智能化超微心电图仪窦房结电图信号处理与分析算法的研究(2)

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致谢 41

参考文献 42

1 绪论

1.1 研究背景及意义

作为危害人类身体健康的主要疾病之一的心血管疾病，其诱因主要是心脏及其附属器官的异常，对心脏的研究长久以来一直是医学界乃至学术界的重要课题。随着我国人口老龄化程度的增加，心血管疾病成为我国越来越突出的问题。心脏窦房结是位于人体右心房上的一个特殊的小结节，由特殊细胞构成，可以自动地、有节律地产生电流，电流按传导组织的顺序传送到心脏的各个部位，从而引起心肌细胞的收缩和舒张。它是心脏搏动的最高“司令部”，窦房结的病变，是心律失常发生的主要原因。

窦房结电图（Sinus Node Electrocardiogram，SNE）是直接描记窦房结电活动的心腔内电图，是心电图（ECG）的发展与延伸，可直接记录窦房结电位（Sinus Node Potential，SNP），是反映窦房结电活动的高分辨率心电图。SNE与ECG、动态心电图（DECG）以及希氏束电图一样均属于心脏电生理指标检测领域，ECG和DECG是目前最为常用的电生理检测手段。由于窦房结电位很低，ECG和DECG的主要不足是无法检测窦房结的电活动，无法直接提供窦房结功能的判定依据。SNE能够直接记录窦房结电位波，弥补了它们的不足，为人们提供了较准确评价窦房结功能的方法。

SNE分为SNEc（腔内窦房结电图）和SNEb（体表窦房结电图）两种。SNEc是由Cramer和Hariman等人从实验动物到人不断实验，同步记录心外膜窦房结电图和窦房结细胞的跨膜电位得到。随着心导管技术的进步、医学影像设备的更新等，SNEc的发展趋于成熟，为窦房结功能的研究作出了重要贡献。成功与不足并存，首先，由于SNEc需要定位于心脏窦房结部位，检查本身会对心脏造成一定的创伤，具有一定的危险系数；其次，正由于这种危险系数的存在，对病人进行重复检测的可能性低，不利于后期治疗效果的跟进；另外，SNEc检查所需的仪器设备要求很高，检查所需的费用昂贵，对于我国这种发展中国家，其使用范围受到了很大的局限。

基于以上原因，SNEb的研究应运而生。对心血管疾病的研究以来，心电图仪是目前临床上使用最为广泛的心脏疾病诊断仪器，但遗憾的是，由于医学记录及分析仪器发展的缓慢，由心电图仪得到的心电图不能为由于窦房结功能障碍引起心率失常提供有效的诊断。为了得到有效的窦房结电图，国内，蔡毓英等于1986年建立了体表非叠加记录窦房结电图的方法，成功率达93％，Ozawa等采用的体表叠加法法术，也获得成功。采用体表非叠加法记录体表窦房洁电图的价值，在于能捡出一些心电图不能发现的窦穷结功能障碍，可确诊用间接法尚不能诊断的可疑病窦病人。体表窦房结电图和腔内窦房结电图的比较研究表明，其具有一定的可靠性，有可能替代腔内窦房结电图应用于临床。

另外，需要值得注意的是，由于窦房结电图的种类繁多，波形变异大，即便是同一患者，在不同时刻检测到的波形都可能存在较大的差异，这对临床医生的经验要求很高。人为的波形检测，不仅无法得到实时的数据，还可能造成误检等情况的发生，影响检测的准确性。

为此，SNE的自动诊断成为心电检测领域的重要课题。目前，SNE的自动诊断处于起步阶段，特别是P前波的自动识别至今未见文献报道，SNE的判读与分析主要依赖于人工，与心电图相比处于落后的地位，已不能满足临床分析的需求。智能化超微心电图仪就是在此背景下提出的，为了实现SNE临床的推广，本课题致力于实现SNE判读与分析的智能化，通过熟悉SNE的基本图形及特征波形，配合Matlab仿真验证算法来实现。这种心电图仪具有重要的临床价值，能够为窦房结电图的推广起推波助澜的作用。