ECG 注释 C++ 库
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本文介绍的 electrocardiogram (ECG) 标注 C++ 库基于小波分析和控制台应用程序，用于从 ECG 数据中提取重要的间隔和波形 (P, T, QRS, PQ, QT, RR, RRn)，以及异位搏动和噪声检测。
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引言
对于关心心脏健康的人们以及在该领域进行研究的学者们，我想介绍我在攻读博士学位期间花了数年时间开发的 ECG 标注库。去年，我在剑桥大学的博士后研究期间改进了其标注质量。事实证明，这项工作并非徒劳，我在 Physionet Computers In Cardiology 2006 QT Annotation challenge 中获得了第一名。您也可以在 physionet 源代码 中查看该库的早期版本。描述该算法的论文在线可查阅 Individually Adaptable Automatic QT Detector. Computers in Cardiology 2006. V. 33. PP. 337-341。您可以在本文顶部下载的会议海报（Power Point 2007）中查看。
我为该库提供了一个控制台应用程序，因此您可以使用您的 ECG 数据并对其进行标注。您的数据应为 Physionet ECG 格式，请参阅 网站 获取可将文本数据文件转换为此格式的工具。
背景
如果您想扩展或修改代码，或者使用我库中提供的小波变换类，您应该具备心脏病学基础知识，熟悉 physionet ECG 数据格式，并可选地熟悉 C++ 编程和小波分析。Robi Polikar 提供了一篇关于小波变换的精彩在线教程：Robi Polikar 的教程。
Using the Code
要标注 ECG 文件，只需按此方式运行控制台应用程序（例如，我包含了来自 afpdb 数据库的 physionet 文件 *n26c.dat* 及其头文件 *n26c.hea*）。
>ecg.exe n26c.dat 1
这将标注记录的第一个导联。
>ecg.exe n26c.dat 2
要标注第二个导联，以此类推。
完成后，ECG 标注（包括 P、T、QRS 波、异位搏动和噪声）将打印到 stdout 并保存到 *n26c.atr* Physionet 兼容标注文件中。HRV 数据也将以文本格式保存到 *n26c.hrv* 文件中，平均心率将显示在 stdout 上。要查看带有标注的 ECG 记录，您可以浏览 physionet 工具。我将考虑发布一个简单的 GUI 来查看记录和标注。
由于记录可能持续时间很长，stdout 的输出速度会很慢，因此您可以将其重定向到文件以加快处理速度。
>ecg.exe n26c.dat 1 >output
用于指定最小、最大 ECG 波的间隔、持续时间等的 ECG 标注参数已设置为默认值。我可能会发布一个带有外部设置的修改版，供控制台使用，以适应特定的 ECG 形态，否则您可以自己修改，将其传递给 EcgAnnotation 构造函数。
库中包含的类有：
信号CWT : public SignalFWT : public SignalEcgDenoise : public FWTEcgAnnotation : public Signal
Signal 类提供以文本、physionet 和我自定义文件格式读取 ECG 数据、将其保存到磁盘、数据归一化例程、去噪操作和一些数学函数。请查看 *signal.h* 文件。
CWT 类提供连续小波变换。它配备了常见的母小波（Mehihan Hat、Morlet、高斯导数）。您可以这样使用它：
double SR; //signal sampling rate
double w0; //parameter for full Morlet wavelet
double* Data; //your data signal
int size; //size of your signal for analysis
double* pSpec; //pointer to the CWT spectrum
CWT cwt;
cwt.InitCWT(size, CWT::MHAT, w0, SR); //init it with Mexihan Hat wavelet
pSpec = cwt->CwtTrans(Data, 30.0); //to transform Data on 30.0Hz
pSpec = cwt->CwtTrans(Data, 45.56); //to transform Data on 45.56Hz
// and so on ...
// size of the spectrum pSpec equals to signal size
cwt.CloseCWT(); //close it
FWT 类提供一维快速小波变换。您可以以与 CWT 类似的方式使用它。
wchar_t filter[] = L"path\\filters\\daub2.flt"; //full path to the filter
FWT fwt;
fwt.InitFWT(filter, Data, size); //init it with Daub2 wavelet
fwt.FwtTrans(3); //3 level FWT transform
//meddle with FWT spectrum
pSpec = GetFwtSpectrum();
fwt.FwtSynth(3); //3 level FWT reconstruction
fwt.CloseFWT(); //close it
EcgDenoise 旨在通过快速小波变换对 ECG 信号进行去噪。
wchar_t path[] = L"fullpath\\filters"; //full path to the filters dir
EcgDenoise enoise;
enoise.InitDenoise(path, Data, size, SR);
enoise.LFDenoise(); //baseline wander removal
enoise.HFDenoise(); //high frequency noise removal
enoise.LFHFDenoise(); //both noises removal
enoise.CloseDenoise(); //close it
初始化后，您可以根据需要调用去噪函数任意次数并按任意顺序调用。每次您的 Data 都将填充去噪后的信号版本。
EcgAnnotation 是用于完整 ECG 标注的类。以下是我的控制台应用程序中用于标注 ECG 数据并保存结果的代码：
class Signal signal;
if (signal.ReadFile(argv[1])) {
int size = signal.GetLength();
double sr = signal.GetSR();
int h, m, s, ms;
int msec = int(((double)size / sr) * 1000.0);
signal.mSecToTime(msec, h, m, s, ms);
wprintf(L" leads: %d\n", signal.GetLeadsNum());
wprintf(L" sr: %.2lf Hz\n", sr);
wprintf(L" bits: %d\n", signal.GetBits());
wprintf(L" UmV: %d\n", signal.GetUmV());
wprintf(L" length: %02d:%02d:%02d.%03d\n\n", h, m, s, ms);
double* data = signal.GetData(leadNumber);
//annotation
class EcgAnnotation ann; //default annotation params
//or add your custom ECG params to annotation class from lib.h
// ANNHDR hdr;
// hdr.minbpm = 30;
// etc...
// class EcgAnnotation ann( &hdr );
wprintf(L" getting QRS complexes... ");
tic();
//get QRS complexes
int** qrsAnn = ann.GetQRS(data, size, sr, L"filters");
//qrsAnn = ann->GetQRS(psig, size, SR, L"filters", qNOISE);
//get QRS complexes if signal is quite noisy
if (qrsAnn) {
wprintf(L" %d beats.\n", ann.GetQrsNumber());
//label Ectopic beats
ann.GetEctopics(qrsAnn, ann.GetQrsNumber(), sr);
wprintf(L" getting P, T waves... ");
int annNum = 0;
int** ANN = ann.GetPTU(data, size, sr, L"filters",
qrsAnn, ann.GetQrsNumber()); //find P,T waves
if (ANN) {
annNum = ann.GetEcgAnnotationSize();
wprintf(L" done.\n");
toc();
wprintf(L"\n");
//save ECG annotation
wcscpy(annName, argv[1]);
change_extension(annName, L".atr");
ann.SaveAnnotation(annName, ANN, annNum);
} else {
ANN = qrsAnn;
annNum = 2 * ann.GetQrsNumber();
wprintf(L" failed.\n");
toc();
wprintf(L"\n");
}
//printing out annotation
for (int i = 0; i < annNum; i++) {
int smpl = ANN[i][0];
int type = ANN[i][1];
msec = int(((double)smpl / sr) * 1000.0);
signal.mSecToTime(msec, h, m, s, ms);
wprintf(L"%10d %02d:%02d:%02d.%03d %s\n",
smpl, h, m, s, ms, anncodes[type]);
}
//saving RR seq
vector<double /> rrs;
vector<int> rrsPos;
wcscpy(hrvName, argv[1]);
change_extension(hrvName, L".hrv");
if (ann.GetRRseq(ANN, annNum, sr, &rrs, &rrsPos)) {
FILE *fp = _wfopen(hrvName, L"wt");
for (int i = 0; i < (int)rrs.size(); i++)
fwprintf(fp, L"%lf\n", rrs[i]);
fclose(fp);
wprintf(L"\n mean heart rate: %.2lf",
signal.Mean(&rrs[0], (int)rrs.size()));
}
} else {
wprintf(L"could not get QRS complexes.
make sure you have got \"filters\"
directory in the ecg application dir.");
exit(1);
}
} else {
wprintf(L"failed to read %s file", argv[1]);
exit(1);
}
历史
更新 1.0 - 2007 年 10 月 28 日
在我的代码的用户研究人员要求我提供更精确的双相 T 波标注并通过外部文件读取标注参数后，我修改了控制台代码和 EcgAnnotation 类。现在您可以在参数文件 *biTwave* 中将最后一个设置从 0 更改为 1 以处理双相 T 波。更改涉及 EcgAnnotation::GetPTU() 函数，我在其中添加了高斯 CWT 滤波器用于标注双相 T 波。
您可以运行控制台，并提供一个额外的可选第三个参数，即包含您特定标注设置的文件名。
>ecg.exe patient1.dat 1 patient1params
>ecg.exe patient2.dat 1 patient2biTwave
>ecg.exe patient3.dat 2 patient3largeTwaves
更新 1.1 - 2007 年 10 月 29 日
此更新提供了从外部文件加载的附加参数。将 ampQRS 设置为 1，您可以在检测过程中预先放大 QRS 波群。qrsFreq 表示 CWT 变换的滤波频率，默认为 13Hz。上述更改允许处理异常 ECG，如下所示。如您所见，T 波是双相的，峰形与 QRS 非常相似。使用默认参数，您无法过滤掉这种 T 波，它会产生虚假的噪声或其他搏动的检测。实际心率是 160 bpm，相当高。要处理此类异常，您需要将 qrsFreq 滤波频率提高到大约 25Hz，并预先放大 QRS 波群 ampQRS = 1。通过这些设置，此类 T 波将被成功过滤掉，QRS 检测阶段将完美无缺。
现在配置文件包含以下字段：
minbpm 40
maxbpm 180
minQRS 0.04
maxQRS 0.2
qrsFreq 13
ampQRS 0
minUmV 0.2
minPQ 0.07
maxPQ 0.20
minQT 0.22
maxQT 0.45
pFreq 9.0
tFreq 3.0
biTwave 0