T波对齐在T波交替谱分析中的对比研究*

魏 珑,魏佑震,赵 捷,李合菊

(1.莱芜职业技术学院，山东 莱芜 271100；2.上海东方医院，上海 200120；3.山东师范大学物理与电子科学学院， 山东 济南 250014)

T波电交替(T-wave alternans，TWA)是心电信号中的一种变异现象，表现为规整的心律中T波形态、振幅和极性以ABAB…的形式逐拍交替变化，如图1所示。T波交替是目前预测心脏性猝死和室性心律失常的一个无创的临床指标[1-3]。

当前，具有病理意义的微伏级TWA检测方法已经有了一定的发展，如谱分析法[4-5]、相关分析法[6-8]、散点图法[9]、渐量平均修正技术等[10-11]，其中谱分析是目前发展最为成熟的TWA检测技术。它具有较高的敏感性和可靠性，在临床研究中已被广泛采用，并在CH2000、Heartwave等医疗器械中发挥作用。

图1 TWA现象Fig.1 The phenomenon of TWA

1 谱分析算法与仿真

1.1 数据处理及T波矩阵对齐

表1 T波起点选取规则Table 1 Selection rule of the T-wave onset

1.2 谱分析算法

为了在频域中反映出T波段幅度是否存在周期性变化，需要通过谱变换将上述所得的对齐T波矩阵(128×N)的幅度变化转变成功率谱，叠加平均后得到对齐T波矩阵的功率谱曲线图。若这128个点幅度高低周期变化，则其时域表达式为：

(1)

其中偶数序列的幅度为A，奇数序列的幅度为(A+δn)，增加的δn为序列之间的变化幅度。若对上述128个点组成的序列x(1)-x(128)作傅立叶变换FT可得：

(2)

WN=exp(-j2π/N)

(3)

(4)

经过傅里叶变换(2)-(4)式可见，K=64处有一δ的累积值，对应于功率谱图上的0.5 cycle/beat(cpb)频率处有一明显的谱线，此谱线可作为TWA的标识线。由于心电信号中的噪声在功率谱中占很宽的频带，且在数据处理中不可能完全滤除，因此在心电信号功率谱曲线图中较难分辨信号与噪声。为了能够确定心电信号中是否存在TWA现象，须引入T波交替率TWAR作为判据，即可以通过比较0.5 cpb处与噪声的谱大小判定是否存在TWA，其公式为

(5)

其中定义背景噪声落在0.44-0.49 cpb处，其平均值为SNB，方差为σNB，0.5 cpb处的能量为S0.5。TWA的交替幅度可以用平均交替幅度表示为

(6)

其中N为每心拍内的采样点数。(5)式中频域方法判断TWA阳性的交替比率TWAR参考标准为3，(6)式中幅度ASM判断参考标准为1.9 μV。

1.3 算法验证

实验数据来自MIT-BIH心律失常数据、恶性室性心律失常数据及European ST-T心电数据。图2给出了European ST-T心电数据e0105#起始时间为0:05:20的128拍心电的TWA功率谱图。在图中0.5 cycle/beat频率处有一明显的峰值线，作为T波交替显著标识线；作者同时仿真了该信号样本的T波段幅度均值，如图3所示，其中中间的实线图代表全序列x(1)-x(128)T波段幅度均值，上面的虚线图代表偶数拍序列x(2)，x(4)，…x(128)T波幅度均值，下面的点化线图代表奇数拍序列x(1)，x(3)，…x(127)T波幅度均值。从图中直观证实了128个心拍中奇偶序列存在幅度差值，此样本信号可能出现T波交替现象。

图2 TWA功率谱Fig.2 The power spectrum of TWA

表2为TWA检测结果，其中ASM为谱分析法交替幅度，单位为μV，可见部分样本数据TWA幅度均大于阳性参考标准1.9 μV，因此认定出现T波交替现象。由于T波交替仅在恶性心律失常的数据中才可能发现，因此为进一步完善TWA检测技术的发展，在临床上采集大样本的心律失常病人的心电数据并做长期的跟踪很有必要。

图3 TWA幅度均值Fig.3 The mean amplitude of TWA

记录号数据来源起始时刻心拍数ASM/μVe0305ST-T0:05:0025658.70e0103ST-T0:20:3712822.75e0103ST-T0:40:08128335.42100MIT-BIH0:15:001280e0111ST-T0:37:4012842.50103MIT-BIH0:03:0025624.68e0105ST-T0:05:20128108.56e0105ST-T1:40:10128116.74611MIT-BIH0:04:2225635.66116MIT-BIH0:18:151280

2 TWA谱分析法检测中对齐方式的

研究讨论

2.1 两种对齐方式比较

数字信号技术所识别的电交替为微伏量级信号，因此计算变量的选择将影响交替信号的提取，其中对齐方式的不同将影响谱分析TWA检测结果。好的对齐方式能够降低噪声，增大交替峰值。

本文比较了两种对齐方式，一种是基于峰值对齐[13]，即各心拍峰值点对齐，左右加等长度窗，但心电波形的多样化导致其特征点检测较难准确一致，从而使对齐效果变差，影响检测结果；另一种是点乘最大对齐，即在前文算法验证中所用。这种对齐方式是指心拍在一定的窗口M内移动，取与模板心拍点乘最大的心拍序列为被测序列，从而使T波能够最大程度地对齐。点乘对齐能够减少心拍间内差，以达到TWA检测的最大交替峰值和最低噪声[11]。

2.2 对齐方式仿真验证

我们对这两种对齐方式进行仿真比较。在峰值对齐中，首先检测峰值点，左右各加窗150 ms，然后对形成的T波矩阵进行谱分析检测；在点乘对齐中，首先从起点选取300 ms的T波段窗口，叠加128个心搏T波段，平均得到T波模板；然后在T波窗宽内转换为一系列心搏，方法为将每一心搏以速度为1 ms、宽度为起点前30 ms到起点后30 ms的窗口移动；最后将该系列心搏与得到的T波模板求点乘，选取点乘最大的序列作为研究的交替数据段。当窗口M与移动速度同为1时，两种对齐方式等效。本文采用谱分析法对上述两种对齐方式进行仿真讨论，实验数据来自European ST-T数据库中的e0103号、e0105号、e0111号数据及MIT-BIH心律失常数据库中的103号数据。检测结果见表3。

表3 基于不同对齐方式的TWA检测结果Table 3 TWA amplitude results based on different alignment strategy

从表3中可以观察到点乘对齐方式所检测的TWA幅值略大于峰值对齐的结果。在谱分析法检测中已假定T波交替分布在整个T波段范围上，而事实上真正的交替只是出现在其中的一小段上[14]，因此利用谱分析法所检测到的TWA幅度较于真实幅度都有所降低。综上所述，点乘对齐所测的略大的交替幅度更接近于真实幅度，这恰好验证了在TWA谱分析检测中点乘对齐方式更为准确。

3 结 语

谱分析法检测电交替信号是目前发展最成熟的TWA检测技术，它通过检测拍频域中0.5 cycle/beat频率处的功率谱值来检测T波交替。在检测过程中T波对齐方式的不同将影响检测结果。本文介绍了利用频域谱分析检测T波交替的方法，并进行仿真验证，着重讨论了两种T波对齐方式对TWA谱分析检测的影响并得出结论。T波交替变异现象详细的发生机制和完善的检测技术仍有待于今后进一步研究。

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