朱莉波，胡銳，聶歡

廣東工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，廣東 廣州 510006

引言

心電圖（Electrocardiogram，ECG）是心臟活動(dòng)相關(guān)的電位變化圖，它是醫(yī)生診斷疾病的一種現(xiàn)代技術(shù)，尤其在確診和鑒別各種心律失常方面，心電圖診斷方法較其他診斷方法都可靠。由于ECG和絕大多數(shù)的生物醫(yī)學(xué)信號一樣，都是信嗓比很低的微弱信號，往往混有很強(qiáng)的背景噪聲，主要的嗓聲為工頻干擾、肌電干擾、基線漂移等，在各種噪聲中對信號影響最大的是基線漂移嗓聲。而心電信號是臨床診斷心電疾病的重要依據(jù)，存在基線噪聲會(huì)影響醫(yī)療的準(zhǔn)確性[1-3]，因此，在ECG檢測識別過程中，消除基線漂移具有極其重要的實(shí)用價(jià)值和臨床意義[4-5]。

目前已經(jīng)有許多去除心電信號中的基線漂移方法的報(bào)道。如中值濾波法[6-7]，它結(jié)構(gòu)簡單，易于實(shí)現(xiàn)，但是計(jì)算出來的基線精度不高。如有限長單位沖激響應(yīng)（Finite Impulse Response，F(xiàn)IR）濾波[8-9]，雖然FIR濾波器設(shè)計(jì)簡單，但是截止頻率固定，在噪聲頻率超過其截止頻率時(shí)無法發(fā)揮濾波作用，如小波濾波[10]。小波自適應(yīng)濾波精度相對較高，但需要與噪聲有關(guān)而與信號無關(guān)的參考信號，從體表采集到的ECG信號難以滿足要求。如三次樣條插值方法[11-12]，三次樣條插值方法濾除基線漂移的關(guān)鍵在于是否準(zhǔn)確找到基準(zhǔn)點(diǎn)，如果不能準(zhǔn)確找到基準(zhǔn)點(diǎn)則方法精度不高。

前面有學(xué)者運(yùn)用了多種方法去除基線漂移，本文提出了一種新的基于無模型自適應(yīng)預(yù)測控制的心電基線漂移抑制方法，旨在改進(jìn)現(xiàn)有方法的不足和缺點(diǎn)，有效的去除心電的基線漂移現(xiàn)象，為將來發(fā)展的可穿戴，移動(dòng)醫(yī)療設(shè)備等提供良好的理論和應(yīng)用基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 基于無模型自適應(yīng)預(yù)測控制的心電基線漂移抑制心電系統(tǒng)控制

反饋是該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要方式，在進(jìn)行系統(tǒng)分析綜合時(shí)，能提供更多的校正信息，形成抑制或消除擾動(dòng)影響、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制的應(yīng)用。因而設(shè)計(jì)基于無模型自適應(yīng)預(yù)測控制的心電基線漂移抑制心電系統(tǒng)控制圖，見圖1。

圖1 系統(tǒng)控制圖

1.2 基于無模型自適應(yīng)預(yù)測控制的心電基線漂移抑制方法

在系統(tǒng)的綜合設(shè)計(jì)中，輸入為控制信號和期望輸出經(jīng)過控制系統(tǒng)、反饋調(diào)節(jié)輸出抑制基線漂移的信號，無模型自適應(yīng)預(yù)測控制的心電基線漂移抑制方法實(shí)施流程圖，見圖2。

圖2 方法流程圖

1.3 算法分析

基于無模型自適應(yīng)預(yù)測控制的心電基線漂移抑制算法[13-16]分析如下：

（1）預(yù)設(shè)期望輸出 ～y(k)，其中選擇的期望輸出數(shù)據(jù)是沒有基線漂移的，也就是基線值為零的一組數(shù)據(jù)。

（2）根據(jù)無模型自適應(yīng)控制算法計(jì)算出輸入控制信號Δu(k)，設(shè)置的預(yù)測模型為見式(1)：

接下來引入時(shí)間滯后常數(shù)τ，將帶時(shí)間滯后常數(shù)τ的兩組輸入值之間的變化率，作為輸入準(zhǔn)則函數(shù)中的一個(gè)重要的約束，見式(2)：

（3）估計(jì)偽偏導(dǎo)數(shù)φ(k)：采用改進(jìn)后的輸入準(zhǔn)則函數(shù)，改進(jìn)后的偽偏導(dǎo)數(shù)見式(3)：

其中，μ＞0是權(quán)重因子，0＜η≤1是步長因子。然后根據(jù)預(yù)測方法，對偽偏導(dǎo)數(shù)進(jìn)行預(yù)測。

（4）根據(jù)偽偏導(dǎo)數(shù)構(gòu)建AI矩陣，形成整個(gè)控制系統(tǒng)。通過系統(tǒng)中的 φc(k)，φc(k+1)，...φc(k+Nu-1)構(gòu)建 AI矩陣，從而構(gòu)建控制系統(tǒng)。

2 結(jié)果

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為兩類：人工合成的兩種模擬基線漂移與來自MIT-BIH數(shù)據(jù)庫的經(jīng)過處理的正常的ECG數(shù)據(jù)疊加構(gòu)成的第一類實(shí)驗(yàn)ECG數(shù)據(jù)，兩種模擬的基線分別是正弦函數(shù)和三次樣條插值函數(shù)，以及來自臨床的ECG數(shù)據(jù)形成的第二類實(shí)驗(yàn)ECG數(shù)據(jù)。

2.1 第一類實(shí)驗(yàn)ECG數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

正弦函數(shù)的基線和正常心電信號合成之后的數(shù)據(jù)，分別經(jīng)過無模型自適應(yīng)方法和中值濾波方法得到的信號和基線，見圖 3～4。

圖3 正弦函數(shù)為模擬基線的各種基線圖

圖4 正弦函數(shù)為模擬基線的各種信號圖

三次樣條插值函數(shù)的基線和正常心電信號合成之后的數(shù)據(jù)，分別經(jīng)過無模型自適應(yīng)方法和中值濾波方法得到的信號和基線，見圖5～6。

圖5 三次樣條插值函數(shù)為模擬基線的各種基線圖

圖6 三次樣條插值函數(shù)為模擬基線的各種信號圖

圖3a與圖5a是模擬的原始基線，分別由正弦函數(shù)與三次樣條插值函數(shù)繪制，與正常的心電信號疊加，經(jīng)過自適應(yīng)濾波與中值濾波之后得到的信號與原始正常心電信號比較，得到5b與5c的基線圖，將濾波之后的基線與原始基線比較得到5d與5e的基線區(qū)別圖，可以比較出自適應(yīng)濾波比中值濾波濾除的基線更多，從而得出自適應(yīng)濾波的優(yōu)勢。

圖4a與圖6a的原始信號分別是來自MIT-BIH數(shù)據(jù)庫的經(jīng)過處理的正常的ECG數(shù)據(jù)和正弦函數(shù)與三次樣條插值函數(shù)的模擬基線疊加的，經(jīng)過無模型自適應(yīng)方法與中值濾波之后去除基線之后得到6b與6c的信號。

從上面的圖表可以簡單的看出自適應(yīng)濾波之后的基線與原始基線的差的數(shù)值整體要比中值濾波的數(shù)據(jù)小，整體效果好，原本存在于混合心電信號中的基線漂移成分被有效剔除了，且信號表征生理意義的波群被有效保存下來。以正弦函數(shù)和三次樣條插值函數(shù)作為基線的合成數(shù)據(jù)在無模型自適應(yīng)方法和中值濾波方法中的信噪比數(shù)值，見表1。

表1 信噪比比對表

信噪比越高，則輸出信號與理論信號的差別就越少，從上表可以看出，無模型自適應(yīng)方法整體比中值濾波方法的信噪比高，則說明無模型自適應(yīng)方法比自適應(yīng)方法的去除基線漂移的效果好，而三次樣條插值函數(shù)作為基線的合成數(shù)據(jù)比正弦函數(shù)的效果好。

2.2 第二類臨床的ECG數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

來源于臨床的ECG數(shù)據(jù)，經(jīng)過無模型自適應(yīng)方法去除基線之后的圖形，見圖7。

圖7 臨床數(shù)據(jù)信號

將去除基線之后的信號進(jìn)行一種工業(yè)上的判斷法進(jìn)行估計(jì)。方法如下，首先在數(shù)據(jù)中給定一個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，向后搜索到R峰（最高的點(diǎn)），找到位于R峰前一段最為平坦的樣本（約20 ms），取20個(gè)數(shù)據(jù)的均值作為等電位線的估計(jì)，與預(yù)測為零的基線之間的差為5.443。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，等電位線的估計(jì)值較小，無模型自適應(yīng)方法去除基線方法優(yōu)良。

3 結(jié)論

本文提出了一種基于無模型自適應(yīng)預(yù)測控制算法的心電基線漂移抑制方法，此方法的目的在于有效的去除基線漂移，為心電圖的有效診斷提供預(yù)處理。所形成的整個(gè)系統(tǒng)對基線漂移的去除具有去燥效果好，信噪比高，速度快，通用性強(qiáng)等特點(diǎn)，具有極其重要的實(shí)用價(jià)值和臨床意義。本研究的創(chuàng)新之處在于在傳統(tǒng)的自適應(yīng)算法基礎(chǔ)之上加入了一個(gè)約束公式形成了改進(jìn)后的偽偏導(dǎo)數(shù)，從而構(gòu)建矩陣，形成控制系統(tǒng)。本研究的社會(huì)意義在于基線漂移信號整體上表征為一種混雜于正常采集信號中的低頻噪聲，該種噪聲會(huì)影響正確解析以及判斷采集信號，進(jìn)而可能造成疾病誤判、物質(zhì)組分識別錯(cuò)誤等嚴(yán)重的后果。作為信號質(zhì)量保證的主要預(yù)處理操作，去除基線漂移信號對后續(xù)信號分析起到了重要作用[17]。在采集心電信號過程中，基線可能出現(xiàn)極端現(xiàn)象，如使用可穿戴式儀器采集心電信號時(shí)，身體劇烈運(yùn)動(dòng)，引起基線大幅度漂移，致使心電信號到達(dá)頂峰失效。在心電信號的研究中，可穿戴式測量心電儀器正在發(fā)展，未來可在此無模型自適應(yīng)算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)，將大幅度漂移的基線拉回等位線，有效的處理心電信號，為醫(yī)療設(shè)備產(chǎn)生實(shí)用價(jià)值。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 朱杰,檀柒惠.消除心電信號基線漂移簡單方法及仿真[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2012,(8):16-20.

由于航空模型朝著微小智能化的方向發(fā)展，相反，其承載能力也會(huì)相對薄弱，而圖形圖像傳輸設(shè)備也必須向微型和智能化的方向發(fā)展。另外，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)中，各種科學(xué)設(shè)備之間的信息傳遞通常是通過數(shù)字實(shí)現(xiàn)的，因此，圖像處理設(shè)備的圖形與數(shù)字轉(zhuǎn)化技術(shù)也是一個(gè)重要方向。圖像采集完成后，需要采用傳輸器上的圖形圖像處理設(shè)備將其轉(zhuǎn)化成數(shù)字信息傳到地面計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

[2] 李延軍,嚴(yán)洪,王增麗.心電基線漂移去除方法的比較研究[J].航天醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)工程,2009,37:381-386.

[3] 丁銳,李國軍,王青.心電信號基線漂移去除方法研究[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,(5),655-660.

[4] 李小科.無模型自適應(yīng)預(yù)測算法及其在非線性過程控制中的應(yīng)用[D].甘肅:蘭州大學(xué),2016.

[5] Wei Z,Xueyun W,Jian JZ,et al.Noninvasive fetal ECG estimation using adaptive comb filter[J].Comput Methods Programs Biomed,2013,112(1):125-134.

[6] 趙健,郝繼飛,張道明.快速中值濾波在濾除心電信號基線漂移中的應(yīng)用[J].電子世界,2012,22:50-51.

[8] 吳軍,李勁松,雷健波,等.胎心電監(jiān)測國內(nèi)外現(xiàn)狀研究綜述[J].中國醫(yī)療設(shè)備,2017,32(7):106-109.

[9] Van Alsté JA,Schilder TS.Removal of base-line wander and power-line interference from the ECG by an efficient FIR filter with a reduced number of taps[J].IEEE Trans Biomed Eng,1985,32(12):1052-1060.

[10] 胡廣平,周華強(qiáng).基于小波變換的心電采集分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)測量與控制,2014,22(3):854-856.

[11] 萬相奎,唐文普,張賴,等.改進(jìn)的三次樣條插值心電基線漂移濾波法[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2016,(2):227-231.

[12] 夏恒超,詹永麒.一種新的基于三次樣條插值技術(shù)的心電圖基線漂移消除方法[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2003,20(3):524-526.

[13] 祁才君.數(shù)字信號處理技術(shù)的算法分析與應(yīng)用[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2005.

[14] 皇甫堪,陳建文.現(xiàn)代數(shù)字信號處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003.

[15] 孫洪譯.數(shù)字信號處理——基于計(jì)算機(jī)的方法[M].北京:電子工業(yè)出版社,2006.

[16] 鄭秀玉,盧瑞祥.基于FIR濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的心電信號預(yù)處理算法[J].中國醫(yī)療設(shè)備,2015,30(9):20-23.

[17] 歐輝彬.胎兒心電信號檢測及監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J].中國醫(yī)療設(shè)備,2017,32(3):107-109.