基于BiLSTM的多导联心电图心律失常检测

孙红剑

（江苏省镇江市第一人民医院心电图室 江苏省镇江市 212002）

随着人口老龄化加剧，心律失常的发生率也在逐渐上涨，尤其是快节奏生活，青年压力越来越大，心律失常患者群体也逐渐年轻化。心律失常，主要是心脏活动起源或者传导过程出现障碍导致的心脏搏动节律异常，临床症状的轻重程度不一，轻者可能无任何不适感，在查体时方能发现，严重时可能威胁患者生命。老年群体作为心律失常高发群体，若未及时诊断并治疗，随着疾病发展，可能会导致心脏衰竭，甚至导致患者猝死，严重威胁患者正常生活与生命健康，所以，正确、快速诊断心律失常具有重要意义。人工解释12 导联心电图是常用心律失常诊断方法，操作简单、无创，但是，人工操作耗时耗力，对医生丰富知识与诊断经验要求较高，想要在短时间发现心电信号内病理表现较为困难[1]。为快速并准确检测患者心律异常，判断患者疾病，文章探讨了BiLSTM（自动解析）12导联心电图的应用效果，旨在展示该医学检测技术的优势，推动其临床应用。

1 心律失常检测的重要意义

心律失常主要有如下表现：冠状动脉供血问题。冠状动脉血流量低于正常值，是心律失常下常发疾病，但是，患者虽然冠状动脉血流量下降，却极少导致心肌缺血，然而，若患者存在冠心病，心律失常可能导致心肌缺血，外在表现为：气短、心绞痛、周围血管衰竭等。不同程度心律失常也可能导致脑动脉血流量异常，若脑血管正常，并不会带来严重后果，若脑血管病变，将导致脑供血不足，外在表现为：乏力、头晕、视物模糊等，若带来不可逆转的脑损害，甚至导致瘫痪、失语等。肾动脉供血异常，也是心律失常发生后常见情况，肾血流量受到心律失常影响减小，临床表现为：蛋白尿、少尿、氮质血症等。心功能不全，临床症状为：咳嗽、倦怠、呼吸困难等。因此，加强心律失常检测，具有重要意义。通过对心电图领域医学知识展开研究可知，通过心电图对心律失常进行诊断，主要是通过导联波形内各波变化，如：QRS 间期出现rS 形态，可能为左束支阻滞，ST 段过高，将引发心肌梗死、心包炎等。通过直观波形变化，与医生经验结合，对心律失常的心电图判断，能够判断患者是否存在心血管疾病，为疾病预防提供帮助。常见波形变化如图1 所示。

2 基于BiLSTM的多导联心电图的导联方式

多导联心电图，主要是通过将心电图设备上的电极放置于人体的不同部位，通过导联线、心电图机电流计正负极连接，记录心电图电路，目前，12 导联是国际通用导联方式，其中包含了和肢体连接的肢体导联，和胸部连接的胸导联。肢体导联，其中包含标准肢体导联Ⅰ、导联Ⅱ、导联Ⅲ，加压单极肢体导联AVL、导联AVR、导联AVF。标准肢体导联，又名为双极导联，展现肢体间电位差；加压单极肢体导联，主要是指通过将一个电极电位为零，另一电极显示数值，通过电位差形成波形振幅，加压升高电位，加大振幅幅度，为检测提供便利。在临床上，对心电图描记时，探查电极包含颜色共有4 中，分别放置于：右上肢的手腕处（红色电极）、左上肢的手腕处（黄色电极）、左下肢的足踝处（绿色电极）、右下肢的足踝处（黑色电极）。胸导联，作为单极导联，其中包含V1-V6，检测时，将正电极放置于患者胸壁规定位置，将另外3 个电极以5K 电阻联入负极，形成中心电端。在心律失常检测中，上述12 导联满足需求。

图1：各波段常见波形变化

3 基于BiLSTM的多导联心电图心律失常检测

3.1 基于BiLSTM的多导联心电图适应症

多导联心电图主要适用于如下几类症状：

（1）胸闷、胸痛或者存在上腹部不适，这类疑似急性肺栓塞、心肌梗死的疾病可用多导联心电图检测判断；

（2）在心律失常的可疑期，患者存在心动过速、过缓、传导阻滞等情况，可采用该设备检测。

（3）当患者存在头晕、晕厥等疑似窦房结功能障碍时，可引入多导联心电图。

（4）当检测某些药物（如：洋地黄）是否影响心脏、影响大小时，可采用多导联心电图检测观察。

（5）若想要掌握电解质异常（如：血钙、血钾等）对心脏功能影响时，使用多导联心电图较为适合；另外，植入心脏起搏器前后、心血管疾病监测、心脏手术开始前后等都离不开多导联心电图。须知，多导联心电图能够通过多导准确掌握患者心脏情况，而自动解析功能，无需消耗大量时间对心电图解释，即可直接将数字信号转化为有用信息，保障一旦发现异常，即可针对性采取措施，保障患者身体健康。

3.2 基于BiLSTM的多导联心电图应用难点

在检测患者心律失常时，多导联心电图虽然具有多项优势，在实际应用中，却仍存在一定难点：

图2：含基线漂移噪声的心电信号

（1）心电数据不足。医疗数据与普通大数据不同，普通数据可直接在互联网上获取，医疗数据本身对真实性要求较高，不能随意在网络上获取，且诸多患者的医疗数据具有私密性，增大了医疗数据获取难度。目前，诸多智能医疗领域中，普遍缺乏公认高影响力的医疗大数据集。如此，在BiLSTM 下多导联心电图对患者情况自动解析时，可参考的心电数据不足，影响了解析结果的真实性。

（2）心电图导联交叉。在本次研究中，心律失常检测选择了能自动解析的12 导联心电图，因心电图区域、心律节拍振幅之间存在关联，致使心电图导联交叉，致使心电图的波峰、波谷相互重叠，影响了12 导联心电图的有效扩展。

（3）在心电图领域医学知识研究中，可以了解到，在利用心电图对心律失常诊断时，主要关注导联波形内各波波形变化，通过直观波形变化，结合医生经验，诊断患者心律失常。而在这一过程中，如何由波峰、波谷变化中准确理解其中所代表的信息是关键。虽然，BiLSTM 使多导联心电图自动化水平提升，但是，医生本身的知识与经验亦至关重要。

（4）12 导联心电图内数据信息的融合。在心律失常检测中，所用设备为多导联心电图，12 通道保障了心电图检测的准确性，同时，在数据诊断时，医生不仅要对单个导联信号波形特征深入分析，还要将12 个导联形态特征有效融合，通过整体情况得出检测结果，方能发挥心电图检测技术的作用。这一过程中，心电图检测人员必须协同学习12 导联心电信号，而当前深度学习网络内并无适合网络结果[2]。另外，常用心电数据内存在数据频率不一、数据长度不等，所以，为保障12 导联心电数据识别效果，不仅要构建适宜深度学习网络结构，还应构建科学数据组织方式，发挥多导联心电图的应用价值。

4 BiLSTM下多导联心电图的应用价值与心电信号预处理

4.1 BiLSTM下多导联心电图的应用价值

12 导联心电图的应用，能够及时判断患者是否为心律失常，甚至能够准确发现患者心律失常的引发因素，为患者对症治疗提供信息支持。如：冠状动脉供血不足作为心律失常引发常见疾病，而临床并无特异症状，12 导联心电图的应用，能够及时发现心肌缺血。面对心肌缺血危险患者，如：心肌梗死，12 导联通过ST 段进行持续性监测，通过对一段时间患者心电图的自动解析，及时发现患者心肌缺血情况，为临床诊断、疾病治疗提供依据。并且，在检测心律失常时，多导联相比于单导联，检测准确性更高，误诊率与漏诊率较低，还能够判定心律失常种类、出现时间、发作率、持续时间、药物治疗前后变化等，为心律失常选择科学治疗方式提供帮助，是心律失常判定与治疗中不可缺少的技术。不过，12 导联心电图也存在一定劣势，在临床实践中，易受外界因素干扰，如：当患者体位变化、电极片使用时间较长，屏幕将出现干扰波，不利于心电图判断。对此，在心律失常检测中，可引入基于BiLSTM 的多导联心电图检测技术，提高检测准确性，避免漏检与误检的几率，为心律失常患者的疾病控制奠定基础，保障患者生命健康。

4.2 心电信号预处理

据研究发现，多数生物医学信号的信噪比均相对较低，心电信号也属于信噪比较低的一种微弱信号[3]。心电信号采集时，常常混合较强背景噪声，其中，工频与肌电感染、基线漂移等是主要噪声，导致后续心电信号特征提取困难，甚至于，学习到错误特征表示，为心律失常识别带来负面影响。所以，在识别导联曲线波形时，应做好心电信号的降噪处理。

4.2.1 预处理方案设计

因心电信号背景噪声频率不同，在信号预处理时，应做好不同频率噪声的抑制。依照噪声不同特性，分别制定降噪方式。对此，可采用双树复小波变换与零相位巴特沃斯滤波器对心电信号降噪，去除高频噪声、低频干扰。以零相位巴特沃斯滤波器将心电信号内基线漂移噪声去除，之后以双树复小波变化对心电信号多尺度分解，以小波阈值法将信号内高频噪声去除。

4.2.2 心电噪声滤除

在对心电信号进行数据采集时，因人体活动、心电信号记录仪等因素影响，所采集的心电信号常常混入基线漂移、肌电干扰等各种噪声。对于基线漂移噪声，易导致心电信号的波形幅值与原始值偏离，如图2，为心律失常识别带来不良影响。对比，可采用中值滤波器将噪声信号滤除。工频干扰、肌电感染幅度较大且拥有一定频率，所以，使用双树复小波变换能够有效滤除高频信号噪声，因该信号滤除方式采用双树结构，使每个尺度上的DWT 内出现下二采样效果降低，极大减少信号混叠效应[4]。

5 总结

总而言之，心律失常作为常见疾病，主要发生于老年群体，而快节奏的生活，青中年人所受压力不断增大，青中年群体心律失常发生率也明显升高。在心律失常初期，患者并无明显症状，极易导致患者忽略自身情况，给予心律失常发展时机，增大了疾病威胁度，影响了患者正常工作与生活。BiLSTM 下多导联心电图作为当前常用心律失常检测方式，不仅能够准确检测患者是心律失常或者其他心血管疾病，还能够得出心律失常性质、类型、治疗方式等，为心律失常患者治疗提供了信息支持，其种种应用优势，值得临床推广。