【心血管信号】基于matlab心血管生理信号分析与处理附报告

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🔥 内容介绍

从2005到2022年，18年来《中国心血管健康与疾病报告》一年一度，从未缺席。今年年报显示，心血管病患人数3.30亿，且心脑血管病死亡率高于肿瘤及其他疾病，占居民疾病死亡构成的40%以上。其中一个重要原因就是心血管疾病知晓率低，患者难以有效防控。那么如何解决这一难题呢？实际上，患者可以通过实时监测心率，从而提前知晓心脏的异常情况，为医生治疗留足时间，有效防控心血管疾病。心血管病防控形势仍然严峻，拐点仍未到来。2019年，国务院印发了《关于实施健康中国行动的意见》，将心血管病防治纳入健康中国专项行动，推动以疾病为中心向以健康为中心转变。

况且考虑到心率同大多数生物医学信号一样，变化缓慢、频率范围低、易受到干扰或噪声的影响,甚至淹没在其中,经常需要采用特殊的处理方法,因此选择语法简单、图形显示功能丰富、工具箱扩展能力强的MATLAB，并作为本学期MATLAB学习的收尾与应用。具体来说就是滤波、R波的检测与标注、自动计算心率等等。

关键词：心血管疾病；健康中国；心率检测；MATLAB应用

1.1 研究背景与意义

从2005到2022年，18年来《中国心血管健康与疾病报告》一年一度，今年年报显示，我国心血管病的发病率与致死率仍高居榜首，年报不仅是国家心血管病防治和开展国际交流与合作的资讯平台，也是提升中国在心血管病防治研究领域国际地位和影响力的重要组成部分，此外，年报还可以为有关政府部门制定相关政策提供重要的参考依据，被誉为中国心血管领域的“红皮书”。

　　中年报不仅仅被誉为业界的红皮书，也被纳入了国家卫生健康委资讯来源之一，为贯彻新时期卫生与健康工作方针“以基层为重点、以预防为主”的内容，真正实现心血管疾病防治的主战场，由医院转向社区。

2019年改版后的年报顺应了时代的需求，获得了良好的社会反响。希望2022年版年报中详实科学的有价值的资料，可以促进大卫生大健康理念的传播，改观心血管疾病防控局面，希望能更多地激发社会的力量，科学的力量，助力健康中国行动。

而本篇MATLAB应用正是顺应了此社会背景，提供一种心电信号的分析方式。配合使用简易的心电监护夹提取心电数据，MATLAB经过若干的处理之后，可将其可视化，以适用健康人的检测预防心血管疾病。

1.2 国内外研究现状

随着社会经济水平的提高，全球化和城镇化程度的加深，人们饮食习惯等生活方式发生了重大转变。同时随着全球老龄化程度加剧，越来越多证据表明非传染性疾病特别是心血管病(cardiovascular disease, CVD)已经成为全球疾病负担的主要原因。  为了反映中国CVD疾病负担现状和趋势，为合理控制中国CVD提供经验和依据，本研究选取了世界上人口最多的两个国家——中国和印度，亚洲高老龄化发达国家日本以及传统发达国家美国，来进行中国CVD疾病负担的对比分析。2019年中国CVD疾病负担均高于全球； 1990—2019年间中国CVD这四个指标变化陡峭度也是远远高于全球，近10余年来尤其明显。

关于诊断检测这方面美国研究人员研制了一种回路心电图监测器，能有效地诊断少数难于诊断的危及生命的心源性心律不齐。这种回路心电图监测器像明信片一样大，约半寸厚，可以佩带在腰带或肩带上。监测器的电极与胸部肌肉直接接触，能记录人晕厥前4分钟和晕厥后1分钟的心律。通过数字前缘记忆回路，能连续记录心率和消除。如果病人晕厥苏醒后可立即按下开关，监测器便记录下4分钟前和60秒钟后的心率，然后打电话给医院接收站。这一方法可准确诊断25%的病人，避免创伤性诊断。此项技术如果改进，诊断率可达50%，而我国在这方面仍有不少差距。

第二章研究方法

2.1 方法原理

心电信号是人体心脏的活动的标志之一，心电生理学资料表明，心脏不断的进行有节奏的收缩和舒张运动。由心肌激动产生的生物电变化通过心脏周围的导电组织和体液，反映到身体表面上来，使身体各部位在每一心动周期中也都发生有规律的电变化活动。

图2.1 心电信号示意图

基线漂移，在这里一般是由呼吸和检测环境的变化引起的，检测器基线随时间的增加朝单一方向的偏离。是2015年公布的计量学名词，应设法规避或减少其影响。

2.2 过程步骤 

质量较好的数据作为分析数据，读取并显示待分析的数据，对信号进行滤波，去除心电信号中的基线漂移和呼吸干扰，同时利用巴特沃斯带阻滤波器去除50Hz 的工频干扰，并显示滤波后的数据。然后将滤波后数据进行归一化，根据生理信号计算心动周期和心率等指标，并显示计算指标时提取的特征点。

最终定性的描述健康人和患者在上述预处理后的生理信号上的区别，给出定量评价健康人和患者上述区别的量化指标，初步判断患者患有哪些疾病。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]陈伟伟,  高润霖,  刘力生,等. 《中国心血管病报告2015》概要[J]. 中国循环杂志, 2016, 31(06):521-528. 

[2]Wang J., Tie B., Welkowitz W., Semmlow J.L., Kostis J.B. Modeling sound generation in stenosed coronary arteries[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 1990, 37(11): 1087-1094.

[3]王红宇.《运动员心电图解释的国际专家建议》最新解读[J].实用心电学杂志,2019,28(01):7-10.

[4]李晗.基于双模态信号集成深度学习的冠心病检测研究[D],2020.

[5]何树楠.教你看懂心电图报告[J].江苏卫生保健,2019,(08):27.

[6]谢威洋,杨旭明.一句话掌握临床心电图解读要点——“律和率,轴和肌,房室传导波段期”[J].实用心电学杂志,2016,25(06):433-436.

[7]廖雨林.探讨心电图技术诊断心血管疾病的方法及临床价值[A].中国环球文化出版社、华教创新（北京）文化传媒有限公司.全国科研理论学术研究成果汇编（四）[C].中国环球文化出版社、华教创新（北京）文化传媒有限公司:华教创新(北京)文化传媒有限公司,2020:356-359

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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