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        生物醫(yī)學心電信號降噪技術與應用研究

        2018-08-05 02:48:14張梅梅魏恒燁周宇太和縣人民醫(yī)院醫(yī)學裝備科安徽阜陽236600
        中國醫(yī)療器械信息 2018年12期
        關鍵詞:信號

        張梅梅 魏恒燁 周宇 太和縣人民醫(yī)院醫(yī)學裝備科 (安徽 阜陽 236600)

        生物醫(yī)學信號是指生命體發(fā)出的能夠用來反應所處狀態(tài)以及身體特征的一種不穩(wěn)定自然信號,其主要包括心電、呼吸、脈搏等[1]。心電信號的研究是治療心臟病的主要依據(jù)。人體心電圖(ECG)作為心臟電活動在人體體表的表現(xiàn)能夠客觀反映人體心臟各部位的生理狀況。人體心電信號在采集過程中易受到各種噪聲干擾,導致很多非常重要的特征信息被干擾淹沒,不利于識別診斷[2]。因此需要對心電信號的噪聲干擾進行濾波。

        1.心電信號

        1.1 心電信號產生的機理與特征

        心電信號是由人體心臟的心肌電活動的一種體現(xiàn),能夠對心臟電活動是否異常進行判定,心電信號作為生物醫(yī)學信號的一種,既有生物醫(yī)學信號得共同特征,同時又有噪聲背景強、信噪比低、幅度在mv級、隨機性強等特征。心電信號能夠客觀反映人體心臟各部位的生理狀況[3],圖1為一段正常人體心電信號波形圖。

        圖1.

        1.2 心電信號的常見噪聲與來源

        人體心電信號在采集過程中易受到各種噪聲干擾,其中常見的心電信號噪聲干擾主要為工頻干擾、肌電干擾,頻率在5~20KHz之間,通常會與心電的頻譜混在一起;基線漂移,為頻率小于1Hz的低頻干擾。

        1.3 常見降噪方法

        消除或降低心電信號噪聲的方法主要包括屏蔽過濾法、對消濾除法、電場及磁場干擾的發(fā)現(xiàn)及抑制、通過帶阻進行濾波以及現(xiàn)代數(shù)字濾波等方式、方法[4]。隨著現(xiàn)代數(shù)字信號處理技術的不斷發(fā)展,數(shù)字濾波器的功能變得越來越全面,同時應用面也越來越廣泛,能夠很好地實現(xiàn)心電信號的降噪效果。

        2.小波變換與小波閾值降噪

        2.1 小波變換

        小波變換能夠很好實現(xiàn)信號在時-頻域的局部化,同時由于其具有的“變焦”特征,非常適合用于非線性、非穩(wěn)態(tài)的生物醫(yī)學心電信號的處理。

        小波基函數(shù)的窗口面積與a,b無關,時間、尺度分辨率相互制約,不能同時增大或減小,使得小波變換非常適合處理突變信號。

        2.2 小波閾值降噪

        小波閾值降噪是通過對信號進行小波變換后,根據(jù)產生的細節(jié)系數(shù)幅值較大而噪聲對應的細節(jié)系數(shù)的幅值較小,在不同尺度上設置一合理閾值,閾值以下的系數(shù)置零,高于閾值的系數(shù)進行處理,最后經(jīng)小波逆變換,實現(xiàn)信號重構,最終達到抑制噪聲的目的的一種降噪方法。

        小波閾值降噪方法中的參數(shù)選取主要包括閾值函數(shù)的選取、小波基函數(shù)的選取、閾值選取規(guī)則選取。

        (1)閾值函數(shù)選取

        閾值函數(shù)主要包含軟閾值和硬閾值兩種,其中硬閾值處理是當小波系數(shù)絕對值不小于閾值時其大小不變,小于閾值時則置零;軟閾值處理是對較小的小波系數(shù)置零[3],較大的小波系數(shù)會向零作收縮。

        同一信號用不同小波基進行分析時,由于時頻特性不同,從而使同一信號在分析后得到的時頻特性也會不同。

        在小波閾值降噪的過程中,小波系數(shù)閾值的選取通常是最為關鍵的一步,盡管不恰當?shù)倪x擇會對降噪的效果產生直接影響,但截至目前仍未能提出一種通用的模型。

        3.心電信號小波降噪應用

        3.1 工頻干擾濾除

        頻干根據(jù)生物醫(yī)學心電信號工頻干擾頻帶互相重疊的特點,因此此處選用小波閾值降噪法通過對心電信號的小波系數(shù)進行抑制實現(xiàn)噪聲濾除。選擇MIT/BIH國際標準數(shù)據(jù)庫的心電信號,并截取其中一段作為原始心電信號,在原始心電信號基礎上加入工頻干擾后的心電信號,為小波閾值降噪法進行降噪后的心電信號。其中,圖2加入工頻干擾后的心電信號的信噪比為6db,小波閾值降噪過程小波基函數(shù)選用coif4,6層分解,采用rigrsure閾值。

        原始心電信號很光滑,加工頻干擾后的心電信號充滿毛刺,同時含有大量高頻噪聲,信號的波形非常不平滑,會嚴重干擾對信號特征的提取,影響分析結果??梢钥闯觯〔ㄩ撝到翟雽τ诠ゎl干擾的濾除具有較好的效果,同時很好地保留了生物醫(yī)學心電信號的固有特征,未出現(xiàn)嚴重的失真現(xiàn)象。

        3.2 肌電干擾濾除

        選擇MIT/BIH國際標準數(shù)據(jù)庫的心電信號,并截取其中一段作為原始心電信號,在原始心電信號基礎上加入肌電干擾后的心電信號;小波閾值降噪法進行降噪后的心電信號。其中,圖3加入肌電干擾后的心電信號的信噪比為6db,小波閾值降噪過程小波基函數(shù)選用coif4,6層分解,采用rigrsure閾值??梢钥闯觯〔ㄩ撝到翟雽τ诩‰姼蓴_的濾除具有較好的效果,同時很好地保留了生物醫(yī)學心電信號的固有特征,未出現(xiàn)嚴重的失真現(xiàn)象[5]。

        圖2. 濾波工頻干擾后的心電信號

        圖3. 濾除肌電干擾后的心電信

        圖4. 濾除基線漂移后的心電信號

        3.3 基線漂移濾除

        由于心電信號基線漂移的頻率在0.05Hz~2Hz,所以無需設定固定閾值,即可將分量置零,從而實現(xiàn)對基線漂移干擾的濾除。原始心電信號在原始心電信號基礎上加入基線漂移干擾后的心電信號;小波閾值降噪法進行降噪后的心電信號。其中,加入基線漂移干擾后的心電信號的信噪比為6db,小波閾值降噪過程小波基函數(shù)選用coif4,6層分解。

        可以看出,小波閾值降噪對于心電信號基線漂移的濾除具有較好的效果,同時很好地保留了生物醫(yī)學心電信號的固有特征,未出現(xiàn)嚴重的失真現(xiàn)象。

        4.結果與討論

        然而心電信號易受噪聲干擾影響,導致心電信號波形產生失真,丟失部分重要信息,不利于醫(yī)生做出正確的判斷。因此,需要對采集到的人體心電信號進行降噪處理,本文利用小波變換理論,選擇MIT/BIH國際標準數(shù)據(jù)庫部分數(shù)據(jù)進行了仿真驗證,從實驗結果來看,小波閾值降噪對于心電信號三種常見噪聲干擾的濾除具有較好的效果,同時很好地保留了生物醫(yī)學心電信號的固有特征,未出現(xiàn)嚴重的失真現(xiàn)象。

        盡管對于生物醫(yī)學心電信號進行了有效地降噪,并取得了一定成果,但對于其降噪方法的研究還需繼續(xù),提出更優(yōu)、更好的方法。

        [1] 劉海龍.生物醫(yī)學信號處理[M].化學工業(yè)出版社2006.

        [2] 魏航.基于小波分析的醫(yī)學信號去噪方法的研究[D].太原理工大學,2009.

        [3] 白麗榮.基于小波變換的心電信號處理技術的研究[D].山東科技大學,2005.

        [4] 馬文.基于小波變換的心電信號去噪研究[D].蘭州大學,2009.

        [5] 姚成,吳小培.小波變換與生物醫(yī)學信號處理 [J].生物學雜志,2000,17(1):24-26.

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