紙質心電圖數字化信息提取的關鍵問題研究.pdf

1、在臨床診斷過程中,醫(yī)院一直依賴心電圖作為監(jiān)測病人心臟電活動的儀器。由于紙張易破碎且熱敏紙字跡不穩(wěn)定、易消退,多數紙質心電圖都遭到了不同程度的破壞。而這些紙質心電圖是一筆寶貴的財富,可以建立豐富的病例數據庫、有助于學者進行科研分析、增加醫(yī)生臨床診斷經驗以及支持在線遠程診斷等等。因此紙質心電圖數字化信息的提取成為一個亟待解決的問題。
　　 紙質心電圖是由縱橫交錯的背景坐標網格、打印其上的心電波形曲線、導聯字符以及定標電壓組成。紙質心

2、電圖數字化信息提取不是單純指將紙質心電圖通過掃描儀等設備轉換成圖片保存,而是指通過一系列的智能處理技術將紙面上的波形數據提取并保存的數字化過程。
　　 由于掃描的心電圖像不可避免的會發(fā)生傾斜,本文首先進行了傾斜檢測與校正。使用抗干擾能力強的Hough變換方法檢測心電圖紙的邊緣直線,從而獲得圖像的傾斜角度,然后基于坐標系變換進行旋轉校正,該方法能有效的將傾斜的心電圖校正。
　　 進一步,本文提出一種基于Sobel MCO(

3、MorphologicaI Closed Operation)篩選機制的改進k-means方法用于波形曲線的提取,運用聚類的思想將屬于同類的像素點歸類,實現波形曲線和復雜背景的分離。該方法先使用篩選機制進行預處理,盡可能多的保留屬于波形曲線的像素點,并盡可能多的排除無用點,將保留的像素點集合作為聚類對象。再根據聚類對象的二維直方圖(灰度-位置)的波峰確定聚類中心進行k-means迭代聚類,實現了波形曲線和復雜背景的有效分離。該方法提高了

4、提取準確率,降低了時間復雜度。在此基礎上,給出了心電波形數據的提取方法,以及背景網格的重建方法。
　　 最后,由于心電波形的醫(yī)療診斷價值,對波形數據的提取準確率要求十分高,為有效的評價紙質心電圖波形數據提取的準確性,本文提出了一種評價策略。該策略充分考慮了心電圖中具有診斷意義的特征參數點,并根據特征參數點提出一種相似性度量方法。通過大量的波形相似性實驗證明,本文方法能更準確評價紙質心電圖數字化后波形數據提取的準確性。