心电ECG数据
2024-07-09 17:23:29 1 举报
AI智能生成
这段心电ECG数据记录了心脏的电活动,对于诊断心脏疾病具有重要意义。数据中包含了一系列波形,如P波、QRS波群、T波等,它们分别代表了心脏不同的电活动阶段。通过分析这些数据,医生可以了解心脏的工作状态,例如心跳速率、心律失常、心肌缺血等情况。此外,这些数据还可以用于研究心脏生理学和病理生理学,为药物研发和治疗方案的制定提供重要依据。
作者其他创作
大纲/内容
案例
石亚君老师:远程心电监护的临床应用
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2650921185&idx=1&sn=11d152b27b7dac555e0ede8b5997e96c&scene=21#wechat_redirect
石亚君老师:心肺运动评估在心脏康复中的临床应用(PPT)
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2650935119&idx=4&sn=5d73d60731a587d9f236b415b9422c9b&chksm=8c914912bbe6c004731ee8a5aba208965b9eb79563e9ba0ff522a5a4e0505392f103977ce18d&scene=21&token=1113618986&lang=zh_CN#wechat_redirect
基于ECG信号的高精度血糖监测
探秘BleECG: 一款创新的心电图采集与分析开源项目
https://blog.csdn.net/gitblog_00024/article/details/137452692
用DrDAQ记录仪采集和记录心电图(ECG)电路信号
https://jingyan.baidu.com/article/d621e8da276d7c2864913f4f.html
华为WATCH 3 Pro new评测:30秒生成ECG心电采集报告
https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/549619734?source_id=1001
睡眠状态采集的心电信号ECG数据的深度学习方法:一项系统综述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/578490200
基于DenseNet的心电数据自动诊断算法
使用卷积网络训练多导联心电图数据,并将新的心电数据准确地分类,为医生提供可靠的辅助诊断信息。
先用带通滤波器对数据进行预处理,使用信号分帧的方式调整不同长度的数据处于同样的大小,便于网络的训练测试;同时采用增加样本的方法扩充数据整体,增加异常样本的检出率;针对不同导联的差异性使用深度可分离卷积更有针对性地提取不同通道的特征。使用基于DenseNet的分类模型对多个标签分别训练二分类器,完成多标签分类任务
对数据的正异常识别准确率可以达到80.13%,灵敏度,特异度和F1 分别为80.38%,79.91%和79.35%。
本文提出的模型能快速并有效地对心电数据进行预测,在GPU上单个数据的运行时间约在33.59 ms,实时预测结果能满足应用需求。
参考
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651096062&idx=3&sn=d6bb3d5d2614cae27c0154be90d88cbc&chksm=8c97c5a3bbe04cb5f81aa661ad2301b3ea4e2e4f9f4982371bd6e1afd96dd47ed00289ad9a01&cur_album_id=2499383723407196160&scene=189#wechat_redirect
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651096224&idx=3&sn=57f75c9344a74275fc3ebe30b6b13c1a&chksm=8c97c2fdbbe04beb340304ceb96c0049779d4f279debf690887b8e0341f364db8359b99e6a5a&cur_album_id=2499383723407196160&scene=189#wechat_redirect
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651099310&idx=3&sn=e40b78d1baadfaa5af4990bb6cdeba21&chksm=8c97d6f3bbe05fe5af631dd187a9a092220cb1f016782a5317d315c65035da655da9f05a33fb&cur_album_id=2499383723407196160&scene=189#wechat_redirect
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651101113&idx=3&sn=138ac6087b815d33711182cb33d81764&chksm=8c97d1e4bbe058f27a49eaef234c3fdf662f4d3d937a808743a70d0741329df2f66c3b13ed0f&cur_album_id=2499383723407196160&scene=189#wechat_redirect
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651108960&idx=1&sn=55c5de63339c1fca47a61cbbccdca750&chksm=8c97f03dbbe0792b305cb7c91b6c6c5cd225ad63009c18fa41a98308b0c046083162bd86b26e&cur_album_id=2499383723407196160&scene=189#wechat_redirect
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651067735&idx=1&sn=0522c605141679a9fb23b0904053b199&chksm=8c97530abbe0da1cb616d77f1e9efd8e08a4fc4c9e9eb52bd7ae30d30365ea2729a8f5c10297&scene=178&cur_album_id=2499383723407196160#rd
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651097451&idx=3&sn=63803edec120c5b2f34f6347f111cc87&chksm=8c97cf36bbe04620495db4be3f70b93cde14b753ec1e09ec54f2efe9f86fb6a4f0cf6079b4ae&scene=178&cur_album_id=2499383723407196160#rd
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2650921185&idx=1&sn=11d152b27b7dac555e0ede8b5997e96c&scene=21#wechat_redirect
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2650935119&idx=4&sn=5d73d60731a587d9f236b415b9422c9b&chksm=8c914912bbe6c004731ee8a5aba208965b9eb79563e9ba0ff522a5a4e0505392f103977ce18d&scene=21&token=1113618986&lang=zh_CN#wechat_redirect
https://cje.ustb.edu.cn/cn/article/id/82812d01-e8d6-43d9-bbd6-9c138b21f002
https://zhuanlan.zhihu.com/p/139976911 远程移动ECG心电行业观察
ai
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651067735&idx=1&sn=0522c605141679a9fb23b0904053b199&chksm=8c97530abbe0da1cb616d77f1e9efd8e08a4fc4c9e9eb52bd7ae30d30365ea2729a8f5c10297&scene=178&cur_album_id=2499383723407196160#rd
心电算法准确性评价
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDIxOTgyNg==&mid=2651097451&idx=3&sn=63803edec120c5b2f34f6347f111cc87&chksm=8c97cf36bbe04620495db4be3f70b93cde14b753ec1e09ec54f2efe9f86fb6a4f0cf6079b4ae&scene=178&cur_album_id=2499383723407196160#rd
心电
心脏在收缩跳动过程,心肌内的电流产生在前,心肌机械性收缩在后,应用心电图机以图形形式记录这些心肌电流的变化就叫做心电图
心电图每一个横格代表时间为0.04秒,每一个纵格代表电压为0.1毫伏;1个大格=5个小格=0.04秒x5=0.2秒
导联
肢体导联方式
标准导联Ⅰ:左上肢接正极,右上肢接负极
标准导联Ⅱ:左下肢接正极,右上肢接负极
标准导联Ⅲ:左下肢接正极,左上肢接负极
aVR导联:右手接正极,负极接中心电端
aVL导联:左手接正极,负极接中心电端
aVF导联:左下肢接正极,负极接中心电端
胸导联方式
V1导联:正极放在第四肋间胸骨旁右缘
V2导联:正极放在第四肋间胸骨旁左缘
V3导联:正极放在V2~V4导联连线中点
V4导联:正极放在第五肋间与锁骨中线交点上
V5导联:正极放在腋前线与V4导联水平线的交点上
V6导联:正极放在腋中线与V4导联水平线的交点上
心电图产生原理
当心肌细胞一端的细胞膜受到一定程度的刺激时,其对钾、钠、氯、钙等离子的通透性发生改变,引起细胞膜内、外和正、负离子的流动(主要是钠离子的内流),使细胞膜内外正、负离子的分布发生逆转,受刺激部位的细胞膜出现除极化,使膜外侧具负电荷而膜内侧具正电荷,产生动作电位使心脏产生收缩运动。
这样周而复始,一个周期一个周期持续下去就行成了有规律的心电图波形,也称为P-QRS-T波。
单导联心电图具有的功能
单导联心电图为仅由一对心电电极所采集到的单路心电信号,应用在产品中常见的是模拟胸前导联和双手导联。分别适用于长时间的心电监测和短时单次的心电测量。但由于提供的信息不够,只能看到现象,没有办法精确定位确诊。但也可以实现一些监测功能。
12导联心电图使用起来太麻烦,只能在医院操作,不太可能在家使用。所以单导联心电图产品开始出现,方便使用,随时测试,适合院外家庭场景。
心率监测
能诊断心动过速(大于100次/分钟),心动过缓(小于60次/分钟)。普通的智能穿戴设备可以通过光电法就能实现该功能,通过ECG会更准确。
心房颤动
能有效诊断心房颤动,其主要的一个典型特征就是“脉搏短绌”,意思就是说心率大于脉搏。
早搏
在单导联上的图形均可表现为提前出现的QRS波。
心室颤动
简称室颤,是一种恶性心律失常,短时间内就可晕厥倒地,若抢救不及时极易发生猝死。心电图上的典型表现为宽大畸形的QRS波,这个在单导联的心电图上也能监测到。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/139976911
看心电
看数值
心率:正常为60-100
心率 = 60 / PR间期(s)
小于60bpm的报“窦性心动过缓”
大于100的报“窦性心动过速”
P波:正常时间<120ms
>120ms且呈双峰,报“二尖瓣型P波”(有时可见,不多)
PR间歇:正常时间120-200ms
>200ms的报“一度房室传导阻滞”
<120ms的报“短PR间期”
QRS间期应<120ms
大于此值有诊断意义(后面讲)
振幅(正、负向波的绝对值相加):肢导<0.5mv和(或)胸导<0.8mv报“左室低电压”(较少见),嫩娃可不记
Rv5>2.5mv和(或)Rv5+Sv1>4.0mv(男)//>3.5mv(女)的
报“左室高电压”,非常非常常见!系左室肥厚表现,追问病史,多有高血压,目测心电图,QRS波群明显增高。
P/QRS/T轴 XX/XX/XX
中间那个数-30。—-90。报“心电轴左偏”(非常常见)
中间那个数-90。—180。报“心电轴右偏”
看有没早搏
QRS形态有宽大畸形的报“室性早搏”
否则报“房性早搏”
房性早搏要与窦性心律不齐鉴别
早搏波跟其前后二个正常波的RR间期相加除以2是等于一个正常的RR间期的,要用圆规量一下,窦性心律不齐无此规律
还要分频发还是偶发早搏
频发都多为“频发早搏二联律/三联律”
一分钟小于3个为偶发
如果是偶发早搏加一分钟却看不到一个的,可考虑做动态心电图。
看心律齐不齐
能找到RR间期时间差异超过120ms(3小格)的,又不是早搏的就可以报“窦性心律不齐”了
常见于青、少年,多与呼吸有关,另外不齐者多与呼吸有关,屏住呼吸后不齐多消失
如果心电图除不齐外其他均正常,那一般是无临床意义
看有无房颤、房扑
理论上讲房颤是正常P波消失,代之以大小不等,形态各异的颤动波,常V1明显
心室律绝对不规则的就是颤。房颤比房扑多见。
右束支传导阻滞
V1、V2的QRS呈M形或rSR’形的,就是右束支传导阻滞了
其中QRS时限>120的报“完全性右束支传导阻滞”,否则报不完全性
左前分支传导阻滞
I、II、aVF的QRS波呈rS形,电轴左偏者,有时见。
ST段、T波改变
至少有1/4检查的病人被报了“T波改变”,主要是表现为低平或倒置
大致这么认为:I、II、V5、V6,应T波应直立,否则为“T波倒置”
在这些导联当中,T波振幅若低于同导联R波的1/10,为“T波低平”
关于ST段,须知道,ST段是指QRS波群终点至T波起点之间的线段。
以等电位线为标准的,J点(ST段起点)后2小格的位置,在任一导联只要下移0.5mV就是“ST段压低”
V1-V2上抬>0.3mV和(或)V3>0.5mV和(或)V4-V6>0.1mV则为“ST段抬高”。
二度I型房室传导阻滞
P波始终规律出现,但PR间期越越长,直至一个P波后脱漏了一个QRS,如此循环。称文氏现象
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50890244
https://mp.weixin.qq.com/s/b0gpEcJh8H0iKQgyRbTgPQ
硬件
芯片
TI公司的心电专用芯片有ADS129X系列,包括可以面向穿戴应用的ADS1291, ADS1292。ADS129X系列芯片内置24-bit的ADC,具有较高的信号精度,但是应用在穿戴场合的缺点是:这个芯片封装尺寸较大,功耗较大,外围元器件相对较多。另外这个芯片在使用金属电极的心电采集上表现一般,而穿戴应用下金属电极的使用是必然。该系列芯片还有个重大问题是的成本单价较高,特别是缺芯背景下,供货短缺且价格居高不下。
ADS公司的心电专用芯片有ADAS1000和AD8232,其中AD8232面向穿戴应用,而ADAS1000更多为高端医疗设备用。ADAS1000具有和ADS129X相比拟的信号质量,更多的问题功耗较大,外围较为复杂且芯片售价高昂。AD8232从功耗,尺寸上看是比较适合在穿戴应用的,信号质量相对ADS129X系列来说相差较大,同样在金属干电极的应用表现上,也需要有较好的算法。要在穿戴应用场景下使用金属电极,信号准确度一般且有失真,但如果只是获得准确的心率信号这个芯片无非是完全满足的。
芯森微电子推出的KS108X心电专用芯片,从信号精度、芯片功耗和封装尺寸上来看具有较好的穿戴心电监测应用前景。该系列芯片包含用于单通道信号采集的KS1081和用于双通道信号采集的KS1082。该芯片具有较低的噪声,100uA左右的功耗,较大范围的可调放大倍数,以及3mm*3mm的尺寸,且外围元件只有4-5个,很少。特别值得一提的是该系列芯片有高达G欧姆的输入阻抗,因此能够支持金属干电极或者织物电极实现心电信号采集,这一主要特点正是穿戴心电监测应用除了信号精度之外最关键的核心要素。从测试来看,KS1081芯片能够在手腕手指心电采集上加上简单50Hz滤波,可以拿到很不错的心电ECG完整波形,包括PQRST波。因此在穿戴应用环境下,兼顾考虑体积,功耗续航和信号完整性和精度,整体上来讲,比较适合穿戴心电产品应用的,如手环手表心电,手持式心电,心电带等。
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/531040553
格式
SCP
这种格式是专门针对ECG数据的标准格式,其中包含了ECG数据波形,患者信息,ECG采集信息以及测量诊断信息等丰富内容
SCP-ECG由欧洲标准会员会制定,为二进制格式存储,由于存储时可以采用Huffman编码,生成的SCP文件相对较小
二进制
SCP-ECG格式主要分为Title(2 bytes for CRC-checksum and 4 bytes for size of ECG record)和Section0-Section11两部分。其中Title,Section0,Section1是必须有的,其他部分则是可选的。
缺点
只支持静态心电信息,不支持信号平均心电即晚电位信息,不支持动态心电信息(HOLTER)和运动心电信息(Exer- cise ECG)等;
仅仅支持RS232串口传输,使用二进制方式存储不利于网络传输的信息交换;
使用的复杂压缩算法难以进行实现和测试,也不能支持预约等其他工作流。
优点
是最早开始研究的心电数据统一存储标准,它所包含的心电方面的信息最为全面,能够满足常规全部心电检查的要求;
所需要的存储空间也是最小的。
DICOM
是一种医学图像格式,DICOM标准由美国ACR和NEMA联合制定,在1993年的3.0版本上,支持心电数据的写入
二进制
DICOM格式是采用信息对象模型的方式来描述现实世界的对象信息的,每一个信息实体都与现实世界某个特定对象相关联,对于编码的数据结构只是给出一个模型,具体的编码方法要根据信息的类型来决定。
优点
不仅制定了波形格式和检查报告格式,也指定了设备之间如何通讯;
能支持重要的工作流事件(如撤销、预约请求等)。
缺点
适用于已有PACS系统部署的医院信息化系统;但能够管理DICOM新店数据的PACS厂家很少,这导致心电数据管理与现有PACS系统的全面融合还需要一段时间。
HL7aECG
HL7aECG格式,又叫做FDAXML格式,是HL7心电图注释标准,采用XML的数据存储格式,专注于绘图、标注、注释数据。
xml格式
FDAXML标准创建了用于存储ECG数据的XML标记原理,并详细说明了这些标记的意义。通过XML scheme文件来规定数据文件中元素的组织结构,并介绍各元素代表的内容。
优点
图表支持可支持实时、存录的记录方式;
最大的特点就是能够精确绘图注释;
尤其适用于临床药物试验;
这种数据结构能够方便地进行网络传输。
缺点
它丢失了心电图需要的某些重要字段,例如参考医生以及部门信息等;
HL7信息模型目前也没有广泛用来和图像采集模块通讯。
文件较大
GDF
GDF是Biosig的一种通用数据格式,可使用SigViewer打开。这种格式的最大特点就是它包含很多EVENT,可以同时存储EEG、ECG、sleep-relative等方面的数据,而不仅仅是心电数据的格式文件。
MFER
MFER由日本IS&C委员会于1997年提出的医学波形编码规则
由于采用二进制格式,其实现基本是通过TLV(Tag-Length-Value)的方式,与SCP的section 1实现类似。MFER格式仅用于医学波形的编码,而且由于支持的厂商并不是很多,导致实际应用中没有HL7 aECG等其他三个广泛。
https://blog.51cto.com/u_12195/9580350
世界主要开源心电数据库
美国麻省理工学院与Beth Israel医院联合建立的MIT-BIH心电数据库
https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/
心律失常库包含48条双通道动态心电信号记录,每一条都超过了30min
记录来自于心律失常实验室的47名受试者。受试者为25名年龄在32至89岁之间的男子和22名年龄在23至89岁之间的女性(记录201和202来自同一男性)
记录的频率为360Hz。
MIT-BIH 为了节省文件长度和存储空间,使用了自定义的格式,所以没有通用的读取方式。一个心电记录由三个部分组成:
(1)头文件[.hea],存储方式ASCII码字符。用于记录文件名、导联数、采样率、数据点数。
(2)数据文件[.dat],按二进制存储,每三个字节存储两个数,一个数12bit。
(3)注释文件[.atr],按二进制存储,格式定义比较复杂,记录了心电专家对相应的心电信号的诊断信息。
(2)数据文件[.dat],按二进制存储,每三个字节存储两个数,一个数12bit。
(3)注释文件[.atr],按二进制存储,格式定义比较复杂,记录了心电专家对相应的心电信号的诊断信息。
美国心脏学会的AHA心律失常心电数据库
https://www.ecri.org/Products/Pages/AHA_ECG_DVD.aspx
AHA数据库包含两个系列的心电数据,第一个系列包含80个心电数据,第二个系列包含75个数据,每个数据持续时间为3个小时。
每个系列分为8个心律失常大类,每类有10个心电数据(第二系列第五类只有5个)。
心律失常种类列表:
1. No PVCs
2. Isolated Uniform PVCs 独立导联单一形态PVC
3. Isolated Multiform PVCs 独立导联多形态PVC
4. Bigeminy 二联律
5. R-on-T Beats
6. Couplets
7. Ventricular Rhythms 室性节律
8. Ventricular Fibrillation or Ventricular Flutter Beats 室颤或室扑
1. No PVCs
2. Isolated Uniform PVCs 独立导联单一形态PVC
3. Isolated Multiform PVCs 独立导联多形态PVC
4. Bigeminy 二联律
5. R-on-T Beats
6. Couplets
7. Ventricular Rhythms 室性节律
8. Ventricular Fibrillation or Ventricular Flutter Beats 室颤或室扑
采样频率为250Hz,AD为12位
文件格式
文件格式:
每五个字节包含了两个通道的ECG电压数值和注释(每4ms一个注释)
第一个字节和第二个字节表示通道0的数据,第一个字节为数据的低8位,第二个字节高4位为符号位,低4位为数据的高4位。
第三和第四字节表示通道1的数据,格式同第一第二字节。
第五字节是ASCII码的注释,见列表,没有注释时,该字节为’.’,ASCII=46。
文件只有后30分钟有注释。偏移位置为offset=9000*250*5,即60(s)*150(分钟,两个半小时)*250(采样率)*5(每个数据占用字节数)。
每五个字节包含了两个通道的ECG电压数值和注释(每4ms一个注释)
第一个字节和第二个字节表示通道0的数据,第一个字节为数据的低8位,第二个字节高4位为符号位,低4位为数据的高4位。
第三和第四字节表示通道1的数据,格式同第一第二字节。
第五字节是ASCII码的注释,见列表,没有注释时,该字节为’.’,ASCII=46。
文件只有后30分钟有注释。偏移位置为offset=9000*250*5,即60(s)*150(分钟,两个半小时)*250(采样率)*5(每个数据占用字节数)。
欧盟的CSE心电数据库
从1980到1990近11年的时间里,CSE工作小组建立了5个数据集(库)用于评估心电图的自动分析,其中数据集1和2为3导联记录的心电数据,数据集3、4和5为多通道(标准12导联心电图和Frank心电向量图)心电数据
数据集1到4用于评价心电数据测量的准确性,即对心电分析程序/算法P波起始点和终止点、QRS波起始点和终止点以及T波终止点定位的准确性进行评估。数据集5用于评价心电图“A”型诊断的准确性,即对心电分析程序/算法诊断心室肥厚、心肌梗死的准确性进行评估。
CSE数据集5(也称为诊断数据库)包含1220例数据,均为成年人心电数据,831男性和389女性,平均年龄及标准差为52±13,采样率为500Hz,持续时间均为10秒(部分由Glasgow大学提供的8秒钟数据在最后一个采样点延长到10秒)
诊断数据库中的每例心电图的分类均经临床资料所证实,例如正常心电图指体检、血压、血脂、 X 胸片、超声检查均正常者的心电图;数据库中心肌梗死的心电图均是经酶学和核素等检查证实为心肌梗死的心电图,并不是由心电图改变( Q 波标准)来分类[2]。
CSE数据库除用于临床研究外,还用于检测和客观评价市场上各种心电图自动分析仪的性能。《IEC 60601-2-25》[3]和《YY 0782-2010》[4]中采用CSE数据集3作评估实际人体心电图的时间间隔测量准确性的标准数据库。同时《YY 0782-2010》[4]在50.102.3形态诊断的准确性说明里,指出可以使用CSE的诊断数据库(数据集5)进行形态诊断准确性的测试验证。
欧盟ST-T心电数据库
https://www.escardio.org/
心脏性猝死动态心电数据库
http://physionet.org/physiobank/database/sddb/
http://www.360doc.com/content/21/0510/07/27496584_976420282.shtml 华清心仪AEAP心电图诊断算法通过欧盟CSE数据库检测
算法
心电图诊断
美国心脏病学会(ACC)
把心电图诊断分为三个类型
A型:用来说明解剖上的损伤或者病理生理状态。如肥厚、梗死、缺血、肺部疾病、药物和代谢作用。此类诊断可以通过心电图以外的临床证据来证实。
B型:用来说明解剖或功能上的障碍,如心律失常和传导障碍。此类诊断主要依靠心电图本身。
C型:说明既不符合A型又不符合B型的心电图特征,通常仅仅是描述性的,如非特异性的ST-T改变,电轴偏移和QRS波低电压。
ECG诊断基础
ST段
ST段异常抬高多见于急性心肌梗死、急性心包炎等;若异常压低,多见于慢性冠心病、心内膜下心肌梗死、急性心肌炎、心室肥大、心房肥大等。
Q-T间期
Q-T间期延长见于心肌梗死、冠状动脉供血不足、低钾血症、低钙血症、药物的影响,也可见于遗传性原发性Q-T间期延长。
P-R间期
中老年患者P-R间期延长常见于房室传导阻滞。
T波
如果T波明显增高,可能是心肌梗死早期或者是高钾血症。T波低平或倒置可见于冠心病心肌缺血、高血压、围绝经期综合征(女性更年期)电解质紊乱、心肌炎、心肌病、神经功能异常、药物影响等。
U波
U波倒置见于高血压、心肌缺血、左室负荷过重或电解质改变等。U波明显增高见于血钾过低。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/95502393
心率变异性(HRV)
心率变异性(HRV)是通过量化窦性心律变异性来评估心脏的自主神经调节功能。窦性心律时间序列是从心电图(ECG)的QRS至QRS(RR)间隔序列中得出的,方法是提取正常窦至正常窦(NN)的心跳间隔。窦性心律中相对较高的频率变化反映了副交感神经(迷走神经)调节,而较慢的变化反映了副交感神经和交感神经调节以及非自主性因素。通常医学上会用5分钟,24小时心电数据来计算HRV。
度量
时域分析量
频域分析量
超短期心率变异性
(<5分钟)在用于自主评估的运动表现领域已得到广泛发展。
一项研究[1]研究旨在阐明超短期 HRV(0-30 秒、0-1 分钟、0-2 分钟、0-3 分钟、0-4 分钟)与标准短期 HRV(5 分钟)之间的一致性并探索休息和运动后条件下的最佳记录持续时间。
这项研究表明,超短期HRV分析是标准HRV时域测度的良好替代,可反映静息和运动后的自主神经调节。具体来说,建议在静止状态下使用超短期HRV 0-30s或HRV 0-1min。而运动后的超短期HRV分析需要超过2分钟的记录时间,这对于获得SDNN和RMSSD可以保证HRV分析的准确性。
计算出QRS波位置
原始心电信号
低通滤波
低通滤波常采用二阶巴特沃斯滤波器,截止频率为5Hz。
高通滤波
高通滤波常采用二阶巴特沃斯滤波器,截止频率为15Hz。
微分
对心电信号进行微分可以得到QRS复波的斜率信息。我们采用5点微分(不同采样频率点数不同)。其差分方程为:
y ( n T ) = 1 8 [ 2 x ( n T ) + x ( n T − T ) − x ( n T − 3 T ) − 2 x ( n T − 4 T ) ] y(nT) = \frac{1}{8} \left [ 2x(nT) + x(nT-T) - x(nT-3T) -2x(nT-4T) \right ] y(nT)=81[2x(nT)+x(nT−T)−x(nT−3T)−2x(nT−4T)]
y ( n T ) = 1 8 [ 2 x ( n T ) + x ( n T − T ) − x ( n T − 3 T ) − 2 x ( n T − 4 T ) ] y(nT) = \frac{1}{8} \left [ 2x(nT) + x(nT-T) - x(nT-3T) -2x(nT-4T) \right ] y(nT)=81[2x(nT)+x(nT−T)−x(nT−3T)−2x(nT−4T)]
去平方
平方。对处理后的信号直接平方运算。其方程为:
y ( n T ) = ( x ( n T ) 2 ) y(nT) =\left ( x(nT)^{2} \right ) y(nT)=(x(nT)2)
y ( n T ) = ( x ( n T ) 2 ) y(nT) =\left ( x(nT)^{2} \right ) y(nT)=(x(nT)2)
移动积分窗进行积分
对处理后的信号进行滑动积分,积分窗口设置为10(不同的采样频率点数不同)。其差分方程为:
y ( n T ) = 1 10 [ 2 x ( n T ) + x ( n T − T ) − x ( n T − 2 T ) − . . . − x ( n T − 9 T ) ] y(nT) = \frac{1}{10} \left [ 2x(nT) + x(nT-T) - x(nT-2T) -...-x(nT-9T) \right ] y(nT)=101[2x(nT)+x(nT−T)−x(nT−2T)−...−x(nT−9T)]
y ( n T ) = 1 10 [ 2 x ( n T ) + x ( n T − T ) − x ( n T − 2 T ) − . . . − x ( n T − 9 T ) ] y(nT) = \frac{1}{10} \left [ 2x(nT) + x(nT-T) - x(nT-2T) -...-x(nT-9T) \right ] y(nT)=101[2x(nT)+x(nT−T)−x(nT−2T)−...−x(nT−9T)]
动态阈值比较
设定经验值过滤,符合条件的就作为R波输出
得到QRS复波峰值点
输出R波位置
时域分析
4个指标最常用
AVNN 平均R-R间期
测量某段时间内的窦性R-R间期的平均值。白天与夜间平均R-R间期互差<40ms为异常。
SDNN 总体标准差
指24h内全部窦性R-R间期的标准差,正常值为100~150ms,<50ms为异常。
SDANN 均值标准差
指24h内每5min节段窦性R-R间期平均值的标准差,正常值为80~140ms,<50ms为异常。
r-MSSD 差值的均方根
指24h内相邻窦性R-R间期差值的均方根,正常值为15~45ms,<15ms为降低。
PNN50 相邻两个R-R间期差值>50ms的百分数
指24h内相邻两个窦性R-R间期差值>50ms的个数所占的百分率,正常值为1%~12%,<0.75%为异常。
SDNN反映交感与副交感神经总的张力大小,SDANN、SDNNindex反映交感神经张力大小,与心率的缓慢变化成分相关,当交感神经张力增高时,其值降低;r-MSSD、PNN50反映副交感神经张力大小,与心率的快速变化成分相关,当副交感神经张力降低时,其值降低。心率变异性随着年龄的增加而呈下降趋势。
频域分析
频域分析常用方法
回归法(AR法)
较为精确,且各频段曲线平滑,目测效果好,是目前推荐使用的方法
快速Fourier转换法(FFT法)
简单快速,但分辨率低
通常以频率(Hz)为横坐标,功率谱密度(PSD)为纵坐标的功率图谱,纵坐标单位为ms2/Hz。(如下图所示)
频谱成分和频段划分
高频带(HF):0.15~0.4Hz,反映副交感神经的张力。
中频带(MF):0.09~0.15Hz。
低频带(LF):0.04~0.09 Hz,反映交感和副交感神经的共同作用,但以前者为主。
极低频带(VLF):0.0033~0.04Hz。
超低频带(μLF):<0.0033Hz。
总功率(TP):≤0.4Hz。
LF/HF:反映交感一副交感神经的平衡状况
功率谱密度(PSD)与LF、HF的归一化(norm)特点:前者较直观,后者能作个体化分析,能客观全面地反映交感、副交感神经活动的消长情况,其计算方法为:LF(HF)norm=100×LF(HF)/(总功率-VLF),单位为nu。
短时程(5min)分析,反映患者固有的自主神经活动情况,采用TP、VLF、LF、HF、LF/HF、LFnorm。及HFnorm;长时程(24h)分析反映总体综合情况,采用TP、ULF、VLF、LF、HF。
短时程(5min)分析,反映患者固有的自主神经活动情况,采用TP、VLF、LF、HF、LF/HF、LFnorm。及HFnorm;长时程(24h)分析反映总体综合情况,采用TP、ULF、VLF、LF、HF。
静卧5min记录的功率谱正常值范围为:
• TP:3466±1018ms2/Hz
• LF:1170±416ms2/Hz;
• LFnorm:54±4nu;
• HF:975±203ms2/Hz;
• HF:29±3nu;
• LF/HF:1.5~2.0;
• TP:3466±1018ms2/Hz
• LF:1170±416ms2/Hz;
• LFnorm:54±4nu;
• HF:975±203ms2/Hz;
• HF:29±3nu;
• LF/HF:1.5~2.0;
正常人交感、副交感神经支配心脏有着明显的昼夜变化规律:白天LF占优势,夜间HF占优势,LF在昼夜间基本保持不变,LF/HF在夜间的比值降低。
判断各种指标变化的临床意义:SDANN、SDNNindex值降低,表明交感神经张力增高;r-MSSD、PNN50值降低,表明副交感神经张力降低,但需结合年龄加以判断。
自主神经系统与心源性猝死密切相关,心电稳定性有赖于交感、副交感神经和体液调节之间的平衡。若交感神经张力过度增高,则有利于致命性心律失常的发生;而副交感神经激活,则具有保护心脏和抗心室颤动作用。
已有肯定应用价值的疾病
急性心肌梗死:作为预测心肌梗死后死亡危险性的指标,SDNN<50ms者的死亡危险性比SDNN>lOOms者高出5倍。
充血性心力衰竭:SDNN<50ms者,预测其死亡率的特异性>90%,敏感性为75%;LF<200ms2/Hz者,预测其死亡率的特异性>91%,敏感性为75%,心率变异性分析有望成为预测心力衰竭患者预后的独立指标。
糖尿病:心率变异性具有早期预报糖尿病并发神经病变的价值,为最准确、最敏感的指标。
有研究前景的心血管疾病:有猝死倾向的二尖瓣脱垂症、心肌病、长Q-T间期综合征、高血压病、病毒性心肌炎、心脏移植及阵发性心动过速(如阵发性心房扑动、心房颤动、室上性心动过速)等。
有研究前景的其他疾病:血管迷走性晕厥、体位性低血压、肝硬化、具有婴儿猝死综合征危险的婴儿和早产儿、药物对心率变异性的影响等。
https://gitcode.csdn.net/66261c6c9ab37021bfafe3dd.html?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6MjgxODg3LCJleHAiOjE3MTg2NzgzNTcsImlhdCI6MTcxODA3MzU1NywidXNlcm5hbWUiOiJodG1sanNwIn0.gAMshiZEcr1gHIXS0Kwxg-Hi9RS20Kv6GJrF-Kvexoc
滤波算法
滤除心电信号中的基线干扰、肌电干扰和运动干扰等信号,输出滤波后的心电数据
计算基线飘移值,去除心电图波形中基线飘移。
房颤识别算法
检测心电片段是否有房颤,输出房颤的起点、终点和持续时间等参数
检测每次房颤发生的起点、终点和持续时间。
实时心电图
实时心电图
QRS波识别
QRS波群的检查,RR间期和实时心率计算。
RR间期
心率
R波分类算法
正常、室早、室上早、长间歇、逸搏和RonT ……
联律类型分析
单发室早、成对室早、室性二联律、室上性三联律、停搏、房颤、心律不齐、心动过速和心动过缓……
心电异常
室性心动过速(VT
室颤(VF)
正常搏动(NOR)
室性早搏(PVC)
单发室早
室早成对
室性二联律
室性三联律
单发室上早
室上早成对
室上性二联律
室上性三联律
心动过速
心动过缓
停搏
心律不齐
起搏搏动(PAB
右束支传导阻滞搏动(RBB)
左束支传导阻滞搏动(LBB)
房性早搏(APC)
室颤波搏动(VFW)
室性逸搏(VEB)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/51624287 基于2维卷积神经网络的心电图分类
https://www.xikangwl.com/ecg.html ECG单导心电分析算法
名词
心率
心率是心跳的频率,也就是正常人安静状态下每分钟心跳的次数。在正常情况下,心率波动的正常范围为60-100次/分。当处于安静、休息、睡眠的状态时,心率会偏慢一些,约60-70次/分,在深度睡眠时,可能会低于60次/分。当处于活动、紧张、焦虑,或参加体育运动时,心率可能会增快,通常会超过100次/分,甚至达到120-150次/分;
心律
心律是心脏跳动的节律,是指心跳所产生的起搏点的规律程度。正常情况下,心跳起搏点都是在窦房结,所以称为窦性心律。除了窦性心律,还有房颤、心房扑动的心律、室性心律等,如果植入了起搏器,还有起搏心律。正常人的窦性心律非常规整,每次心跳之间的间隔相等,但如果发生了心律失常,如房性早搏、室性早搏、心房颤动,以及其他异位节律时,心律可能会出现紊乱。
室速
室速是室性心动过速的简称,是指起源于希氏束分叉处以下的3-5个以上宽大畸形QRS波组成的心动过速
室性心动过速是一种严重的快速心律失常,可发展成心室颤动,致心脏性猝死。
二联律
是指在正常心跳过程中,出现早搏。若正常心脏跳动一次,即窦房结跳动一次,后面又跟随一个早搏,反复重复,称为二联律。
心脏二联律比较严重,它和室性早搏与心肌缺血,心律失常有关,是比较严重的 容易引起心慌,胸闷,心绞痛等不适症状,可以服用稳心颗粒,阿司匹林肠溶片,丹参滴丸治疗调理,注意低脂低盐饮食,避免劳累情绪激动以免刺激预防心绞痛,定期复查血压血脂血糖等将其控制在正常范围内有利于病情恢复。
三联律
若两次窦房结冲动后,跟随一个早搏,属于三联律。若早搏为房性或室性,则称为房早三联律或室早三联律。
室性早搏
系统搭建
边缘网关
https://cloud.tencent.com/developer/article/2145290
心电信号采集系统
https://cloud.tencent.com/developer/article/1937536
【ECG信号的储存及读取方式详解】数据集MIT-BIH,212格式存储
https://blog.csdn.net/qq_32793161/article/details/123249348
Python中的WFDB库使用
https://blog.csdn.net/weixin_44191286/article/details/86305591
python MIT-BIH 数据集心拍分类 从R点提取到19类R点心拍分类到AAMI标准5分类的数据集打包实现 良心详解版 全网唯一
http://t.csdnimg.cn/OqSmZ
心电图数据标准化存储方案
https://www.renrendoc.com/paper/303769229.html
在MySQL中存储用户ID,同时在MongoDB中存储
https://www.volcengine.com/theme/4036287-Z-7-1
pymongo :如何从mongodb的文件中获得多个结果
https://cloud.tencent.com/developer/ask/sof/1556395?from=16139
MongoDB嵌套查找,在最后一层有3个级别和2个外键
https://cloud.tencent.com/developer/ask/sof/107093332?from=16139
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数据传输至云端永久保存,实时同步至医院数据管理中心,便于建立心电大数据库,实现医院对患者跟踪和治疗的智能化管理。
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粒恩医疗科技
http://www.lifeonmed.com/
集研发、生产、销售于一体,核心成员包括在迈瑞、理邦等知名医疗企业从业10年以上的精英,以及多年从事心内科临床工作的医生。粒恩借助物联网和生物医学技术,致力于打造专业、开放、高效的智能医疗产品及健康服务生态平台,为全球亿万家庭提供专业便捷的家庭医疗健康管理服务。
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粒恩运用自身研发和生产优势,设计出高精度、小尺寸传感器智能系统,通过智能手表等设备,准确地将信息从物理世界传递到数字世界,实现智能自主。此外,还为企业提供电路设计、硬件研发、模块定制等服务,助力企业完成一站式产品智能化生产和升级。
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深圳华清心仪医疗电子有限公司
https://www.ecgmac.com/
已有25款心电图机入选了优秀国产医疗设备目录。
深圳华清心仪医疗电子有限公司成立于2009年,是一家专业从事心电类医疗设备研发、生产、销售的国家高新技术企业。产品涵盖便携式多道心电图机、数字心电图机、数字化心电工作站、动态心电图系统、动态血压监测仪和心电网络系统,是业内少数具备完整心电产业的专业制造商。目前,公司已有25款心电图机入选了优秀国产医疗设备目录。公司专注于高端心电产品的研发和创新,拥有心电相关的发明专利、实用新型专利、外观设计专利、软件著作权等50余项,公司于2010年通过德国TUV公司的ISO13485质量体系认证(含研发体系)及产品CE认证。此外,公司是中国医学装备协会、深圳市医疗器械行业协会以及深圳市软件行业协会会员单位。历经十余年发展,公司产品广泛应用于国内各级医院,并出口德国、日本、澳大利亚等100多个国家。
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由归国留学人员和具有美国及国内知名公司经历的人员于2016年创立,是一家专注于高精度微弱信号传感芯片设计与方案开发的创新企业。公司核心团队全部拥有国内外顶尖大学硕士或博士学位,在微伏级和毫伏级微弱电信号感知与探测芯片设计方面拥有一系列突破性的原创核心技术。公司秉承极致技术和合作共赢的理念,致力于在穿戴人体健康传感器、脑机接口、智能感知机器人、物联网等新型领域提供更高精度、更高性能的传感芯片及行业应用方案。
芯森微目前推出的产品包括应用于心电ECG信号(包括胸贴、指尖、腕带式)的KS108X系列芯片,用于前额脑电EEG信号探测的高精度KS109X系列芯片,和turn-key硬软件一体化高精度微小信号传感模组。目前已与多家业内公司和研究院所达成深度合作,其产品性能和品质不断受到市场的认可和青睐。
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