远程心电监护系统关键技术分析

苏红森高 鹏刘 鹏*

[文章编号] 1672-8270(2017)06-0168-03 [中图分类号] R-058 [文献标识码] A

远程心电监护系统关键技术分析

苏红森①高 鹏①刘 鹏①*

远程心电监护技术是微电子技术、人工智能技术、通讯技术以及医学技术相结合的产物，其关键技术环节包括数据预处理、特征点识别、分析诊断和远程预警。利用远程心电监护技术，可以跨越地域的限制，随时随地对患者进行心电监护、预警并及时采取相应处置措施，做到心血管疾病的早预防、早发现和早治疗。

远程监护；心电特征识别；分析诊断；预警；人工智能

心脏病的发作往往是随机和短暂的，其发病急、进展快、病情凶险及病死率高，由急性症状出现到突然心脏性死亡间隔往往＜1 h[1]。随着我国人口老龄化以及社会竞争、工作压力的增加以及医疗资源分布不均，心血管疾病发病率及病死率逐年攀升。据文献报道，我国心血管疾病发病率、病死率呈逐年上升趋势，目前心血管病死亡占城乡居民总死亡原因的首位，农村为44.60%，城市为42.51%[2-3]。2014年农村心血管疾病的病死率为295.63/10万，其中心脏病的病死率为143.72/10万[4]。建立完整有效的院外监测和急救体系，是降低院外心脏疾病发生率和病死率的有效解决办法[5]。院外监测和急救体系包括院外心电遥测与监护，现场抢救知识的普及，急救呼叫快速传送及现场有效抢救等环节。

1 远程心电监护系统关键技术

远程心电监护系统适用于不同用户心电图(electrocardiogram，ECG)以及同一用户不同时段ECG变化趋势的监测，具有实时分析诊断恶性心律失常和心肌缺血的功能，并自动将异常情况传送到心电监测中心。根据心律失常和心肌缺血变化趋势，自适应调整报警阈值，实现十二导联同步数据采集和发送、全导联ST段分析和预警、不限时间和地点和全方位远程心电监护。

远程心电监护系统的核心技术主要由数据预处理、特征点识别、分析诊断和远程预警模块组成，远程心电监护系统架构如图1所示。

图1 远程心电监护系统架构图

1.1 数据预处理技术

由于心电信号较微弱，信噪比较低，容易受周围环境噪声的影响。动态ECG信号干扰的类型主要有工频干扰、基线漂移、肌电干扰、运动干扰和高频噪声干扰，其中50 Hz及其倍频附近的工频干扰、0.67 Hz下的基线漂移及运动干扰形成的伪差对心电波形的质量影响较大[6]。

动态ECG信号的有效频率在0.67～40 Hz内，中心频率集中在17 Hz左右。根据有用信号与噪声频带分布的不同，对A/D采样后的数据进行数字滤波的方式，以增强信号的有效成分，抑制噪声和伪差，提高波形检测的准确率，降低远程预警的误报。常用的数字滤波算法主要有平滑滤波、带通数字滤波算法、小波变换、FFT变换以及自适应滤波等[7]。远程心电监护预警系统对实时性有较高的要求，因此在数字滤波器的设计和选择上，滤波算法的效率、复杂度以及对波形质量的改善方面需互相权衡。在滤波算法对ECG信号引起的失真方面，需注意50 Hz工频陷波以及低通滤波引起的QRS波群“振铃”现象。除上述对采集的动态ECG信号进行数字滤波提供波形质量外，实时监护过程中还需要对导联状态进行监控，当出现导联脱落时，为避免恶性心律失常和心肌缺血漏报以及后期的动态心电报告的分析处理，远程监护系统需及时通知监护人员对导联脱落的情况进行处理。

1.2 特征点识别技术

特征点识别技术是远程心电监护预警系统的关键，其准确性和可靠性决定着系统的误报和漏报的数量。其中ECG心拍的检测是特征点识别中的首要问题，只有确定了ECG的心拍位置后，才能进一步确定QRS波群的起止点、计算QRS波群宽度、T波识别、QRS主峰的极性、Q峰位置、R峰位置和S峰位置等信息[8]。目前，受限于噪声的影响，动态心电还未能对P波实现有效的检测。

常用的ECG心拍位置检测方法有幅度法、斜率法、面积法、变换法(带通滤波、差分、平方和积分)及小波变换等[9]。幅度法、斜率法算法实现简单、效率较高，但抗噪音效果较差；小波变换具有数学显微镜的功能，可以在多个尺度上对心电信号进行同时分析，可有效的抑制基线漂移、高频噪声和运动干扰，但因运算的复杂度较高，并不适用于远程实时心电的监护；兼顾算法的效率和准确度。目前，采用比较多的为带通滤波、差分、平方和积分的变换方法，变换后再采用阈值检测的方法，并设置一定的回检策略，以提高心拍检测的准确率。心电波形和变换后的效果如图2所示。

1.3 自动分析诊断技术

图2 心电波形和变换效果图

分析诊断模块根据计算出的特征点位置，计算被监测患者的实时心率，进一步对ECG信号进行分析诊断，支持的报警疾病类型主要包括长间歇、心动过速、心动过缓、室早、RonT、心房颤动、室速(室颤)、ST压低和ST抬高[10]。还可运用人工智能、深度学习等自动化技术提高诊断水平和效率[11]。

1.4 远程预警技术

根据分析诊断出的疾病类型，按照心律失常的严重程度进行远程预警，自动将异常情况传送到心电监测中心，并且根据心律失常和心肌缺血变化趋势，自适应调整报警阈值。还可根据诊断提示相应的紧急处置措施，紧急情况下可利用定位技术向附近医疗机构或急救中心发出求救信息和坐标位置，以便医护人员及时发现和救治[12]。

1.5 网络传输技术

近年来，随着无线网络的普及和移动设备的广泛应用，远程心电监护系统数据传输技术也得到了突非猛进的发展[13]。目前，国内应用成熟传输技术有蓝牙技术、ZigBee、WiFi以及移动通信网络等，在应用过程中蓝牙技术和ZigBee[14]技术主要是用来进行数据的短距离传输，WiFi和移动通信网络主要是用于数据的互联网传输[15]。

1.6 数据归档技术

监护结束后，将记录的数据导入到动态心电分析系统中，出具一份完整的动态心电图报告。支持编辑和分析功能：①全程心拍位置自动标记和心拍类型自动分类的功能；②模板分类和Demix波形叠加、勾选、心拍批量编辑的功能；③伪差自动识别功能；④Lorenz—RR间期散点图编辑和分析功能；⑤心率趋势图、栅状图、十二导联心电图、散点图联动的功能；⑥全十二导联ST段趋势图；⑦事件分析和小时列表统计；⑧时域和频域的心率变异性分析；⑨心室晚电位分析；⑩调整分析参数重分析的功能；

2 远程心电监护技术研究进展

远程心电监护系统终端使用人群、内部原理及其特点，决定了“人的因素”在设计中起着十分重要的作用[16]。在患者使用该系统时，应该具有较高的安全性、实用性、可靠性以及操作便捷性，对于老年患者而言尤其重要，要求使用过程中操作简单、安全可靠[17-18]。医生使用该系统时，应具有数据自动分析和提示功能，能够帮助医生快速准确的做出诊断并能及时向患者反馈[19]。未来的远程心电监护系统将趋于可穿戴式，而可穿戴式健康监测将成为我国健康医疗战略发展的一个重要方向[20]。“低扰度、无约束”已成为心电图采集技术的重要发展目标之一[21]。今后的心电监护还会更加注重使用者的体验，将更多的结合人因工程学进行设计[22]。

3 展望

目前，我国的医疗资源分布不均，医疗服务资源多数集中在大、中型城市，使得小城市与广大农村地区难以享受优质的医疗服务[2]。随着远程心电监护技术的发展和普及，不仅能解决偏远地区技术人员少、诊断水平低、诊疗不及时以及ECG设备技术不足等问题，使患者足不出户便可享受上级医院优质的医疗技术服务，还可实现大型医院医疗资源共享的服务体系[23]。利用远程心电监护技术对于早期发现危及生命的心血管事件，及时采取干预措施，降低致死、致残率，极大提高边远地区患者的医疗服务和生活质量，具有较高的临床应用价值[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

[文章编号] 1672-8270(2017)06-0168-03 [中图分类号] R-058 [文献标识码] A

苏红森,男,(1979- ),本科学历，主管技师。解放军第181医院医学工程科，从事医疗设备的维修及管理工作。

2017-03-04

①解放军第181医院医学工程科 广西 桂林 541002

*通讯作者：liupeng2008gl