DE10011733A1 - Signalauswerteverfahren zur Detektion von QRS-Komplexen in Elektrokardiogramm-Signalen - Google Patents
Signalauswerteverfahren zur Detektion von QRS-Komplexen in Elektrokardiogramm-SignalenInfo
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Abstract
Ein Signalauswerteverfahren zur Detektion von QRS-Komplexen in Elektrokardiogramm-Signalen weist folgende Verfahrensschritte auf: DOLLAR A - Abtasten des Signals (4) um Umwandlung in diskrete, zeitlich aufeinanderfolgende Signalwerte (x(n)), DOLLAR A - Bestimmung des Vorzeichens (sign) jedes Signalwerts (x(n)), DOLLAR A - laufendes Abprüfen der Vorzeichen (sign) aufeinanderfolgender Signalwerte (x(n)) auf Vorliegen eines Nulldurchgangs zwischen zwei aufeinanderfolgenden Signalwerten (x(n)), DOLLAR A - Ermittlung der Anzahl (D(n)) der Nulldurchgänge in einem definierten Segment (N) der aufeinanderfolgenden Signalwrete (x(n)), und DOLLAR A - Vergleichen der ermittelten Nulldurchgangszahl (D(n)) mit einem definierten Schwellenwert, wobei ein Unterschreiten des Schwellenwertes signifikant für das Vorliegen eines QRS-Komplexes (5, 6, 7) in dem definierten Segment des Signalverlaufes (4) ist.
Description
Die Erfindung betrifft ein Signalauswerteverfahren zur Detektion von QRS-
Komplexen in Elektrokardiogramm-(EKG-)-Signalen.
Zum Hintergrund der Erfindung ist festzuhalten, daß die automatische
Analyse von EKG-Signalen zur Perfektionierung der Funktionsfähigkeit
von Herzschrittmachern und Defibrillatoren eine immer größere Rolle
spielt. Solche kardiologischen Geräteimplantate jüngerer Bauart bieten
dementsprechend auch die Fähigkeit einer EKG-Analyse. In diesem Zu
sammenhang hat die Erkennung von QRS-Komplexen und R-Zacken in
EKG-Signalen einen überragenden Stellenwert. Diese Bedeutung resultiert
aus der vielfältigen Verwendbarkeit der Information über das zeitliche
Auftreten des QRS-Komplexes, z. B. bei der Untersuchung der Herzraten
variabilität, bei der Klassifikation und bei der Datenkompression sowie als
Basissignal für sekundäre Anwendungen. Überhaupt nicht oder falsch de
tektierte QRS-Komplexe und R-Zacken sind dabei problematisch im Hin
blick auf die Leistungsfähigkeit der auf die Detektion folgenden Verarbei
tungs- und Analysestufen.
Einen breiten Überblick über bekannte Signalauswerteverfahren zur Detek
tion von QRS-Komplexen in EKG-Signalen bietet der Fachaufsatz von
Friesen et al. "A Comparison of the Noise Sensitivity on Nine QRS
Detection Algorithms" in IEEE Transaction on Biomedical Engineering,
Vol. 37, Nr. 1, Januar 1990, Seiten 85-98. Die dort vorgestellten Signal
auswerte-Algorithmen basieren durchgehend auf einer Auswertung der
Amplitude, der ersten Ableitung des Signals sowie dessen zweiter Ablei
tung. Bei den vorgestellten Algorithmen wird unterschieden zwischen sol
chen, die eine Analyse der Amplitude und der ersten Ableitung vornehmen,
solchen, die nur die erste Ableitung bewerten und solchen, die die erste und
zweite Ableitung in Betracht ziehen. Kurz umrissen wird bei allen Algo
rithmen abgeprüft, ob der jeweilige Signalparameter vorgegebene Schwel
len über- oder unterschreitet, wonach bei Auftreten eines solchen Ereignis
ses mit einem vorgegebenen Schema das Auftreten weiterer definierter Er
eignisse abgeprüft und bei Erfüllung bestimmter Kriterien auf das Vorlie
gen eines QRS-Komplexes geschlossen wird.
Ein anderer Aspekt bei der Signalauswertung zur Detektion von QRS-
Komplexen ist bei der Implementierung solcher Verfahren in implantierten
Herzschrittmachern zu beachten. Im Hinblick auf die naturgemäß bei sol
chen Geräten gegebenen Beschränkungen bei der Energieversorgung und
der Rechenkapazität ist darauf zu achten, daß zur Detektion von QRS-
Komplexen möglichst einfache Algorithmen mit möglichst wenigen Re
chenoperationen auf der Basis von ganzen Zahlen anstatt von reellen Zah
len durchzuführen sind.
Ferner wurden zur QRS-Erkennung Signalverarbeitungsmethoden aus den
Gebieten der linearen und nicht-linearen Filterung, der Wavelet-Transfor
mation, der künstlichen neuronalen Netze und der genetischen Algorithmen
angewendet. Bei hohen Signal-Stör-Abständen und nicht pathologischen
Signalen, also im Falle guter Signalverhältnisse, erzielten diese Auswerte
verfahren zuverlässige Ergebnisse. Waren keine solchen Verhältnisse gege
ben, konnte die Leistungsfähigkeit der Auswerteverfahren unter Umständen
drastisch absinken, was im Hinblick auf eine zuverlässige Funktionsweise
eines Schrittmachers natürlich nicht akzeptabel ist.
Ausgehend von den geschilderten Problematiken liegt der Erfindung die
Aufgabe zugrunde, ein Signalauswerteverfahren zur Detektion von QRS-
Komplexen in EKG-Signalen anzugeben, das mit vergleichsweise geringer
Rechenkapazität und auch bei problematischen Signalverhältnissen einsetz
bar ist und dabei zuverlässige Detektionsergebnisse liefert.
Diese Aufgabe wird durch die im Patentanspruch 1 angegebenen kenn
zeichnenden Verfahrensschritte wie folgt gelöst:
- - Abtasten des Signals und Umwandlung in diskrete, zeitlich aufein anderfolgende Signalwerte,
- - Bestimmung des Vorzeichens jedes Signalwerts,
- - laufendes Abprüfen der Vorzeichen aufeinanderfolgender Signal werte auf Vorliegen eines Nulldurchgangs zwischen zwei aufeinan derfolgenden Signalwerten,
- - Ermittlung der Anzahl der Nulldurchgänge in einem definierten Segment der aufeinanderfolgenden Signalwerte, und
- - Vergleichen der ermittelten Nulldurchgangszahl mit einem definier ten Schwellenwert, wobei ein Unterschreiten des Schwellenwertes signifikant für das Vorliegen eines QRS-Komplexes in dem defi nierten Segment des Signalverlaufes ist.
Kernpunkt des erfindungsgemäßen Verfahrens ist die Anwendung einer
Nulldurchgangszählung, die auf der Ausnutzung der Morphologie des
QRS-Komplexes basiert. Der QRS-Komplex im EKG-Signal ist nämlich
durch eine relativ hochamplitudige Oszillation charakterisiert, die den Si
gnalverlauf ausgeprägt von der Null-Linie des Elektrokardiogramms weg
führt. Die Frequenz dieser kurzen Oszillation liegt in einem Bereich, in
dem andere Signalkomponenten, wie die P- und T-Welle, nur geringen Ein
fluß ausüben und vorzugsweise durch Vorfilterung - z. B. eine Hoch- oder
Bandpaßfilterung - entfernt werden können. Nach der Unterdrückung die
ser tieffrequenten Signalkomponenten ergeben sich aufgrund von höherfre
quentem Rauschen Signalschwankungen um die Null-Linie, die in dem Be
reich, wo kein QRS-Komplex auftritt, das EKG-Signal dominieren. Der
QRS-Komplex erscheint dann in diesem Signalkontext als langsame, nur
kurz andauernde Schwingung hoher Amplitude. Die Unterscheidung zwi
schen QRS-Komplex und den anderen Signalsegmenten kann daher durch
eine Frequenzmessung detektiert werden, die sich aufgrund der erörterten
Signaleigenschaften repräsentativ durch die Zahl der Nulldurchgänge pro
definiertem Auswertesegment beschreiben läßt. Die Nulldurchgangszäh
lung liefert eine Zahl, die nahezu proportional zur jeweils dominanten Fre
quenz des Signals ist.
Statt der Vorfilterung der Signalwerte zur Entfernung der P- und T-Welle
kann beim erfindungsgemäßen Verfahren der QRS-Komplex auch durch
Bestimmen der Dauer oder des Zeitpunktes des signifikanten Ausbleibens
von Nulldurchgängen innerhalb des EKG-Signals von der P- und T-Welle
unterschieden werden.
Das Verfahren der QRS-Komplex-Erkennung durch Nulldurchgangszäh
lung hat sich als robust gegenüber Rauschstörungen und rechentechnisch
einfach realisierbar erwiesen. Insoweit eignet es sich besonders für die Im
plementierung bei der Realzeit-Analyse von EKG-Signal-Morphologien in
Herzschrittmachern.
Die bereits erwähnte Hochpaßfilterung wird vorzugsweise mit einer unte
ren Durchlaßfrequenz von 18 Hz vorgenommen. Damit können die tieffre
quenten Komponenten, wie die P- und T-Welle sowie eine Grundliniendrift
unterdrückt werden. Ferner wird der QRS-Komplex dadurch zur Signal
komponente mit der niedrigsten Frequenz, die das Signal während ihres
Auftretens dominiert.
Zur Vergrößerung des Signal-Stör-Abstandes kann ferner vorgesehen sein,
die Signalwerte vor dem Abprüfen auf Nulldurchgänge und dem Ermitteln
der Nulldurchgangszahl unter Beibehaltung ihres Vorzeichens zu quadrie
ren. Damit werden kleine Signalwerte relativ zu größeren Signalwerten ab
geschwächt, was die Detektierbarkeit des QRS-Komplexes weiter verbes
sert.
Dem gleichen Zweck dient das bevorzugte Verfahrensmerkmal der Addi
tion eines hochfrequenten Überlagerungssignals b(n) zu dem Hochpaß
gefilterten und unter Beibehaltung des Vorzeichens quadrierten EKG-
Signal. Durch diese Maßnahme wird das EKG-Signal so manipuliert, daß
sich außerhalb des QRS-Komplexes eine wesentlich besser vorhersagbare
Nulldurchgangszahl einstellt. Insbesondere kann durch eine geeignete Wahl
der Amplitude das EKG-Signal so aufbereitet werden, daß die Nulldurch
gangszahl außerhalb der QRS-Komplexe gleich der Zahl der Signalwerte in
dem jeweils herangezogenen Segment ist. Dies bedeutet, daß zwischen je
dem Abtastwert ein Nulldurchgang stattfindet, sofern nicht gerade ein
QRS-Signal-Komplex detektiert wird. Dieser Effekt wird verstärkt, wenn
darüber hinaus der Hochpaß durch einen Bandpaß, vorzugsweise mit den
unteren und oberen Durchlaßfrequenzen 18 Hz bzw. 27 Hz, ersetzt wird.
Der Wert der Amplitude des hochfrequenten Überlagerungssignals wird
vorzugsweise adaptiv aus einer fließenden Mittelung der Bandpaß
gefilterten und quadrierten Signalwerte über eine definierte Mittelungspe
riode bestimmt.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemä
ßen Signalauswerteverfahrens wird der für einen QRS-Komplex signifi
kante Schwellenwert der Nulldurchgangszahl als adaptive Schwelle aus
sogenannten Quantilen der Häufigkeitsverteilung der Nulldurchgangszahl
selbst variabel eingestellt. Näheres hierzu ist der Beschreibung des Ausfüh
rungsbeispiels entnehmbar.
Schließlich ist bei der Detektion des QRS-Komplexes auch der Zeitpunkt
dessen R-Zacke in kardiologischer Hinsicht interessant. Dieser Zeitpunkt
läßt sich ermitteln durch Bestimmung des Maximums der Bandpaß
gefilterten und quadrierten Signalwerte in einem Suchintervall um den
Zeitpunkt, an dem die Nulldurchgangszählung D(n) den Schwellwert unter
schreitet. Die Gruppenlaufzeit des Bandpaßfilters muß vom Zeitpunkt des
Signalmaximums subtrahiert werden, um den Zeitpunkt der R-Zacke zu
erhalten.
Schließlich wird als weiteres Kriterium für das Vorliegen eines Störsignals
bzw. eines Nutzsignales aus den Signalwerten eine geschätzte Nutz- und
Störsignalstärke bestimmt und daraus eine für das Vorliegen eines Störsi
gnals bzw. Nutzsignals signifikante Detektionsstärke ermittelt.
Im folgenden wird das erfindungsgemäße Verfahren anhand der beigefüg
ten Zeichnungen in einem Ausführungsbeispiel näher erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 eine höchst schematische Darstellung des Signalverlaufs eines
QRS-Komplexes in einem EKG-Signal,
Fig. 2 ein Strukturschema des erfindungsgemäßen Signalauswertever
fahrens zur Detektion von QRS-Komplexen in EKG-Signalen,
und
Fig. 3 typische Signalverläufe, wie sie bei Anwendung des erfindungs
gemäßen Signalauswerteverfahrens gemäß Fig. 2 auftreten.
Wie aus Fig. 1 deutlich wird, besteht ein idealisierter QRS-Komplex aus
einer relativ hochamplitudigen Oszillation, die das EKG-Signal in der Q-
Zacke zuerst in negativer Richtung von der Null-Linie 1 wegführt. An
schließend wird das EKG-Signal in der R-Zacke mit einem steilen Anstieg
in den positiven Bereich und einem anschließenden steilen Abfall wieder
um in den negativen Bereich unter Ausbildung der S-Zacke übergeführt.
Real ist das EKG-Signal mit einem bestimmten Pegel verrauscht, was in
Fig. 1 durch den strichlierten Signalverlauf angedeutet ist. Wird nun dieses
verrauschte Signal abgetastet und in diskrete, zeitlich aufeinanderfolgende
Signalwerte umgewandelt, kann das Vorzeichen jedes Signalwertes be
stimmt und abgeprüft werden, ob zwischen diesen Signalwerten ein Null
durchgang des EKG-Signals durch die Null-Linie 1 stattgefunden hat.
Außerhalb des QRS-Komplexes stellt sich in einem definierten Segment
N1 eine hohe Zahl von Nulldurchgängen ein, während bei Erfassung eines
Segmentes N2 im QRS-Komplex eine sehr viel niedrigere Anzahl von
Nulldurchgängen detektiert wird. Insofern kann die Erfassung der Zahl der
Nulldurchgänge zur Erkennung eines QRS-Komplexes herangezogen wer
den.
Das EKG-Signal wird abgetastet und in diskrete, zeitlich aufeinanderfol
gende Signalwerte x(n) umgewandelt. Die Abtastrate beträgt beispielsweise
= 360 Hz, d. h., daß das EKG-Signal in eine Folge von 360 Meßwerten
pro Sekunde umgewandelt wird.
Der detaillierte Ablauf des erfindungsgemäßen Auswerteverfahrens wird
nun im folgenden anhand der Fig. 2 näher erläutert. Gemäß diesem Struk
turbild wird das abgetastete EKG-Signal x(n) eingangsseitig einer Band
paßfilterung unterzogen, die der Entfernung aller Signalkomponenten, die
nicht zum QRS-Komplex gehören, dient. Dazu zählen die P- und T-Welle
sowie hochfrequentere Störungen, die z. B. von der bioelektrischen Mus
kelaktivität ausgehen. Darüber hinaus wird die Grundliniendrift damit un
terdrückt und das EKG auf die Null-Linie 1 geholt. Der eingesetzte Filter
BP ist nicht rekursiv, linearphasig und besitzt eine Bandpaßcharakteristik
mit den Durchlaßfrequenzen fg1 = 18 Hz und fg2 = 27 Hz sowie den Sperr
grenzfrequenzen fs1 = 2 Hz und fs2 = 50 Hz. Die Filterordnung ist N = 200.
Die Gruppenlaufzeit des Bandpaßfilters BP entspricht dementsprechend
100 Abtastwerten und muß bei der Bestimmung des Zeitpunktes des QRS-
Komplexes berücksichtigt werden. Die Sperrdämpfung des Filters beträgt
etwa 80 dB.
Die so erhaltenen Signalwerte xf (n) werden anschließend in einer Qua
drierstufe QS gemäß folgender Beziehung quadriert, wobei das Vorzeichen
des jeweiligen Signalwertes beibehalten wird:
xfq(n) = sign[xf(n)]|xf(n)|2
Zu dem Bandpaß-gefilterten und quadrierten EKG-Signal wird anschlie
ßend in einer Addierstufe 2 eine hochfrequente Sequenz b(n) mit niedriger
Amplitude überlagert, die wie folgt zu beschreiben ist:
b(n) = (-1)nK(n)
wobei K(n) < 0. Durch die Addition dieser Sequenz b(n) wird die Anzahl
der Nulldurchgänge pro Segment verändert. Obere Grenze der Nulldurch
gangszahl ist die Zahl N der Abtastwerte des Segments. Durch diese Se
quenz b(n) wird in den Nicht-QRS-Segmenten die Anzahl der Nulldurch
gänge auf diese Maximalanzahl gesteigert, während im QRS-Komplex die
(niedrigere) Anzahl der Nulldurchgänge beibehalten wird. Um dieses Ziel
zu erreichen wird ein geeigneter Wert für die Koeffizienten K(n) adaptiv
aus den Signalwerten xfq(n) geschätzt. Dazu werden fließend die Bandpaß
gefilterten und quadrierten Signalwerte über ein definiertes Mittelungsin
tervall von P Abtastwerten gemäß folgender Gleichung ermittelt:
wobei P = 4.(Anzahl Abtastwerte pro Sekunde).
Empirisch ergibt sich für K(n) die Beziehung
K(n) = 9.<|xfq|<(n)
Die Mittelungszeit bestimmt im wesentlichen die Adaptionsgeschwindig
keit dieser Schätzung, wobei sowohl zu kurze als auch zu lange Mittelungs
segmente die Leistungsfähigkeit des Signalauswerteverfahrens beeinträch
tigen können. Während des Auftretens von QRS-Komplexen wird im übri
gen die Adaption ausgesetzt, da die Sequenz b(n) die Nulldurchgänge aus
schließlich während der Nicht-QRS-Segmente beeinflussen soll.
In Fig. 2 ist der die Ermittlung des Koeffizienten K(n) betreffende Verfah
renskomplex mit AS gekennzeichnet. Die Multiplikation der als eine Art
"Flip-Flop-Funktion" in Fig. 2 mit "+1, -1, +1, -1, . . ." angedeuteten
Grundfunktion mit der Amplitude K(n) ist durch die Multiplikationsstufe 3
angedeutet.
Die vorstehend erörterten Signalwerte werden nun der eigentlichen Null
durchgangszählung NDZ unterworfen. Grundsätzlich wird die Zählung der
Nulldurchgänge pro Segment durchgeführt nach der Beziehung
wobei N die Segmentlänge angibt. Ferner gilt
d(n) = ½|sign[xb(n)] - sign[xb(n-1)]
Für d(n) = 1 gilt "Nulldurchgang erkannt", für d(n) = 0 gilt "kein Null
durchgang erkannt". Auf diese Weise ergibt sich für hohe Frequenzen eine
hohe Nulldurchgangszahl pro Segment, für niedrige Frequenzen entspre
chend weniger.
In signaltechnischer Hinsicht entspricht die Zählung von Nulldurchgängen
im wesentlichen einer Tiefpaß-Filterung, in der Praxis kann die Nulldurch
gangszählung mit einem Filter mit einer Rechteck-Impuls-Antwort realisiert
werden, d. h. mit der Filter-Impuls-Anwort ai = 1 mit i = 0 . . . N-1 ergibt sich
die Nulldurchgangszahl D(n). Der Vorteil dieses Filters ergibt sich aus der
rechentechnisch günstigen Implementierung mit N-1 Verschiebungsopera
tionen und einer Rückkoppelung ohne Multiplikation. Die Filterfunktion ist
nämlich wie folgt definiert:
Ein weiterer Vorteil dieser Implementierung besteht darin, daß die Null
durchgangszahl ausschließlich ganzzahlige Werte annimmt, deren Bereich
durch die Segmentlänge N bestimmt wird. Die Eigenschaft kann in der fol
genden Entscheiderstufe ES vorteilhaft ausgenutzt werden. Ferner beein
flußt die Filterordnung N wesentlich die Robustheit des Signalauswertever
fahrens gegenüber Störungen. Größere Filterordnungen erhöhen die Ro
bustheit, andererseits können zu lange Filter aufgrund des zu langen Mit
telungsintervalls zu falsch-negativen Detektionsfehlern führen ("falsch
negativ" bedeutet, daß trotz Vorliegen eines QRS-Komplexes im EKG-
Signal dieser nicht erkannt wurde). Im vorliegenden Ausführungsbeispiel
wird die Filterordnung N = 10 verwendet.
Der für die Erkennung eines QRS-Komplexes signifikante Schwellenwert
für die Nulldurchgangszahl wird durch Vergleich mit einer adaptiven
Schwelle ermittelt. Diese wird aus dem Mittelwert der 0,1- und 0,5-
Quantile der Häufigkeitsverteilung f(m) von D(n) ermittelt. Die statistische
Größe "Quantil" wird deswegen verwendet, da sie im Vergleich zu Mittel
wert und Varianz eine größere Robustheit gegenüber statistischen Ausrei
ßern aufweist. Im vorliegenden Falle ist ihre Berechnung sehr einfach, da
die Signalwerte nur ganzzahlige Werte zwischen 0 ≦ D(n) ≦ N annehmen
kann. Die Häufigkeitsverteilung f(m) mit 0 ≦ m ≦ N wird adaptiv in zwei
Schritten ermittelt, nämlich
f*n(m) = (1-λ)fn-1(m) und
fn[D(n)] = f*n[D(n)] + λ
fn[D(n)] = f*n[D(n)] + λ
wobei ein Gedächtnisfaktor 0 < λ < 1 verwendet wird. Für das am Ende
dieser Beschreibung kurz wiedergegebene Zahlenbeispiel wurde dieser Ge
dächtnisfaktor zu λ = 0,01 gewählt. Aus der Häufigkeitsverteilung können
nun die Quantile und in der oben beschriebenen Weise daraus die adaptive
Schwelle leicht bestimmt werden. Liegt D(n) unterhalb der Schwelle, ist
ein QRS-Komplex erfaßt worden, andernfalls nicht. In Fig. 2 ist der Ver
fahrensabschnitt der Schwellenwertschätzung mit SWS bezeichnet.
Zur Bestimmung des genauen Zeitpunktes der R-Zacke eines QRS-Kom
plexes wird im übrigen das Bandpaß-gefilterte und quadrierte Signal xfq(t)
herangezogen. Zu diesem Zweck wird in einem Suchintervall um den Start
punkt eines QRS-Komplexes das Maximum in diesem Signal gesucht, des
sen Auftreten als Zeitpunkt der R-Zacke gesetzt wird.
Parallel zur eigentlichen Detektion von QRS-Komplexen und zur Bestim
mung des Zeitpunktes der R-Zacke werden zur Signalbewertung noch zwei
Variablen im Auswerteverfahren abgeschätzt, nämlich die Nutzsignalstärke
PQRS und die Störsignalstärke PNoise. Mit jedem erkannten Ereignis wird eine
der beiden Variablen aktualisiert. Bei Detektion eines QRS-Komplexes
wird die geschätzte Nutzsignalstärke, andernfalls die geschätzte Störsignal
stärke aktualisiert. Dazu werden der Wert |xfq(t)|max in einem geeigneten
Intervall um den Zeitpunkt, an dem die Nulldurchgangszahl D(n) den
Schwellwert unterschreitet, herangezogen, wobei in der vorliegenden Im
plementierung jeweils ein exponentielles Fenster gewählt wurde. Dies be
deutet folgende Ableitung für die geschätzte Nutz- bzw. Störsignalstärke:
PQRS(i + 1) = (1-λQRS).PQRS(i) + λQRS.|xfq(t)max falls QRS-Komplex
Pnoise(i+1) = (1-λNoise).PNoise(i) + λNoise.|xfq(t)|max falls Störung.
Die Gedächtnisfaktoren λ in den beiden oben stehenden Gleichungen wur
den wie folgt gewählt:
λQRS = 0,5 und
λNoise = 0,01.
Aus den geschätzten Signalstärken wird schließlich nach der folgenden Be
ziehung eine Detektionsstärke berechnet, deren Wert Aufschluß darüber
gibt, ob ein an sich als QRS-Komplex zu qualifizierendes Ereignis bei dem
Signalauswerteverfahren tatsächlich ein einem QRS-Komplex zuzuordnen
des Nutzsignal ist. Die Detektionsstärke wird berechnet durch
DS = (|xfq(t)|max - PNoise)/(PQRS - PNoise)
Im vorliegenden Beispiel wird ein erkannter Peak als Störsignalpeak klassi
fiziert, wenn die Detektionsstärke kleiner als 0,01 ist. In diesem Falle wird
die Störsignalstärke aktualisiert. Andernfalls handelt es sich um einen QRS-
Komplex, wonach entsprechend die Nutzsignalstärke aktualisiert wird.
Schließlich wird bei der Signalauswertung ein Zeitfenster von 75 ms ge
setzt. Werden innerhalb dieses Zeitfensters mehrere QRS-Komplexe detek
tiert, so wird nur der erste Komplex gewertet und die anderen Komplexe
werden ausgeblendet. Diese relativ kurze Refraktärzeit wurde gewählt, um
bei falsch-positiven Detektionen eines QRS-Komplexes eine schnelle Wie
deraufnahme der normalen Detektion zu gewährleisten und somit falsch
negative Erkennungsfehler zu reduzieren.
Das erfindungsgemäße Signalauswerteverfahren, wie es vorstehend aus
führlich erörtert wurde, wurde anhand der für Testzwecke kommerziell
vertriebenen Datenbank mit der Bezeichnung "MIT/BIH Arrhythmia Data
Base" getestet und validiert. Diese Datenbank enthält 48 zweikanalige
EKG-Signale mit einer Länge von jeweils etwa 30 Minuten. Diese EKG-
Signale sind klassifiziert, so daß die Lage der QRS-Komplexe bekannt ist.
Das Signalauswerteverfahren wurde auf einem Personalcomputer durchge
führt, wobei als Abtastrate eine Frequenz fT = 360 Hz verwendet wurde.
Für die Bewertung der Leistungsfähigkeit des Verfahrens wurden die soge
nannte Sensitivität Se und die Spezifität +P gemäß folgender Bedingung
ermittelt:
Se = TP/(TP + FN) Sensitivität
+P = TP/(TP + FP) Spezifität.
wobei mit TP (= True Positive) die Anzahl der korrekt erkannten QRS-
Komplexe, FN (= False Negative) die Anzahl der falsch-negativen Erken
nungen und FP ( = False Positive) die der falsch-positiven Erkennungen
herangezogen wurde. Ein QRS-Komplex wurde dabei als richtig erkannt
angenommen, wenn er innerhalb eines Zeitfensters von ± 75 ms um die
tatsächliche zeitliche Lage detektiert wurde. Die Ergebnisse dieses Simula
tionsbeispieles sind in der anhängenden Tabelle 1 aufgelistet. Daraus läßt
sich entnehmen, daß für die weit überwiegende Mehrzahl von Datensätzen
- den sogenannten "Tapes" - die Sensitivität Se und Spezifität +P weit über
99% und teilweise glatte 100% betrugen. Lediglich in einigen wenigen
Fällen stark verrauschter Signale, wie bei den Datensätzen (Tape No 105
und 108) waren diese Werte geringer, jedoch nach wie vor so hoch, daß
auch dort gute Ergebnisse erhalten wurden.
Das Simulationsbeispiel wird im übrigen beispielhaft in Fig. 3 graphisch
wiedergegeben. So gibt der Signalverlauf 4 das eigentliche EKG-Signal
wieder. Darin sind die R-Zacke 5 deutlich, die unmittelbar daneben liegen
den Q- und S-Zacken 6, 7 sind nur andeutungsweise erkennbar.
Eingetragen ist ferner die adaptive Schwelle 8 für die Unterscheidung zwi
schen QRS- und Nicht-QRS-Segmenten. Darauf basierend gibt die Kurve 9
den Verlauf der Anzahl der Nulldurchgänge der EKG-Signalwerte wieder.
Erkennbar bricht die Anzahl der Nulldurchgänge mit einer Verzögerung
ΔtG nach Auftreten eines QRS-Komplexes ein, die der Gruppenlaufzeit bei
der Abtastung und Filterung des EKG-Signals entspricht. Dies äußert sich
in den nach unten gerichteten Zacken in der Kurve 9. Synchron damit wird
der Schwellenwert 8 nach Auftreten eines QRS-Komplexes adaptiert, wie
aus dem sägezahnartigen Verlauf des Schwellenwertes 8 in Fig. 3 deutlich
wird.
Claims (11)
1. Signalauswerteverfahren zur Detektion von QRS-Komplexen in Elek
trokardiogramm-(EKG-)Signalen, gekennzeichnet durch folgende Ver
fahrens schritte:
- - Abtasten des Signals (4) und Umwandlung in diskrete, zeitlich auf einanderfolgende Signalwerte (x(n)),
- - Bestimmung des Vorzeichens (sign) jedes Signalwerts (xf(n)),
- - laufendes Abprüfen der Vorzeichen (sign) aufeinanderfolgender Signalwerte (xf(n)) auf Vorliegen eines Nulldurchgangs zwischen zwei aufeinanderfolgenden Signalwerten (xf(n)),
- - Ermittlung der Anzahl (D(n)) der Nulldurchgänge in einem defi nierten Segment (N) der aufeinanderfolgenden Signalwerte (xf(n)), und
- - Vergleichen der ermittelten Nulldurchgangszahl (D(n)) mit einem definierten Schwellenwert, wobei ein Unterschreiten des Schwel lenwertes signifikant für das Vorliegen eines QRS-Komplexes (5, 6, 7) in dem definierten Segment des Signalverlaufes (4) ist.
2. Signalauswerteverfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet,
daß die EKG-Signalwerte (x(n)) nach dem Abtasten einer Hochpaßfilte
rung, vorzugsweise einer Bandpaßfilterung (BP) unterworfen werden.
3. Signalauswerteverfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet,
daß die untere und obere Durchlaßgrenzfrequenz (fg1, fg2) des Bandpaß
filters (BP) bei ca. 18 Hz und ca. 27 Hz liegen.
4. Signalauswerteverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch
gekennzeichnet, daß die Signalwerte (xf(n)) vor dem Abprüfen auf
Nulldurchgänge und Ermitteln der Nulldurchgangszahl (D(n)) unter
Beibehaltung ihres Vorzeichens quadriert werden.
5. Signalauswerteverfahren mindestens nach Anspruch 2 und 4, dadurch
gekennzeichnet, daß zu dem Bandpaß-gefilterten und quadrierten
EKG-Signal (xfq(n)) vor dem Abtasten ein hochfrequentes Überlage
rungssignal (b(n)) mit im Vergleich zur Amplitude des QRS-Komplexes
(5, 6, 7) niedriger Amplitude (K(n)) addiert wird.
6. Signalauswerteverfahren nach mindestens nach Anspruch 2, 4 und 5,
dadurch gekennzeichnet, daß der Wert der Amplitude (K(n)) des
hochfrequenten Überlagerungssignals (b(n)) adaptiv aus einer fließen
den Mittelung der bandpaßgefilterten und quadrierten Signalwerte
(xfq(n)) über eine defmierte Mittelungsperiode (P) bestimmt wird.
7. Signalauswerteverfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekenn
zeichnet, daß die Addition des hochfrequenten Überlagerungssignals
(b(n)) bei Erfassung eines QRS-Komplexes (5, 6, 7) ausgesetzt wird.
8. Signalauswerteverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch
gekennzeichnet, daß der für einen QRS-Komplex (5, 6, 7) signifikante
Schwellenwert der Nulldurchgangszahl als adaptive Schwelle aus
Quantilen der Häufigkeitsverteilung (f(m)) der Nurchdurchgangszahl
selbst variabel eingestellt wird.
9. Signalauswerteverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch
gekennzeichnet, daß zur Ermittlung des Zeitpunktes der R-Zacke (5)
des QRS-Komplexes (5, 6, 7) das Maximum der bandpaßgefilterten und
quadrierten Signalwerte (xfq(n)) in einem Suchintervall um den Start
punkt eines QRS-Komplexes (5, 6, 7) bestimmt wird.
10. Signalauswerteverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch
gekennzeichnet, daß eine geschätzte Nutzsignalstärke (PQRS) und eine
geschätzte Störsignalstärke (PNoise) aus den Signalwerten (xfq(n)) be
stimmt und daraus eine für das Vorliegen eines Störsignals bzw. Nutz
signals signifikante Detektionsstärke (DS) ermittelt wird.
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