Обнаружение QRS ЭКГ в реальном времени

В этом примере используются:

В этом примере показано, как обнаружить QRS-комплекс сигнала электрокардиограммы (ЭКГ) в реальном времени. Проект на основе модели используется для содействия разработке, тестированию и развертыванию алгоритма.

Введение

Электрокардиограмма (ЭКГ) - это запись потенциалов поверхности тела, генерируемых электрической активностью сердца. Клиницисты могут оценить состояние сердца и общее состояние здоровья человека по записи ЭКГ и выполнить дальнейшую диагностику.

Нормальная форма сигнала ЭКГ показана на следующем рисунке [1]. Из-за физиологической изменчивости комплекса QRS и различных типов шума, присутствующих в реальном сигнале ЭКГ, трудно точно обнаружить комплекс QRS.

Источники шума, которые повреждают необработанные сигналы ЭКГ, включают в себя:

Базовое странствие

Помехи линии электропередачи (50 Гц или 60 Гц)

Электромиографический (ЭМГ) или мышечный шум

Артефакты из-за движения электрода

Контактный шум электрода

Источник сигналов ЭКГ

Сигналы ЭКГ, используемые при разработке и тестировании алгоритмов обработки биомедицинских сигналов, в основном поступают из трех источников: 1) биомедицинские базы данных (например, [2]) или другие предварительно записанные данные ЭКГ; 2) имитатор ЭКГ; 3) Сбор данных ЭКГ в реальном времени.

В этом примере используются следующие предварительно записанные и смоделированные сигналы ЭКГ. Все сигналы имеют частоты дискретизации 360 Гц.

один набор записанных реальных данных ЭКГ, отобранных у здорового добровольца со средней частотой сердечных сокращений 82 удара в минуту (bpm). Эти данные ЭКГ были предварительно отфильтрованы и усилены аналоговым внешним интерфейсом перед подачей их в 12-битовый АЦП.

четыре набора синтезированных сигналов ЭКГ с различной средней частотой сердечных сокращений в диапазоне от 45 bpm до 220 bpm. [3] используется для генерации синтетических сигналов ЭКГ в MATLAB.

Ниже приведены настройки для генерации синтезированных данных ЭКГ:

Частота дискретизации: 360 Гц;

Аддитивный равномерно распределенный шум измерений: 0,005 мВ;

Стандартное отклонение частоты сердечных сокращений: 1 bpm.

Предварительная обработка и фильтрация сигналов ЭКГ

Алгоритм обнаружения QRS в реальном времени, который ссылается на [1, lab one], [4] и [5], разработан в Simulink с предположением, что частота дискретизации входного сигнала ЭКГ всегда составляет 200 Гц (или 200 выборок/с). Однако записанные реальные данные ЭКГ могут иметь различные частоты дискретизации в диапазоне от 200 Гц до 1000 Гц, например, 360 Гц в этом примере. Для сопряжения различных частот дискретизации используется блок преобразователя частоты дискретизации для преобразования частоты дискретизации в 200 Гц. Вставляют буферный блок, чтобы гарантировать, что длина входного сигнала ЭКГ кратна вычисленному коэффициенту прореживания блока преобразователя частоты дискретизации.

ЭКГ-сигнал фильтруется для формирования оконной оценки энергии в полосе частот QRS. Операция фильтрации состоит из следующих шагов:

1. Полосовой фильтр FIR с полосой пропускания от 5 до 26 Гц

2. Получение производной полосового отфильтрованного сигнала

3. Взятие абсолютного значения сигнала

4. Усреднение абсолютного значения в окне 80 мс

Обнаружение QRS сигнала ЭКГ в реальном времени

Блок обнаружения QRS обнаруживает пики отфильтрованного сигнала ЭКГ в реальном времени. Порог обнаружения автоматически корректируется на основе средней оценки среднего пика QRS и среднего пика шума. Обнаруженный пик классифицируется как комплекс QRS или как шум, в зависимости от того, выше ли он порогового значения.

Следующие правила обнаружения QRS ссылаются на детектор QRS на основе PIC, реализованный в [5].

Правило 1. Игнорируйте все пики, которые предшествуют или следуют за большими пиками менее чем на 196 мс (306 бит/мин).

Правило 2. Если возникает пик, проверьте, содержит ли необработанный сигнал как положительный, так и отрицательный наклон. Если true, сообщите о найденном пике. В противном случае пик представляет сдвиг базовой линии.

Правило 3. Если пик больше порога обнаружения, классифицируйте его как комплекс QRS. В противном случае классифицируйте его как шум.

Правило 4. Если QRS не был обнаружен в пределах 1,5 R-R интервалов, но имеется пик, который был больше половины порога обнаружения, и этот пик следовал за предыдущим обнаружением, по меньшей мере, на 360 мс, классифицируйте этот пик как комплекс QRS.

Моделирование и развертывание

1. Откройте пример модели.

2. Измените текущую папку в MATLAB ® на папку с возможностью записи.

3. На панели инструментов модели щелкните Выполнить (Run), чтобы начать моделирование. Проверьте отображение HeartRate и необработанный и отфильтрованный сигнал ЭКГ в области, которая также иллюстрирует обновление пиков, порога и расчетного среднего сердечного ритма.

4. Откройте диалоговое окно блока выбора сигналов ЭКГ. Выберите среднюю частоту сердечных сокращений сигнала ЭКГ в раскрывающемся меню. Щелкните Применить (Apply) и просмотрите результаты обнаружения в реальном времени в областях и на дисплее HeartRate.

5. Нажмите кнопку Остановить (Stop), чтобы завершить моделирование.

6. После выбора целевого оборудования можно создать код из подсистемы ECGSignalProcessing и развернуть его на целевом устройстве.