QRS波群

摘要： 在心电信号(ECG)采集过程中,噪声的干扰将极大地影响心电图信号的分析和处理,为了提取正确的生理信息,需要消除心电图信号中存在的噪声,心电信号中QRS波群包含了大量细节信息,常用去噪方法在消除噪声的同时会模糊QRS波的细节部分。因此,提出一种基于QRS波群独立建模的心电信号降噪方法。为了有更好的降噪效果,将心电信号划分为QRS波群和低频信号两部分,分别建立去噪模型。首先,利用连续小波变换(CWT)峰检测方法提取信号的QRS波群,选择惩罚最小二乘法(PLS)对其进行处理;然后使用分段分类协同滤波方法(SCCS)处理其他部分。当添加的噪声信号为5 dB,10 dB,15 dB,20 dB的高斯白噪声时,去噪后的心电信号的平均信噪比提升为11.46 dB,10.73 dB,9.87 dB,8.53 dB,平均均方根误差为0.0033,0.0014,0.0005,0.00033,平均PRD为15.25,9.26,5.69,3.74。实验数据来源于MIT⁃BIH心律异常数据库,最后的仿真实验结果表明提出的方法可以对心电信号进行有效去噪。

摘要： 为快速准确地检测出心电信号中的QRS波群,提出一种基于残差网络(ResNet)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度学习模型—ResBiLSTM,检测QRS波群的起始点和终点.实验结果表明:相比于传统的QRS波群检测方法,ResBiLSTM提高了检测效率,且具有较强的鲁棒性,能够准确检测不同形态的QRS波群.

摘要： 文章对心电信号中的QRS波群进行了检测研究,利用K-means预处理从心电信号中筛选出QRS波群,再利用差分绝对值极值算法对心电信号中的QRS波群进行检测,降低了算法的复杂度、提高了算法的准确率。利用该算法对所采集的5组心电信号和MIT-BIH数据库中的5组心电信号中的QRS波群进行检测,综合准确率达到99.64%。

摘要： 文章对心电信号中的QRS波群进行了检测研究,利用K-means预处理从心电信号中筛选出QRS波群,再利用差分绝对值极值算法对心电信号中的QRS波群进行检测,降低了算法的复杂度、提高了算法的准确率.利用该算法对所采集的5组心电信号和MIT-BIH数据库中的5组心电信号中的QRS波群进行检测,综合准确率达到99.64％.

摘要： 尖端扭转型室速是一种较为严重的室性心律失常,发作时呈室性心动过速特征,发作频率约200~250次/分,增宽变形的QRS波群围绕基线不断扭转主波正负方向,每连续出现3~10个同类波后就翻向对侧,典型者多伴有QT间期延长。其发生机理与折返有关,因心肌细胞传导缓慢、心室复极不一致引起。临床表现为反复发作的心源性晕厥或阿-斯综合征,可发展为室颤致死;如合并其他病变,表现更复杂。笔者就一则甲状腺功能减退致尖端扭转型室速病例介绍如下,供大家参考。

摘要： 对心电图仪采集的数据进行滤波和QRS波的检测及波长的测量,可以大大缩短医师在大量心电波形中找到异常波形的时间,提高工作效率.提出了一种基于差分过零检测法的实时心电图QRS波检测的方法,先滤除原始信号的基线偏移和高频干扰,再通过差分、非线性映射等步骤在信号中提取QRS波的特征,经实验证明,该方法适用于实际应用.

摘要： 本例12导联心电图可见P波符合窦性心律特征,PP间期规则,频率103次/min。R6、R7,R12、R13,R18、R19前PR间期固定约0.17s,明确为窦性顺传QRS波群。R2、R8、R14、R20提前发生,QRS波群前未见P波,形态略畸形,首先考虑为室性期前收缩,其后均可见连续两次窦性P波落入T波顶峰前,并且顺传QRS波群,PR间期0.44 s,提示房室结慢径路顺传所致。R5、R11、R17前可见窦性P波,QRS形态与上述室性期前收缩一致,PR间期虽固定,但是显著短于窦性顺传PR间期,因此同样考虑为室性期前收缩。

摘要： cqvip:本例12导联心电图可见P波符合窦性心律特征,PP间期规则,频率103次/min。R6、R7,R12、R13,R18、R19前PR间期固定约0.17s,明确为窦性顺传QRS波群。R2、R8、R14、R20提前发生,QRS波群前未见P波,形态略畸形,首先考虑为室性期前收缩,其后均可见连续两次窦性P波落入T波顶峰前,并且顺传QRS波群,PR间期0.44 s,提示房室结慢径路顺传所致。R5、R11、R17前可见窦性P波,QRS形态与上述室性期前收缩一致,PR间期虽固定,但是显著短于窦性顺传PR间期,因此同样考虑为室性期前收缩。

摘要： 在与心电图相关的前沿应用中,需要获得心电图中QRS波群和R峰的准确位置,但现有的QRS波群检测算法在干扰条件下准确度不足.针对这个问题,提出了一种能准确检测QRS波群和R峰的方法.该方法先使用一种基于局部方差的非线性变换对心电图中的QRS波群进行增强,然后基于已被检测到的QRS波群的信息来设置动态阈值找出新的QRS波群,最后,一种准确的R峰识别方法被用来找到R峰的位置.相对于现有的算法,该算法在多个开源心电数据库上达到了较高的性能,并对QT数据库达到99.98%的灵敏度,99.94%的真阳率,和0.08%的误检率.

摘要： 目的：建立清醒状态记录小型猪心电图的方法,并对3个品系小型猪6个导联心电图进行分析比较。rn 方法：选用4月龄广西巴马猪7头、5月龄五指山小型猪6头、中国农大小型猪10头,清醒状态下吊床保定,测定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Avr、Avl和Avf 6个导联的心电图。rn 结果： 3个品系小型猪心电图的波形与人相似,心率较快,在3个品系之间差别不明显,存在偶发性窦性心率不齐。广西巴马猪、五指山小型猪和中国农大小型猪的P-R间期分别介于0.08～0.10 s、0.08～0.11 s和0.08～0.11 s； QRS波群分别介于0.04～0.06 s、0.04～0.07 s和0.04～0.05 s。3个品系小型猪均有清晰的S-T段,偏移小于1mm。rn 结论：本研究获得了3个品系小型猪清醒状态时的心电图基本数据,经比较,3个品系之间无明显差异。

摘要： 目的：建立清醒状态记录小型猪心电图的方法,并对3个品系小型猪6个导联心电图进行分析比较。rn 方法：选用4月龄广西巴马猪7头、5月龄五指山小型猪6头、中国农大小型猪10头,清醒状态下吊床保定,测定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Avr、Avl和Avf 6个导联的心电图。rn 结果： 3个品系小型猪心电图的波形与人相似,心率较快,在3个品系之间差别不明显,存在偶发性窦性心率不齐。广西巴马猪、五指山小型猪和中国农大小型猪的P-R间期分别介于0.08～0.10 s、0.08～0.11 s和0.08～0.11 s； QRS波群分别介于0.04～0.06 s、0.04～0.07 s和0.04～0.05 s。3个品系小型猪均有清晰的S-T段,偏移小于1mm。rn 结论：本研究获得了3个品系小型猪清醒状态时的心电图基本数据,经比较,3个品系之间无明显差异。

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摘要： 目的：建立清醒状态记录小型猪心电图的方法,并对3个品系小型猪6个导联心电图进行分析比较。rn 方法：选用4月龄广西巴马猪7头、5月龄五指山小型猪6头、中国农大小型猪10头,清醒状态下吊床保定,测定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Avr、Avl和Avf 6个导联的心电图。rn 结果： 3个品系小型猪心电图的波形与人相似,心率较快,在3个品系之间差别不明显,存在偶发性窦性心率不齐。广西巴马猪、五指山小型猪和中国农大小型猪的P-R间期分别介于0.08～0.10 s、0.08～0.11 s和0.08～0.11 s； QRS波群分别介于0.04～0.06 s、0.04～0.07 s和0.04～0.05 s。3个品系小型猪均有清晰的S-T段,偏移小于1mm。rn 结论：本研究获得了3个品系小型猪清醒状态时的心电图基本数据,经比较,3个品系之间无明显差异。

摘要： 目的：建立清醒状态记录小型猪心电图的方法,并对3个品系小型猪6个导联心电图进行分析比较。rn 方法：选用4月龄广西巴马猪7头、5月龄五指山小型猪6头、中国农大小型猪10头,清醒状态下吊床保定,测定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Avr、Avl和Avf 6个导联的心电图。rn 结果： 3个品系小型猪心电图的波形与人相似,心率较快,在3个品系之间差别不明显,存在偶发性窦性心率不齐。广西巴马猪、五指山小型猪和中国农大小型猪的P-R间期分别介于0.08～0.10 s、0.08～0.11 s和0.08～0.11 s； QRS波群分别介于0.04～0.06 s、0.04～0.07 s和0.04～0.05 s。3个品系小型猪均有清晰的S-T段,偏移小于1mm。rn 结论：本研究获得了3个品系小型猪清醒状态时的心电图基本数据,经比较,3个品系之间无明显差异。

摘要： 近年来，国外学者采用各种数学模型和统计分析方法，期望能够对QRS波群进行有效的自动分类。大量的研究表明QRS波群自动分类准确性在相当程度上取决于所选取的特征变量、选用的分类方法以及训练数据集。本文采用基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)，首先用形态学方法对QRS波群进行描述，提取有效的特征变量，通过减法聚类进行聚类分析，以减少训练样本的数目；然后将模糊网络和神经网络进行有机结合，用神经网络实现模糊系统。该方法同时具有模糊推理的可理解性与神经网络的学习能力，并且考虑了训练数据集对分类结果的影响。最后通过MIT-BIH心律失常数据对该模型进行验证。

摘要： 近年来，国外学者采用各种数学模型和统计分析方法，期望能够对QRS波群进行有效的自动分类。大量的研究表明QRS波群自动分类准确性在相当程度上取决于所选取的特征变量、选用的分类方法以及训练数据集。本文采用基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)，首先用形态学方法对QRS波群进行描述，提取有效的特征变量，通过减法聚类进行聚类分析，以减少训练样本的数目；然后将模糊网络和神经网络进行有机结合，用神经网络实现模糊系统。该方法同时具有模糊推理的可理解性与神经网络的学习能力，并且考虑了训练数据集对分类结果的影响。最后通过MIT-BIH心律失常数据对该模型进行验证。

摘要： 近年来，国外学者采用各种数学模型和统计分析方法，期望能够对QRS波群进行有效的自动分类。大量的研究表明QRS波群自动分类准确性在相当程度上取决于所选取的特征变量、选用的分类方法以及训练数据集。本文采用基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)，首先用形态学方法对QRS波群进行描述，提取有效的特征变量，通过减法聚类进行聚类分析，以减少训练样本的数目；然后将模糊网络和神经网络进行有机结合，用神经网络实现模糊系统。该方法同时具有模糊推理的可理解性与神经网络的学习能力，并且考虑了训练数据集对分类结果的影响。最后通过MIT-BIH心律失常数据对该模型进行验证。

摘要： 近年来，国外学者采用各种数学模型和统计分析方法，期望能够对QRS波群进行有效的自动分类。大量的研究表明QRS波群自动分类准确性在相当程度上取决于所选取的特征变量、选用的分类方法以及训练数据集。本文采用基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)，首先用形态学方法对QRS波群进行描述，提取有效的特征变量，通过减法聚类进行聚类分析，以减少训练样本的数目；然后将模糊网络和神经网络进行有机结合，用神经网络实现模糊系统。该方法同时具有模糊推理的可理解性与神经网络的学习能力，并且考虑了训练数据集对分类结果的影响。最后通过MIT-BIH心律失常数据对该模型进行验证。

摘要： 近年来，国外学者采用各种数学模型和统计分析方法，期望能够对QRS波群进行有效的自动分类。大量的研究表明QRS波群自动分类准确性在相当程度上取决于所选取的特征变量、选用的分类方法以及训练数据集。本文采用基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)，首先用形态学方法对QRS波群进行描述，提取有效的特征变量，通过减法聚类进行聚类分析，以减少训练样本的数目；然后将模糊网络和神经网络进行有机结合，用神经网络实现模糊系统。该方法同时具有模糊推理的可理解性与神经网络的学习能力，并且考虑了训练数据集对分类结果的影响。最后通过MIT-BIH心律失常数据对该模型进行验证。

摘要： 本发明实施例公开了一种宽QRS波群心动过速的识别方法、装置、设备及计算机可读介质，其中，所述方法包括：获取待识别的心电图数据，待识别的心电图数据至少包括至少两种预设导联的心电数据；按照数据合成算法，根据至少两种预设导联的心电数据生成与待识别的心电图数据对应的合成心电数据；计算合成心电数据的R波峰时间、R波空间Vi/Vt比值、R波峰/末峰时间比值；根据计算得到的R波峰时间、R波空间Vi/Vt比值、R波峰/末峰时间比值，确定与待识别的心电图数据对应的心动过速类型，心动过速类型包括室性心动过速和室上性心动过速。采用本发明，可提高根据心电图数据识别宽QRS波群心动过速种类和形式的识别准确率。

摘要： 本申请涉及一种基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法和装置，以不同形态类型QRS波群形成若干训练集，并分别训练构建多个深度自编码器模型，而后新的待测心拍分别输入到训练好的所有深度自编码器模型中，通过对比输入与输出的均方误差，选取均方误差中的最小值来确定QRS波群的形态类型，使得本申请的基于深度自编码器的QRS波群形态识别方法和装置具有识别准确度高，不依赖判断者经验的优点。

摘要： 本申请涉及一种高频QRS波群数据分析方法及装置。所述方法包括：获取通过至少一条心电图导联输出的高频QRS波形数据；根据高频QRS波形数据通过第一函数计算振幅下降相对值和振幅的绝对值，形成导联阳性指标；根据高频QRS波形数据通过第二函数计算波形变化形状指标，所述波形变化形状指标用于指示波形变化所属形状类别；根据导联阳性指标和波形变化形状指标，通过第二预设规则分析，标注所述高频QRS波形数据对应的关注级别。采用本方法可对高频QRS波形进行简单量化，减少医生的心电图阅片时间。

摘要： 本发明公开了一种基于特征模板匹配的QRS波群检测方法、装置、介质及设备，属于心电学技术领域。首先对心电信号进行预处理，然后使用预处理后的信号进行特征转换；再选择可靠的经典检测算法对QRS波群进行严格地阈值筛选，使得QRS波群的误报率极低；之后使用筛选出的QRS波群制作多类特征模板；进而再用降低阈值的经典检测算法筛选待匹配的QRS波群，保持极低的漏报率；最后使用多类特征模板对候选QRS波群进行相似度匹配计算，并进行阈值划分，再将结果中的QRS波群重采样至原始频率即可。本发明采用多类QRS波群模板和多种波形特征相结合的方法，相对于现有技术，在保持较高检测准确率的同时有效地提高检测速度。

摘要： 本申请实施例公开了一种多导联QRS波群检测方法、装置、设备及存储介质，涉及心电检测技术领域，其包括：获取多导联心电信号中每个单导联心电信号对应的QRS波群位置概率序列；融合各QRS波群位置概率序列得到融合概率序列；按照设定计算规则处理融合概率序列中处于滑动窗口范围内的各第一采样点得到融合概率序列的积分序列；基于积分序列中各第二采样点对应的第一数值得到多导联心电信号的QRS波群检测结果。采用上述方法可以解决现有技术中检测QRS波群时没有充分挖掘多导联心电信号包含的信息，使得检测结果正确率有限的技术问题，通过积分序列确定QRS波群检测结果，有效考虑了多导联心电信号包含的信息，可以更准确的检测出多导联心电信号中的QRS波群。

摘要： 本发明提供一种多导联心电信号的QRS波群校验方法、装置及设备、介质，所述方法包括：获取各导联的心电信号被检出的QRS波群的位置数据；基于所获取的位置数据，识别出各导联的心电信号被检出的QRS波群中，属于同一心拍的QRS波群；基于每个心拍的QRS波群数与采集心电信号的导联数，计算出该心拍的QRS波群检出比；至少将每个心拍的QRS波群检出比，作为该心拍的特征量，输入训练好的分类模型进行分类，得到表示该心拍的QRS波群是否为误检的QRS波群的分类结果。实施本发明实施例，可以准确地校验出各导联的心电信号前期被检测出的QRS波群是否为误检的QRS波群，尽可能避免误检造成的问题。

摘要： 本发明公开了一种心电QRS波群的检测方法，包括使用极值法寻找QRS波中的波峰和波谷，再通过找到的极值点，结合等电位段电位值、幅值信息来检出QRS波群中的各个子波形，确定QRS波群的时间位置，从而可清楚地显示QRS波群形态及计算出心率；QRS波群的精确检测是心电图自动诊断的基础。因为只有在确定QRS波群的检测后才有可能计算心率即每分钟心跳的次数、心率变异性及其他心电图各波段时间间隔测量和幅度测量。

摘要： 本发明为一种基于QRS波群不定次循环叠加的心电图心搏分类方法，包括以下步骤：步骤一：单导联心电信号获取及预处理；步骤二：心电样本数据4个等级干扰的识别；步骤三：心搏聚类分析；步骤四：第一次构建叠加波，本步骤针对每个心电样本构建独特的心搏叠加波；步骤五：确定主导节律是窦性心律还是房颤心律，根据步骤二的心搏干扰识别，对只有1级和2级干扰级别的心搏进行房颤分析；步骤六：计算主导节律的RR间期并进行心搏早搏识别；步骤七：计算样本全部心搏当前判定类型和上一轮循环的结果相比是否均没有变化；步骤八：重复步骤七，直至循环到全部心搏当前判定类型和上一轮循环判定类型相同，才完成所有心搏的类型识别。

摘要： 本发明公开了一种QRS波群的检测方法及装置，该方法一具体实施方式包括：首先，对目标对象的原始心电信号进行预处理，得到高频信号；并将高频信号按照预设时间窗口计算滑动平均值，得到平均频率信号；之后采用双阈值法对平均频率信号依次进行检测，得到准极值对信号；其中，准极值对信号包括极大值信号和极小值信号；最后若准极值对信号满足第一预设条件，则确定准极值对信号具有对应的QRS波群。由此，本实施例能够基于双阈值法对心电信号进行检测，并基于第一预设条件判断检测后所获得的准极值对信号是否具有对应的QRS波群，提高了QRS波群检测的准确率，解决了现有技术中由于心电信号幅度波动较大导致QRS波群检测不准确的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于特征模板匹配的QRS波群检测方法、装置、介质及设备，属于心电学技术领域。首先对心电信号进行预处理，然后使用预处理后的信号进行特征转换；再选择可靠的经典检测算法对QRS波群进行严格地阈值筛选，使得QRS波群的误报率极低；之后使用筛选出的QRS波群制作多类特征模板；进而再用降低阈值的经典检测算法筛选待匹配的QRS波群，保持极低的漏报率；最后使用多类特征模板对候选QRS波群进行相似度匹配计算，并进行阈值划分，再将结果中的QRS波群重采样至原始频率即可。本发明采用多类QRS波群模板和多种波形特征相结合的方法，相对于现有技术，在保持较高检测准确率的同时有效地提高检测速度。