目前，心血管疾病已經(jīng)成為危害人類健康的主要疾病之一?？纱┐餍碾娂夹g(shù)是在人們?nèi)粘４┐鞯囊挛镏星度胄碾姴杉到y(tǒng)，使其在自然狀態(tài)下隨時隨地獲取心電數(shù)據(jù)，是人體心電實時監(jiān)護的有效方法。但由于人體處于運動狀態(tài)，心電信號受到的干擾大，難以正確處理和評估。目前國內(nèi)外有很多學者對動態(tài)心電進行了研究，例如盛虎提出的新型動態(tài)心電監(jiān)護系統(tǒng)彌補了信號采集功能和分析功能脫離的不足，實現(xiàn)了心電數(shù)據(jù)實時分析，但是該系統(tǒng)成本較高[1]；國外有些學者將卡爾曼濾波應用于動態(tài)心電信號檢測，并與自適應算法結(jié)合，以提高檢測的正確率，但由于算法比較復雜，不能進行實時監(jiān)控[2]；李橋等人將卡爾曼濾波應用于危重病人監(jiān)護，并結(jié)合了信號質(zhì)量評估，但主要針對靜態(tài)生理信號，不適用于動態(tài)心電監(jiān)護[3]。
本文提出了一種新的基于信號質(zhì)量評估和卡爾曼濾波的可穿戴動態(tài)心電監(jiān)護的方法，該方法將信號質(zhì)量評估、卡爾曼濾波以及可穿戴技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了便攜式高可靠的長時間人體心率評估。
1 可穿戴動態(tài)心電特征分析
心電信號作為心臟電信號在人體體表的表現(xiàn)，信號微弱，頻率主要介于0.01 Hz~100 Hz之間，其中與心率評估密切相關(guān)的QRS波群主要集中在0~(58±19)Hz，90%的頻譜能量集中在0.25 Hz~35 Hz之間，而高頻心電信號的頻帶范圍則在100 Hz~1 000 Hz[4]。在動態(tài)心電信號采集的過程中，心電信號干擾中的肌電干擾、基線漂移（小于5 Hz）和運動偽跡（小于7 Hz）均比靜態(tài)情況下嚴重。目前醫(yī)學上運用最廣泛的電極是傳統(tǒng)的氯化銀電極，雖然這種電極采集到的信號穩(wěn)定，但是對皮膚損傷較大，不適合長期使用?？纱┐鲃討B(tài)心電采集宜采用對人體無損害、能夠長時間使用的織物柔性電極，但織物電極信號的自身特點，需要在處理時采用不同方法。
本文通過集成在智能服裝上的織物電極獲取運動狀態(tài)下的人體心電信號，并進行特征分析，作為建立相應處理模型的依據(jù)。靜止狀態(tài)與運動狀態(tài)下心電信號的功率譜如圖1所示。從圖中可以看出當頻率在0 Hz~7 Hz時，運動狀態(tài)下的功率要遠大于靜止狀態(tài)下的功率，這是因為在人體運動時電極與人體的相對運動劇烈，使得運動偽跡干擾的影響增大，另外由人體呼氣引起的基線漂移干擾也同時增大。在QRS波群集中的頻段，運動狀態(tài)下的功率略大于靜止狀態(tài)下的功率，這是由于人體運動以及肌肉緊張收縮而引起的肌電干擾所致。
經(jīng)實驗證明，在走路狀態(tài)和慢跑狀態(tài)下用織物電極采集的信號，雖然受到了一定的干擾，但是波形并沒有失真，完全能夠用來進行后期的處理。
2 基于信號質(zhì)量評估和卡爾曼濾波的動態(tài)心率估計模型
準確的心率估計是可穿戴監(jiān)護系統(tǒng)的最基本要求，R波檢測算法是獲得心率的最便利的方法，然而心率的檢測經(jīng)常受到干擾的影響而出現(xiàn)錯誤?？柭鼮V波算法簡單，所需的數(shù)據(jù)量小，在沒有信號先驗知識的情況下仍能有效地估計信號趨勢的變化和噪聲干擾，是一種估計信號趨勢的有效方法。信號質(zhì)量指數(shù)SQI(Signal Quality Index)可以實時地表征動態(tài)心電信號的質(zhì)量，從而作為卡爾曼濾波器參數(shù)調(diào)節(jié)的依據(jù)，提高估計準確性。本文提出了一種新的基于信號質(zhì)量評估和卡爾曼濾波的動態(tài)心率測量和評估的方法，首先對心電信號進行R波提取并計算心率，接著利用R波檢測和加速度計的結(jié)果來獲得運動狀態(tài)下心電信號質(zhì)量指數(shù)SQI，然后根據(jù)SQI對卡爾曼濾波器參數(shù)進行調(diào)節(jié)，最后對心率進行重新估計，以獲得更為準確的結(jié)果。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。
2.1 動態(tài)心電R波識別和心率測量
R波檢測算法必須具備準確性與快速性兩個特點，而這兩者之間又存在著矛盾。常用的算法有面積法、小波變換法、幅度法和斜率法等，這些算法都是基于心電信號中的R波具有幅度和斜率較大的特點實現(xiàn)的。其中面積法雖然準確率較高，但算法很復雜，而小波變換法速度較慢，不適合用于實時分析，因此本文采用的R波檢測算法是幅度法和斜率法。
幅度法算法簡單、速度快，在干擾較小時有很高的準確率，但是這種算法比較容易受到心電信號中的大T波干擾，從而導致心率估計不準，如圖3所示。斜率法的抗干擾能力比幅度法強，準確率高，缺點是算法比較復雜，容易受高頻肌電干擾的影響。
識別出R波過后，本文以10 s為一個時間窗口，計算該窗口內(nèi)R-R間隔的均值，并以此得到10 s內(nèi)的心率測量值，公式為：
其中，N(k)表示以某一秒的起始時刻為中心左右各取5 s，在這10 s的窗口內(nèi)兩種R波檢測算法檢測出的R波匹配的數(shù)目。NA表示幅度算法檢測出的R波的個數(shù)，NS表示斜率算法檢測出的R波的個數(shù)，S表示加速度計檢測出的人體運動的劇烈程度，S的值介于0～1之間，當S等于0時表示人體處于靜止狀態(tài)，S的值越大表示人體運動越劇烈。前面提到，幅度算法在干擾較小時對于R波的檢測有很高的準確性，而斜率算法的抗干擾能力要強于幅度算法。因此在體現(xiàn)人體運動劇烈程度的S的值越小時，幅度算法檢測出的結(jié)果所占的權(quán)重越大；而當S的值越大，即人體運動程度越劇烈時，斜率算法檢測出的結(jié)果所占的權(quán)重越大。
由式（8）可知，心電信號質(zhì)量指數(shù)SQI的值介于0～1之間，接近或等于0表示心電信號質(zhì)量很差，而接近或等于1表示心電信號質(zhì)量很高。
2.4 基于SQI的卡爾曼濾波心率估計器參數(shù)調(diào)節(jié)
當心電信號由于人體運動而受到干擾時，使用R波檢測算法得到的心率將出現(xiàn)一定誤差，本文提出在運動狀態(tài)下對R波檢測算法得到的心率應用卡爾曼濾波進行最佳估計，并研究了通過心電信號質(zhì)量指數(shù)SQI調(diào)節(jié)卡爾曼濾波器增益系數(shù)的方法。由于當心電信號在人體運動時會受到干擾，這將使心電信號質(zhì)量指數(shù)發(fā)生變化，而這種干擾大小的變化表現(xiàn)為卡爾曼濾波器方程中測量噪聲協(xié)方差R的變化，因此根據(jù)SQI值調(diào)節(jié)測量噪聲協(xié)方差R：
由式（9）可知，當心電信號質(zhì)量相對較高(即SQI值較大)時，R的值相對較小，從而Kg(k)值較大，此時較多地由測量值Z(k)來調(diào)整心率值；反之，當心電信號質(zhì)量較低(即SQI值較小)時，R值相對較大，Kg(k)值減小，此時較多地由先驗估計來調(diào)整心率值，從而避免運動干擾的影響。
2.5 卡爾曼濾波方程初始值的確定
在運用卡爾曼濾波進行動態(tài)心率估計之前，應確定濾波器方程中系數(shù)的初始值。假設(shè)人的心率不會發(fā)生突變，即k時刻的心率近似等于k-1時刻的心率，因此A=1。另外，前面提到如果系統(tǒng)沒有控制量，U(k)可以為0。由于系統(tǒng)的測量值由R波檢測算法獲得，和心率直接對應，因此H=1。系統(tǒng)測量噪聲協(xié)方差R=R0=1，該系數(shù)會隨著心電信號的SQI值的變化而變化。系統(tǒng)過程協(xié)方差Q初值設(shè)為0.1，P(0|0)=1。
3 結(jié)果和討論
3.1 評價數(shù)據(jù)庫
本文所采用的評價數(shù)據(jù)庫均由埃德ML870 PowerLab 8/30數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲得，該系統(tǒng)通過屏蔽線與傳統(tǒng)的氯化銀電極、集成在智能服裝上的織物電極相連，采集人體在靜止、走路、慢跑等狀態(tài)下的生理信號，采樣頻率為1 000 Hz，各10 min時間，然后經(jīng)過放大、濾波和整形等處理，最終在終端上進行實時顯示并保存心電數(shù)據(jù)。
3.2 結(jié)果
為了驗證本文提出的模型，首先選取了2 min標準心電信號，并對其進行心率計算，如圖4中（a）所示，以此結(jié)果作為之后的評價標準。隨后在該心電信號的40 s~60 s數(shù)據(jù)段添加干擾，添加了干擾后的心電信號如圖4(b)所示，并用兩種R波檢測算法和基于卡爾曼濾波的估計算法對其進行心率估計。
由標準心電信號計算所得的心率如圖5(a)所示，從圖中可以看出，因為心電信號的質(zhì)量較高，兩種R波檢測算法的準確率很高，所以在這2 min內(nèi)得到的心率比較穩(wěn)定，沒有心率突變的情況發(fā)生。
在添加了干擾過后，由R波檢測算法得到的心率（測量值）和由基于卡爾曼濾波的心率估計算法得到的心率（估計值）如圖5（b）所示。從圖中可以看出，由于40 s~60 s的心電信號數(shù)據(jù)段受到了干擾，因此使得R波檢測算法出現(xiàn)了較大的誤差，出現(xiàn)了心率突變的情況。而由基于卡爾曼濾波的心率估計算法得到的心率值并沒有因為干擾受到太大的影響，心率仍然保持平穩(wěn)。因此，基于卡爾曼濾波的心率估計算法具有很強的抗干擾性，是一種較為理想的動態(tài)心率估計算法。
為了驗證該模型能夠用于動態(tài)心電監(jiān)護，同樣選取了2 min慢跑時的心電信號來進行測試。
測試結(jié)果如圖6所示，由圖中可知，直接由R波檢測算法得到的心率在某些時間段會因人體運動產(chǎn)生的干擾而出現(xiàn)較大的誤差，而由卡爾曼濾波的心率估計算法得到的結(jié)果卻有明顯的改善，心率能夠保持平穩(wěn)，不會因為運動干擾而出現(xiàn)大的誤差。
利用幅值法和斜率法雖然能夠計算心率，但心電信號中的各種干擾會影響計算結(jié)果，信號的信噪比越低，心率計算的誤差會越大。本文提出的新的基于信號質(zhì)量評估的卡爾曼濾波估計算法，可以顯著改善心率估計的誤差。
針對可穿戴動態(tài)心電監(jiān)護系統(tǒng)需要嵌入服裝、柔性化和低功耗的要求，本文進行了基于信號質(zhì)量評估和卡爾曼濾波的可穿戴動態(tài)心電監(jiān)護系統(tǒng)的設(shè)計，針對可穿戴心電信號處理系統(tǒng)抗干擾的要求，研究了人體生理信號質(zhì)量評估方法，提出了基于信號質(zhì)量指數(shù)的卡爾曼濾波器的設(shè)計，提高了心率估計的準確性，實現(xiàn)了可穿戴的動態(tài)心電監(jiān)護，并最終通過實際的測試表明了該設(shè)計的有效性和可靠性。
參考文獻
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