點(diǎn)識別、分析診斷和遠(yuǎn)程預(yù)警模塊組成，遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)架構(gòu)圖

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

由于心電信號較微弱，信噪比較低，容易受周圍環(huán)境噪聲的影響。動態(tài)ECG信號干擾的類型主要有工頻干擾、基線漂移、肌電干擾、運(yùn)動干擾和高頻噪聲干擾，其中50 Hz及其倍頻附近的工頻干擾、0.67 Hz下的基線漂移及運(yùn)動干擾形成的偽差對心電波形的質(zhì)量影響較大[6]。

動態(tài)ECG信號的有效頻率在0.67～40 Hz內(nèi)，中心頻率集中在17 Hz左右。根據(jù)有用信號與噪聲頻帶分布的不同，對A/D采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字濾波的方式，以增強(qiáng)信號的有效成分，抑制噪聲和偽差，提高波形檢測的準(zhǔn)確率，降低遠(yuǎn)程預(yù)警的誤報。常用的數(shù)字濾波算法主要有平滑濾波、帶通數(shù)字濾波算法、小波變換、FFT變換以及自適應(yīng)濾波等[7]。遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)預(yù)警系統(tǒng)對實(shí)時性有較高的要求，因此在數(shù)字濾波器的設(shè)計和選擇上，濾波算法的效率、復(fù)雜度以及對波形質(zhì)量的改善方面需互相權(quán)衡。在濾波算法對ECG信號引起的失真方面，需注意50 Hz工頻陷波以及低通濾波引起的QRS波群“振鈴”現(xiàn)象。除上述對采集的動態(tài)ECG信號進(jìn)行數(shù)字濾波提供波形質(zhì)量外，實(shí)時監(jiān)護(hù)過程中還需要對導(dǎo)聯(lián)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，當(dāng)出現(xiàn)導(dǎo)聯(lián)脫落時，為避免惡性心律失常和心肌缺血漏報以及后期的動態(tài)心電報告的分析處理，遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)系統(tǒng)需及時通知監(jiān)護(hù)人員對導(dǎo)聯(lián)脫落的情況進(jìn)行處理。

1.2 特征點(diǎn)識別技術(shù)

特征點(diǎn)識別技術(shù)是遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)預(yù)警系統(tǒng)的關(guān)鍵，其準(zhǔn)確性和可靠性決定著系統(tǒng)的誤報和漏報的數(shù)量。其中ECG心拍的檢測是特征點(diǎn)識別中的首要問題，只有確定了ECG的心拍位置后，才能進(jìn)一步確定QRS波群的起止點(diǎn)、計算QRS波群寬度、T波識別、QRS主峰的極性、Q峰位置、R峰位置和S峰位置等信息[8]。目前，受限于噪聲的影響，動態(tài)心電還未能對P波實(shí)現(xiàn)有效的檢測。

常用的ECG心拍位置檢測方法有幅度法、斜率法、面積法、變換法(帶通濾波、差分、平方和積分)及小波變換等[9]。幅度法、斜率法算法實(shí)現(xiàn)簡單、效率較高，但抗噪音效果較差；小波變換具有數(shù)學(xué)顯微鏡的功能，可以在多個尺度上對心電信號進(jìn)行同時分析，可有效的抑制基線漂移、高頻噪聲和運(yùn)動干擾，但因運(yùn)算的復(fù)雜度較高，并不適用于遠(yuǎn)程實(shí)時心電的監(jiān)護(hù)；兼顧算法的效率和準(zhǔn)確度。目前，采用比較多的為帶通濾波、差分、平方和積分的變換方法，變換后再采用閾值檢測的方法，并設(shè)置一定的回檢策略，以提高心拍檢測的準(zhǔn)確率。心電波形和變換后的效果如圖2所示。

1.3 自動分析診斷技術(shù)

圖2 心電波形和變換效果圖

分析診斷模塊根據(jù)計算出的特征點(diǎn)位置，計算被監(jiān)測患者的實(shí)時心率，進(jìn)一步對ECG信號進(jìn)行分析診斷，支持的報警疾病類型主要包括長間歇、心動過速、心動過緩、室早、RonT、心房顫動、室速(室顫)、ST壓低和ST抬高[10]。還可運(yùn)用人工智能、深度學(xué)習(xí)等自動化技術(shù)提高診斷水平和效率[11]。

1.4 遠(yuǎn)程預(yù)警技術(shù)

根據(jù)分析診斷出的疾病類型，按照心律失常的嚴(yán)重程度進(jìn)行遠(yuǎn)程預(yù)警，自動將異常情況傳送到心電監(jiān)測中心，并且根據(jù)心律失常和心肌缺血變化趨勢，自適應(yīng)調(diào)整報警閾值。還可根據(jù)診斷提示相應(yīng)的緊急處置措施，緊急情況下可利用定位技術(shù)向附近醫(yī)療機(jī)構(gòu)或急救中心發(fā)出求救信息和坐標(biāo)位置，以便醫(yī)護(hù)人員及時發(fā)現(xiàn)和救治[12]。

1.5 網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)

近年來，隨著無線網(wǎng)絡(luò)的普及和移動設(shè)備的廣泛應(yīng)用，遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)也得到了突非猛進(jìn)的發(fā)展[13]。目前，國內(nèi)應(yīng)用成熟傳輸技術(shù)有藍(lán)牙技術(shù)、ZigBee、WiFi以及移動通信網(wǎng)絡(luò)等，在應(yīng)用過程中藍(lán)牙技術(shù)和ZigBee[14]技術(shù)主要是用來進(jìn)行數(shù)據(jù)的短距離傳輸，WiFi和移動通信網(wǎng)絡(luò)主要是用于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)傳輸[15]。

1.6 數(shù)據(jù)歸檔技術(shù)

監(jiān)護(hù)結(jié)束后，將記錄的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到動態(tài)心電分析系統(tǒng)中，出具一份完整的動態(tài)心電圖報告。支持編輯和分析功能：①全程心拍位置自動標(biāo)記和心拍類型自動分類的功能；②模板分類和Demix波形疊加、勾選、心拍批量編輯的功能；③偽差自動識別功能；④Lorenz—RR間期散點(diǎn)圖編輯和分析功能；⑤心率趨勢圖、柵狀圖、十二導(dǎo)聯(lián)心電圖、散點(diǎn)圖聯(lián)動的功能；⑥全十二導(dǎo)聯(lián)ST段趨勢圖；⑦事件分析和小時列表統(tǒng)計；⑧時域和頻域的心率變異性分析；⑨心室晚電位分析；⑩調(diào)整分析參數(shù)重分析的功能；

2 遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)技術(shù)研究進(jìn)展

遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)終端使用人群、內(nèi)部原理及其特點(diǎn)，決定了“人的因素”在設(shè)計中起著十分重要的作用[16]。在患者使用該系統(tǒng)時，應(yīng)該具有較高的安全性、實(shí)用性、可靠性以及操作便捷性，對于老年患者而言尤其重要，要求使用過程中操作簡單、安全可靠[17-18]。醫(yī)生使用該系統(tǒng)時，應(yīng)具有數(shù)據(jù)自動分析和提示功能，能夠幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確的做出診斷并能及時向患者反饋[19]。未來的遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)將趨于可穿戴式，而可穿戴式健康監(jiān)測將成為我國健康醫(yī)療戰(zhàn)略發(fā)展的一個重要方向[20]?！暗蛿_度、無約束”已成為心電圖采集技術(shù)的重要發(fā)展目標(biāo)之一[21]。今后的心電監(jiān)護(hù)還會更加注重使用者的體驗(yàn)，將更多的結(jié)合人因工程學(xué)進(jìn)行設(shè)計[22]。

3 展望

目前，我國的醫(yī)療資源分布不均，醫(yī)療服務(wù)資源多數(shù)集中在大、中型城市，使得小城市與廣大農(nóng)村地區(qū)難以享受優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)[2]。隨著遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)技術(shù)的發(fā)展和普及，不僅能解決偏遠(yuǎn)地區(qū)技術(shù)人員少、診斷水平低、診療不及時以及ECG設(shè)備技術(shù)不足等問題，使患者足不出戶便可享受上級醫(yī)院優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療技術(shù)服務(wù)，還可實(shí)現(xiàn)大型醫(yī)院醫(yī)療資源共享的服務(wù)體系[23]。利用遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)技術(shù)對于早期發(fā)現(xiàn)危及生命的心血管事件，及時采取干預(yù)措施，降低致死、致殘率，極大提高邊遠(yuǎn)地區(qū)患者的醫(yī)療服務(wù)和生活質(zhì)量，具有較高的臨床應(yīng)用價值[24-25]。

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The analysis about key techniques of remote ECG monitoring system/

SU Hong-sen, GAO Peng, LIU Peng//China Medical Equipment,2017,14(6):168-170.

The remote electrocardiograph (ECG) monitoring technique is a combination of microelectronics technology, artificial intelligence technology, modern communication technology and modern medical technology. The key technical points of remote ECG monitoring system includes data preprocessing, identification of feature point, analysis and diagnosis, and remote warning. By using remote ECG monitoring technique, doctors can cross the limitation of domain and implement ECG monitoring, early warning and relevant disposal measures for patients at anytime and anywhere. This new technique can achieve early prevention, early found and early treatment for patients with cardiovascular disease (CVD).

Remote monitoring; Feature recognition of EGG; Analysis and diagnosis; Early warning; Artificial intelligence

Department of Medical Engineering, 181st Hospital of Chinese People's Liberation Army, Guilin 541002, China.

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2017.06.046

[文章編號] 1672-8270(2017)06-0168-03 [中圖分類號] R-058 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A

蘇紅森,男,(1979- ),本科學(xué)歷，主管技師。解放軍第181醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程科，從事醫(yī)療設(shè)備的維修及管理工作。

2017-03-04

①解放軍第181醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程科 廣西 桂林 541002

*通訊作者：liupeng2008gl