遠程心電監護系統關鍵技術分析

蘇紅森高 鵬劉 鵬*

[文章編號] 1672-8270(2017)06-0168-03 [中圖分類號] R-058 [文獻標識碼] A

遠程心電監護系統關鍵技術分析

蘇紅森①高 鵬①劉 鵬①*

遠程心電監護技術是微電子技術、人工智能技術、通訊技術以及醫學技術相結合的產物，其關鍵技術環節包括數據預處理、特征點識別、分析診斷和遠程預警。利用遠程心電監護技術，可以跨越地域的限制，隨時隨地對患者進行心電監護、預警并及時采取相應處置措施，做到心血管疾病的早預防、早發現和早治療。

遠程監護；心電特征識別；分析診斷；預警；人工智能

心臟病的發作往往是隨機和短暫的，其發病急、進展快、病情兇險及病死率高，由急性癥狀出現到突然心臟性死亡間隔往往＜1 h[1]。隨著我國人口老齡化以及社會競爭、工作壓力的增加以及醫療資源分布不均，心血管疾病發病率及病死率逐年攀升。據文獻報道，我國心血管疾病發病率、病死率呈逐年上升趨勢，目前心血管病死亡占城鄉居民總死亡原因的首位，農村為44.60%，城市為42.51%[2-3]。2014年農村心血管疾病的病死率為295.63/10萬，其中心臟病的病死率為143.72/10萬[4]。建立完整有效的院外監測和急救體系，是降低院外心臟疾病發生率和病死率的有效解決辦法[5]。院外監測和急救體系包括院外心電遙測與監護，現場搶救知識的普及，急救呼叫快速傳送及現場有效搶救等環節。

1 遠程心電監護系統關鍵技術

遠程心電監護系統適用于不同用戶心電圖(electrocardiogram，ECG)以及同一用戶不同時段ECG變化趨勢的監測，具有實時分析診斷惡性心律失常和心肌缺血的功能，并自動將異常情況傳送到心電監測中心。根據心律失常和心肌缺血變化趨勢，自適應調整報警閾值，實現十二導聯同步數據采集和發送、全導聯ST段分析和預警、不限時間和地點和全方位遠程心電監護。

遠程心電監護系統的核心技術主要由數據預處理、特征點識別、分析診斷和遠程預警模塊組成，遠程心電監護系統架構如圖1所示。

圖1 遠程心電監護系統架構圖

1.1 數據預處理技術

由于心電信號較微弱，信噪比較低，容易受周圍環境噪聲的影響。動態ECG信號干擾的類型主要有工頻干擾、基線漂移、肌電干擾、運動干擾和高頻噪聲干擾，其中50 Hz及其倍頻附近的工頻干擾、0.67 Hz下的基線漂移及運動干擾形成的偽差對心電波形的質量影響較大[6]。

動態ECG信號的有效頻率在0.67～40 Hz內，中心頻率集中在17 Hz左右。根據有用信號與噪聲頻帶分布的不同，對A/D采樣后的數據進行數字濾波的方式，以增強信號的有效成分，抑制噪聲和偽差，提高波形檢測的準確率，降低遠程預警的誤報。常用的數字濾波算法主要有平滑濾波、帶通數字濾波算法、小波變換、FFT變換以及自適應濾波等[7]。遠程心電監護預警系統對實時性有較高的要求，因此在數字濾波器的設計和選擇上，濾波算法的效率、復雜度以及對波形質量的改善方面需互相權衡。在濾波算法對ECG信號引起的失真方面，需注意50 Hz工頻陷波以及低通濾波引起的QRS波群“振鈴”現象。除上述對采集的動態ECG信號進行數字濾波提供波形質量外，實時監護過程中還需要對導聯狀態進行監控，當出現導聯脫落時，為避免惡性心律失常和心肌缺血漏報以及后期的動態心電報告的分析處理，遠程監護系統需及時通知監護人員對導聯脫落的情況進行處理。

1.2 特征點識別技術

特征點識別技術是遠程心電監護預警系統的關鍵，其準確性和可靠性決定著系統的誤報和漏報的數量。其中ECG心拍的檢測是特征點識別中的首要問題，只有確定了ECG的心拍位置后，才能進一步確定QRS波群的起止點、計算QRS波群寬度、T波識別、QRS主峰的極性、Q峰位置、R峰位置和S峰位置等信息[8]。目前，受限于噪聲的影響，動態心電還未能對P波實現有效的檢測。

常用的ECG心拍位置檢測方法有幅度法、斜率法、面積法、變換法(帶通濾波、差分、平方和積分)及小波變換等[9]。幅度法、斜率法算法實現簡單、效率較高，但抗噪音效果較差；小波變換具有數學顯微鏡的功能，可以在多個尺度上對心電信號進行同時分析，可有效的抑制基線漂移、高頻噪聲和運動干擾，但因運算的復雜度較高，并不適用于遠程實時心電的監護；兼顧算法的效率和準確度。目前，采用比較多的為帶通濾波、差分、平方和積分的變換方法，變換后再采用閾值檢測的方法，并設置一定的回檢策略，以提高心拍檢測的準確率。心電波形和變換后的效果如圖2所示。

1.3 自動分析診斷技術

圖2 心電波形和變換效果圖

分析診斷模塊根據計算出的特征點位置，計算被監測患者的實時心率，進一步對ECG信號進行分析診斷，支持的報警疾病類型主要包括長間歇、心動過速、心動過緩、室早、RonT、心房顫動、室速(室顫)、ST壓低和ST抬高[10]。還可運用人工智能、深度學習等自動化技術提高診斷水平和效率[11]。

1.4 遠程預警技術

根據分析診斷出的疾病類型，按照心律失常的嚴重程度進行遠程預警，自動將異常情況傳送到心電監測中心，并且根據心律失常和心肌缺血變化趨勢，自適應調整報警閾值。還可根據診斷提示相應的緊急處置措施，緊急情況下可利用定位技術向附近醫療機構或急救中心發出求救信息和坐標位置，以便醫護人員及時發現和救治[12]。

1.5 網絡傳輸技術

近年來，隨著無線網絡的普及和移動設備的廣泛應用，遠程心電監護系統數據傳輸技術也得到了突非猛進的發展[13]。目前，國內應用成熟傳輸技術有藍牙技術、ZigBee、WiFi以及移動通信網絡等，在應用過程中藍牙技術和ZigBee[14]技術主要是用來進行數據的短距離傳輸，WiFi和移動通信網絡主要是用于數據的互聯網傳輸[15]。

1.6 數據歸檔技術

監護結束后，將記錄的數據導入到動態心電分析系統中，出具一份完整的動態心電圖報告。支持編輯和分析功能：①全程心拍位置自動標記和心拍類型自動分類的功能；②模板分類和Demix波形疊加、勾選、心拍批量編輯的功能；③偽差自動識別功能；④Lorenz—RR間期散點圖編輯和分析功能；⑤心率趨勢圖、柵狀圖、十二導聯心電圖、散點圖聯動的功能；⑥全十二導聯ST段趨勢圖；⑦事件分析和小時列表統計；⑧時域和頻域的心率變異性分析；⑨心室晚電位分析；⑩調整分析參數重分析的功能；

2 遠程心電監護技術研究進展

遠程心電監護系統終端使用人群、內部原理及其特點，決定了“人的因素”在設計中起著十分重要的作用[16]。在患者使用該系統時，應該具有較高的安全性、實用性、可靠性以及操作便捷性，對于老年患者而言尤其重要，要求使用過程中操作簡單、安全可靠[17-18]。醫生使用該系統時，應具有數據自動分析和提示功能，能夠幫助醫生快速準確的做出診斷并能及時向患者反饋[19]。未來的遠程心電監護系統將趨于可穿戴式，而可穿戴式健康監測將成為我國健康醫療戰略發展的一個重要方向[20]。“低擾度、無約束”已成為心電圖采集技術的重要發展目標之一[21]。今后的心電監護還會更加注重使用者的體驗，將更多的結合人因工程學進行設計[22]。

3 展望

目前，我國的醫療資源分布不均，醫療服務資源多數集中在大、中型城市，使得小城市與廣大農村地區難以享受優質的醫療服務[2]。隨著遠程心電監護技術的發展和普及，不僅能解決偏遠地區技術人員少、診斷水平低、診療不及時以及ECG設備技術不足等問題，使患者足不出戶便可享受上級醫院優質的醫療技術服務，還可實現大型醫院醫療資源共享的服務體系[23]。利用遠程心電監護技術對于早期發現危及生命的心血管事件，及時采取干預措施，降低致死、致殘率，極大提高邊遠地區患者的醫療服務和生活質量，具有較高的臨床應用價值[24-25]。

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The analysis about key techniques of remote ECG monitoring system/

SU Hong-sen, GAO Peng, LIU Peng//China Medical Equipment,2017,14(6):168-170.

The remote electrocardiograph (ECG) monitoring technique is a combination of microelectronics technology, artificial intelligence technology, modern communication technology and modern medical technology. The key technical points of remote ECG monitoring system includes data preprocessing, identification of feature point, analysis and diagnosis, and remote warning. By using remote ECG monitoring technique, doctors can cross the limitation of domain and implement ECG monitoring, early warning and relevant disposal measures for patients at anytime and anywhere. This new technique can achieve early prevention, early found and early treatment for patients with cardiovascular disease (CVD).

Remote monitoring; Feature recognition of EGG; Analysis and diagnosis; Early warning; Artificial intelligence

Department of Medical Engineering, 181st Hospital of Chinese People's Liberation Army, Guilin 541002, China.

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2017.06.046

[文章編號] 1672-8270(2017)06-0168-03 [中圖分類號] R-058 [文獻標識碼] A

蘇紅森,男,(1979- ),本科學歷，主管技師。解放軍第181醫院醫學工程科，從事醫療設備的維修及管理工作。

2017-03-04

①解放軍第181醫院醫學工程科 廣西 桂林 541002

*通訊作者：liupeng2008gl