ECG в реальном времени обнаружение QRS

Этот пример использование:

Этот пример показывает, как обнаружить комплекс QRS электрокардиограммы (ECG) сигнал в режиме реального времени. Основанный на модели проект используется, чтобы помочь в разработке, тестировании и развертывании алгоритма.

Введение

Электрокардиограмма (ECG) является записью потенциалов поверхности тела, сгенерированных электрическим действием основы. Клиницисты могут оценить сердечное условие человека и полное здоровье от записи ECG и выполнить дальнейший диагноз.

Нормальная форма волны ECG проиллюстрирована в следующей фигуре [1]. Из-за физиологической изменчивости составных типов QRS и различных типов шума, существующего в действительном сигнале ECG, это сложно, чтобы точно обнаружить комплекс QRS.

Источники шума, которые повреждают необработанные сигналы ECG, включают:

Базовое блуждание

Интерференция линии электропередачи (50 Гц или 60 Гц)

Электромиографический (EMG) или шум мышц

Артефакты из-за движения электрода

Шум контакта электрода

Источник сигнала ECG

Сигналы ECG, используемые в разработке и тестировании биомедицинских алгоритмов обработки сигналов, в основном из трех источников: 1) базы данных Biomedical (например, База данных Аритмии MIT-BIH) или другие записанные заранее данные о ECG; 2) Средство моделирования ECG; 3) Сбор данных ECG в реальном времени.

В этом примере используются следующие записанные заранее и моделируемые сигналы ECG. Сигналы у всех есть частоты дискретизации 360 Гц.

один набор записанных действительных данных о ECG, выбранных от здорового волонтера со средним сердечным ритмом 82 ударов в минуту (bpm). Эти данные о ECG были предварительно отфильтрованы и усилены аналоговым фронтэндом прежде, чем накормить им ADC на 12 битов.

четыре набора синтезируемого ECG сигнализируют с различным средним сердечным ритмом в пределах от 45 bpm к 220 bpm. ECGSYN используется, чтобы сгенерировать синтетические сигналы ECG в MATLAB.

Вот настройки для генерации синтезируемых данных о ECG:

Частота дискретизации: 360 Гц;

Аддитивный равномерно распределенный шум измерения: 0,005 мВ;

Стандартное отклонение сердечного ритма: 1 bpm.

Сигнал ECG предварительная обработка и фильтрация

Алгоритм обнаружения QRS в реальном времени, какие ссылки [1, лаборатория одна], [3] и [4], разрабатываются в Simulink учитывая, что частота дискретизации сигнала входа ECG всегда - 200 Гц (или 200 выборок/с). Однако записанные действительные данные о ECG могут иметь различные частоты дискретизации в пределах от 200 Гц к 1 000 Гц, например, 360 Гц в этом примере. Чтобы соединить различные частоты дискретизации, блок конвертера частоты дискретизации используется, чтобы преобразовать частоту дискретизации в 200 Гц. Буферный блок вставляется, чтобы гарантировать, что длина сигнала входа ECG является кратной расчетному фактору десятикратного уменьшения блока конвертера частоты дискретизации.

Сигнал ECG отфильтрован, чтобы сгенерировать оконную оценку энергии в диапазоне частот QRS. Операция фильтрации имеет эти шаги:

1. КИХ-Полосовой фильтр с полосой передачи от 5 до 26 Гц

2. Взятие производной полосы пропускания отфильтрованный сигнал

3. Принимая абсолютное значение сигнала

4. Усреднение абсолютного значения более чем окно на 80 мс

Обнаружение QRS в реальном времени сигнала ECG

Блок обнаружения QRS обнаруживает peaks отфильтрованного сигнала ECG в режиме реального времени. Порог обнаружения автоматически настроен на основе средней оценки среднего пика QRS и среднего шумового пика. Обнаруженный пик классифицируется как комплекс QRS или как шум, в зависимости от того, является ли это выше порога.

Следующие правила обнаружения QRS ссылаются на основанный на PIC детектор QRS, реализованный в [4].

Правило 1. Проигнорируйте весь peaks, который предшествует или следует за большим peaks меньше чем на 196 мс (306bpm).

Правило 2. Если пик происходит, проверяйте, чтобы видеть, содержит ли необработанный сигнал и положительные и отрицательные наклоны. Если это правда, сообщите о находимом пике. В противном случае пик представляет базовый сдвиг.

Правило 3. Если пик является более крупным, чем порог обнаружения, классифицируйте его как комплекс QRS. В противном случае классифицируйте его как шум.

Правило 4. Если никакой QRS не был обнаружен в 1,5 R-to-R интервалах, но существует пик, который был более крупным, чем половина порога обнаружения, и что пик следовал за предыдущим обнаружением по крайней мере на 360 мс, классифицируйте тот пик как комплекс QRS.

Моделируйте и развернитесь

1. Откройте модель в качестве примера.

2. Измените свою текущую папку в MATLAB® к перезаписываемой папке.

3. На образцовой полосе инструмента нажмите Run, чтобы запустить симуляцию. Наблюдайте отображение HeartRate и сырые данные и отфильтрованный сигнал ECG в осциллографе, который также иллюстрирует обновление peaks, порога и оценил средний сердечный ритм.

4. Откройте диалоговое окно блока Селектора Сигнала ECG. Выберите средний сердечный ритм сигнала ECG в выпадающем меню. Нажмите Apply и наблюдайте результаты обнаружения в реальном времени в отображении HeartRate и осциллографах.

5. Нажмите Stop, чтобы закончить симуляцию.

6. После выбора целевого компьютера можно сгенерировать код от подсистемы ECGSignalProcessing и развернуть его на цели.