操作員心電信號(hào)QRS波檢測(cè)及分析

管天洋　黃宇霆　羅興林　秦珂　葉永峰　王嬈芬

摘 要 人體內(nèi)蘊(yùn)藏著十分豐富的生物電信號(hào)，心電信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，是心臟電活動(dòng)在人體體表的表現(xiàn)，能夠較準(zhǔn)確的傳達(dá)出被測(cè)者的生理狀況。本文通過編程實(shí)現(xiàn)了對(duì)QRS波群的檢測(cè)，檢測(cè)分為兩個(gè)階段：第一階段是對(duì)心電信號(hào)極值的判斷找到R波，由于R波兩側(cè)即為Q波和S波，所以第二階段就是確定QS波。在找到準(zhǔn)確的QRS波的基礎(chǔ)上，計(jì)算了多種基于QRS波的心電特征，分析了QRS波特征與操作員任務(wù)難度、疲勞等的相關(guān)性。

關(guān)鍵詞 心電信號(hào) QRS波群 QRS波檢測(cè)

中圖分類號(hào)：R540.41? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2016.01.016

Operator ECG QRS Detection and Analysis

GUAN Tianyang， HUANG Yutin， LUO Xinglin， QIN Ke， YE Yongfeng， WANG Raofen

（School of Electronic & Electric Engineering， Shanghai University Of Engineering Science， Shanghai 201620）

Abstract Human intrinsic contains many types of biological signals. The electroencephalogram （ECG） signal is one of the body's most important physiological signal， which performs as the heart's electrical activity in the human body surface. The ECG can reflect the operator's physiological conditions. The aim of this paper is to detect and analyze the QRS peak of the operator's ECG. First， the R peak was detected through program. Then Q and S peak was obtained. After that kinds of features were calculated. Relations between ECG features and operator's task load were analyzed.

Key words ECG signal; QRS peak; ECG features

0 引言

科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，人體蘊(yùn)藏著各種各樣的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)，部分信號(hào)對(duì)判斷人體生命狀況極其重要，而處理其中的心電信號(hào)是十分必要的。隨著科技的發(fā)展，運(yùn)用計(jì)算機(jī)來分析心電信號(hào)成了一種越來越流行的診斷手段。在心臟功能方面，心電監(jiān)護(hù)方面，將病人的心電信號(hào)進(jìn)行采集，然后與正常人的心電信號(hào)進(jìn)行對(duì)比分析，可以檢測(cè)出許多其他手段檢測(cè)不出的細(xì)節(jié)信息。

在臨床上，分析心電信號(hào)，可以確診心肌梗塞及急性冠狀動(dòng)脈供血不足，協(xié)助診斷慢性冠脈供血不足、心肌炎、心肌病及心包炎，判定有無心房、心室肥大，從而協(xié)助某些心臟病的病因?qū)W診斷，例如風(fēng)濕性、肺源性、高血壓性和先天性心臟病等，觀察某些藥物對(duì)心肌的影響，包括治療心血管疾病的藥物（如洋地黃、抗心律失常藥物）及可能對(duì)心肌有損害的藥物。

此外，心電信號(hào)可以反映人體的心理狀態(tài)，例如人緊張時(shí)，心跳加速，疲勞時(shí)，心率放緩等，已有一些研究進(jìn)行了心電信號(hào)與操作員心理狀態(tài)的分析。本文主要采用一定的方法進(jìn)行QRS波檢測(cè)，在此基礎(chǔ)上，再計(jì)算心電特征，分析、研究操作員任務(wù)負(fù)荷、疲勞等與心電特征的相關(guān)性。

1 QRS波的檢測(cè)方法

在有大量數(shù)據(jù)需要檢測(cè)的時(shí)候，以軟件為主的方法實(shí)現(xiàn)QRS波的檢測(cè)就顯得方便快捷，極度占優(yōu)。Q波和S波通常是低幅高頻波，一般Q波位于R波之前，S波位于R波之后 ，由于他們是一般向下的波，所以他們的峰值點(diǎn)和極值是對(duì)應(yīng)的。因次只需要在檢測(cè)到R波后向左和向右分別搜尋到極值點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的就是Q波和S波。

R波的檢測(cè)利用其為心電信號(hào)圖形中為最高點(diǎn)的特性。在整個(gè)數(shù)據(jù)中，只需要找出所有的峰值點(diǎn)，將所有峰值點(diǎn)從大到小排序，依據(jù)總數(shù)據(jù)長(zhǎng)度以及采樣頻率來確定取前幾位的平均值。確立R波的最大幅度平均值以及最小幅度平均值，確立R波閾值并取大于平均值的最大值為R波，直接進(jìn)行逐個(gè)判斷后可以確定所有的R波峰值點(diǎn)。在R波檢測(cè)出來之后，Q、S波的檢測(cè)就容易了許多，根據(jù)QRS波的分布特性，只需從R波前后各推出一個(gè)最低點(diǎn)即可。

2 數(shù)據(jù)處理過程與分析

2.1 QRS波檢測(cè)

將一組操作員的心電信號(hào)輸入程序，得到輸出結(jié)果如圖1所示，由該圖可知，該程序能夠正確檢測(cè)出心電信號(hào)QRS波。

2.2 特征計(jì)算

在QRS波正確檢測(cè)的基礎(chǔ)上，計(jì)算了多種心電特征，包括相鄰R波時(shí)間間隔（RR）、相鄰Q波時(shí)間間隔（QQ）、相鄰S波時(shí)間間隔（SS）、QR波時(shí)間間隔、RS波時(shí)間間隔以及QS波時(shí)間間隔的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差以及變異性（標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值），共24種特征。圖2所示是其中的6種特征。從圖2中可以看出，相鄰R波時(shí)間間隔、相鄰Q波時(shí)間間隔和相鄰S波時(shí)間間隔的均值隨任務(wù)進(jìn)展有一定的區(qū)別。

2.3 相關(guān)性分析

操作員進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)包括8個(gè)階段，將8個(gè)階段相鄰的RR、QQ、SS、RS、QR、QS波時(shí)間間隔的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差及變異性分別與任務(wù)難度（[0 1 3 4 4 3 1 0]）進(jìn)行了相關(guān)性分析，得到的結(jié)果如表1所示。從表1中可以看出，RR均值、QQ均值、SS均值、RS方差及變異性與任務(wù)難度的相關(guān)性都較高，說明這幾類特征可以反映操作員任務(wù)難度的變化。

將24種特征與操作員的疲勞程度（[0 20 30 40 60 80 60 30]）進(jìn)行了相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示。對(duì)于該操作員，他的心電RR、QQ和SS均值與疲勞相關(guān)性較大，能夠顯著反映疲勞程度的變化。

24中特征與焦慮程度（[0 10 10 10 10 20 10 10] ）以及努力程度（[0 20 30 40 50 50 40 10]）的相關(guān)性分析結(jié)果分別如表3和表4所示。從表中科院看出，RR、QQ、SS的均值與焦慮程度及努力程度的相關(guān)性較高。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （下轉(zhuǎn)第63頁）（上接第34頁）

由數(shù)據(jù)可得，對(duì)于該操作員，QQ、RR、SS波時(shí)間間隔的均值與操作員的任務(wù)難度、疲勞程度、努力程度以及焦慮程度都具有較高的相關(guān)程度。即通過測(cè)量相鄰Q波、R波或S波的時(shí)間間隔，并對(duì)其進(jìn)行分析就能夠預(yù)估任務(wù)難度、操作員的疲勞程度、焦慮程度以及努力程度。并可得出結(jié)論，當(dāng)操作員的Q波、R波或S波的時(shí)間間隔越短，則任務(wù)難度越高，操作員的疲勞程度、焦慮程度及其努力程度越高。

3 總結(jié)

在本文中，通過編程實(shí)現(xiàn)了對(duì)QRS波的檢測(cè)及定位，并求出了相鄰的R、Q、S、QS、QR、RS波時(shí)間間隔的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差及變異性特征，將心電特征分別與任務(wù)難度、操作員的疲勞程度、焦慮程度、努力程度進(jìn)行了相關(guān)性分析。相關(guān)性分析的結(jié)果表明：任務(wù)難度系數(shù)、操作員的疲勞程度、焦慮程度、努力程度等都可以從操作員QRS波的平均時(shí)間間隔表現(xiàn)出來。這個(gè)結(jié)果可以應(yīng)用于操作員任務(wù)難度、疲勞程度、焦慮程度及努力程度等的預(yù)估。