基于CareON的心电信号预处理和QT段分析研究

人口老龄化使得慢性病的社会负担越来越大，而且加上沉重的生活压力、环境污染，中青年人的身体亚健康已经成为普遍现象，各种慢性病也越来越年轻化。因此，对相应的诊疗手段也提出了更高的要求，心电图(ECG)作为一种常见的诊疗手段，一直以来都是研究人员关注的重点。

为了实现医院外对用户进行连续可靠的心电监护以及健康筛查，北京大学集成微系统实验室开发并设计了便携式单导联心电检测设备CareON。心电波形包含了与生命活动相关的生理以及病理信息，可以准确反映人体的心脏活动情况，具有较大的研究价值。随着电子与计算机技术的发展，越来越多的ECG 自动分析算法被提出来，其中对心电信号中噪声干扰的预处理以及ECG 特征点的提取是自动分析的研究基础，IMS实验室2020届毕业生张思旭在追求高敏感度和高特异度的同时，兼顾了降低算法的复杂度要求，取得了很好的效果。

CareON 的架构主要包括了硬件设计和软件设计。硬件设计有预处理电路、心电采集模块、右腿驱动电路、主控模块、4G 模块以及电源模块；软件设计涉及应用层软件流程、CareON 数据处理等。

算法主要由两部分组成，其一是对原始心电信号的预处理，使用的是自适应滤波算法，自适应滤波中存在反馈结构，使得在滤波过程中能通过减小误差调整滤波系数，从而能有效的对像心电信号这样非平稳信号中存在的不同类型噪声进行滤除。其二是基于对心电波形中主要特征点进行定位，从而完成对QT 段间期的分析研究。整个算法流程中不包含复杂的变换、海量的运算以及对存储空间的大量要求，算法的整体效果具有很高的竞争力。

编辑：王虎

审核：李秋平