基于主导频峰方法的心外膜标测信号节律分析

【作 者】李文海，杨翠微, 复旦大学电子工程系，上海市，00433 上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室，上海市，00433

基于主导频峰方法的心外膜标测信号节律分析

【作 者】李文海1，杨翠微1,2
1 复旦大学电子工程系，上海市，200433
2 上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室，上海市，200433

正常情况下心肌以一定的节律顺序激动，而房颤时这种节律性就会发生改变。该文以心外膜标测信号为基础，在与时域特征点法对比后，采用频域主导频峰的方法，分析了窦性心律和房颤情况下心房各部位激动节律情况。研究发现房颤时心房各部位的激动节律差异很大，个别部位自律性发生了明显改变。结果表明主导频峰法非常适用于房颤时心房标测信号的节律分析。另外该文还粗略探讨了该方法在寻找房颤激动源方面的作用。

主导频峰；心外膜标测；房颤；节律；自律性

0 前言

房颤（Atrial Fibrillation，简写AF）是临床上常见的一种疾病，目前其电生理机制还不明朗[1]。房颤发生时，心房组织的传导性，激动在心房内的传导路径均会发生改变[2]，而其节律也同样会发生改变。为了探究房颤发生的电生理机制，国内外学者研制了心内膜标测系统、心外膜标测系统以及体表标测系统，以分析房颤时心房各部位信号。

目前，房颤的电生理机制主要有三种理论假说：多重子波学说、局灶学说和转子学说。对于局灶学说，临床上常常通过心房标测手段，利用主导频峰（Dominant Frequency，DF）[3-4]的方法来寻找发放高频激动的局灶源，最后使用射频消融来摧毁局灶源，以期实现房颤的终止。而在这个寻找过程中，其主要的方法就是利用主导频峰法分析心房各部位心肌组织的节律信息。因此主导频峰在心房信号的节律性以及自律性分析中有着重要的应用作用。

该文以复旦大学电生理实验室研制的128道心外膜标测系统为基础[5]，用主导频峰的方法来分析房颤发生前（窦性心律，简称窦律）、房颤时以及房颤发生后（窦律）心房各部位的激动信号，以研究房颤发生前后的心房肌不同位置激动节律以及自身自律性变化情况。并根据实验特定条件，粗略估计了主导频峰方法在寻找房颤局灶源上的应用。

1 激动节律计算方法

心电信号的激动节律，即心肌1 min激动多少次或者1 s激动多少次。它可以通过计算激动间隔的时长得到，这种方法需要提取时域信号的特征点以统计激动间隔，所以称为特征点法；由于心电信号是一种类周期信号，故而也可以通过频谱分析得到反映其节律的频率成分，而这个频率在频域上是对应着最大峰的，所以这种方法称为主导频峰法。

1.1 特征点法

基于时域信号的特征点法是先提取心电信号的特征点，然后计算相邻特征点之间的时长t0, t1, t2,…tn，最后对这些激动间隔时长求平均，得：

f 即激动频率，它反映心肌的激动节律。

提取心电信号特征点的方法有多种，如最大峰值法、最大负向斜率法、局部重心法等，该文使用最大峰值法提取特征点。如图1所示，竖长虚线所示是提取的特征点位置。利用提取的特征点对应的时刻信息，可以计算激动间隔的时长，然后根据式（1），即可计算出心肌的激动频率。

图1 最大峰值法提取特征点Fig.1 Extracting the feature points by the maximum peak

1.2 主导频峰法

主导频峰，是指在频域上对应心电信号激动节律或节拍的频率成分。它标志着信号的主导节律，且在频域上呈现最大的峰值，故而称为主导频峰。主导频峰能反映心肌组织的激动节律。例如，4 s内心肌组织兴奋了12次，则其主导频峰应为3 Hz，频域上3 Hz处应该是一个最大的峰值。

如图2(a)所示的心电信号[3,6]，主导频峰的求解步骤是：

(1) 绝对值，整流见图2(c)；

(2) 频谱分析(FFT)，见图2(d)；

(3) 找出频谱中除0 Hz外的最大峰，它对应的频率即是主导频峰DF，见图2(d)中标示。

对于既有正向成分又有负向成分的心电信号，如图2(a)所示，要先进行整流是因为信号的负向成分相当于对正向成分缩减，然后添上一个相位角，二者叠加后会造成在低频上的削弱，导致最大峰无法准确对应信号的节律。当用整流的方式消除这个削弱后，代表周期信号频率的第一谱线就是最大峰，这也是主导频峰名称的由来。图2(b)就是没经整流的频谱示意图，不能得出正确的主导频峰，而经过整流就得出正确反映信号节律的主导频峰DF，如图(2d)图所示。

图2 主导频峰法Fig.2 Dominant frequency method

考虑到不论是窦性还是房颤，还是其他类型的心律失常信号，其最小激动频率不低于30次/min，最大激动频率不会超过1 200次/min，所以第3步寻找最大峰时，可以限定在0.5～20 Hz这个范围内。

2 实验结果与分析

该文研究的数据来自复旦大学心脏电生理实验室在动物实验中采集的心房信号。在实验中利用实验室自主研发的128道心外膜标测系统，以犬作为实验对象，(1) 将犬开胸悬吊心包，在犬心房外膜缝上8片电极片；(2) 静脉注射乙酰胆碱；(3) 在右心耳处进行20 Hz电刺激，以诱发房颤。128个电极点分布于8片电极片上，几乎覆盖整个心房，以期实现全心房标测。系统通过前置放大器放大信号，并用3～600 Hz的带通滤波器滤掉部分干扰和噪声。采集时采样频率为2 kHz，16位A/D转换。

该文首先将使用主导频峰法所得的激动频率与特征点法所得频率进行对比，然后分析了房颤前、房颤中以及房颤后心肌组织的激动节律情况，最后分析了全心房不同位置以及房颤不同时段的激动节律情况，从而初步研究和分析窦性及房颤时心肌组织的激动节律。

2.1 两种方法的对比

图3所示是随机选取的一段时长为5 s的信号(共128路)，分别使用主导频峰法和特征点法统计了不同通道激动节律的对比结果。

图3 两种方法结果对比Fig.3 Comparison of the two methods

观察图3(a)可知，窦律时，两种方法的结果相差很小，而且主导频峰方法所得的结果呈一条直线，而特征点法所得结果稍有波动，主导频峰法表现出更稳定的计算效果，这与“窦性时心房各部位的激动节律保持一致”相符合。而由图3(b)可知，两种方法所得结果有一定的差异，而且部分通道的差异很大。这是因为房颤时信号较杂乱，特征点提取困难，所以导致计算所得的结果可能存在较大偏差，尤其是部分通道的信号存在较大心室干扰[7-8]。另一方面，当信号的规整性较差时，用主导频峰的方法所得结果不一定非常准确[3]。以上因素，导致图3(b)中两种方法所得结果存在差异。为了验证两者的准确度，任意选取3组数据，每组128条数据，每条数据时长5 s，计算激动次数。以纯人工肉眼识别（以下称手工法）的结果为标准，上述两种方法与手工法结果相同（误差允许范围±10%）的数据条数的统计结果如表1所示，从表1可以看出主导频峰所得的结果与人工所得结果基本一致。这说明应用于房颤信号时主导频峰法的准确性较高。

表1 两种方法与手工法结果相同的个数统计表Tab.1 The number of the same result compared with manual method

2.2 同一位置不同时刻节律性分析

图4展示了房颤发生前(Pre-AF)、房颤发生时(AF)和房颤停止后(Post-AF)同一位置心肌激动信号主导频峰结果。

通过图4可知，房颤发生前以及房颤发生后，激动呈窦律，信号较规整，心肌的激动很有规律，频率低；而房颤发生时，心肌组织的激动频率很高，激动的节律已经被打乱。同时观察图4(a)和(c)，可以看出，谐波分量很明显，也很规则，这是因为心房信号本身很规整；但是房颤时(图4(b))，谐波成分已经不再突出，谐波间存在很大的其他频率成分分量，这也说明了房颤时节律的不规整性。

图4 房颤前、房颤中以及房颤后主导频峰示意图Fig.4 The dominant frequency results of Pre-AF, AF and Post-AF

主导频峰能够反映信号的节拍或频率，而主导频峰与谐波成分(图5中椭圆标记)以外的频率成分则能说明信号的杂乱程度，信号越杂乱，这部分频率成分的能量越高。如图5所示：(a)、(b)、(c)所示房颤信号的杂乱度越来越高，主导频峰和谐波所占能量比重却是越来越低，尤其是图5(c)几乎看不出谐波频率，其他杂波频率成分很高。反之，信号越规整，这部分频率成分的能量越低，例如窦律时除了主导频峰和它的谐波成分，其他成分非常低，几乎可忽略，如图4中的(a)和(c)。

图5 不同规整程度的房颤信号Fig.5 AF signal with different kinds of regularity

2.3 全心房不同时刻节律性分析

窦律时，心房各部位的的DF均接近，如图3(a)所示，心肌组织的激动节律具有很好的一致性，这是因为窦律时整个心房在在同一起源点——窦房结的领导下依次激动，心房各部位心肌细胞的激动节律没有发生明显变化。

而房颤时，左右心房不同位置的DF差异非常大，图6展示了房颤时全心房主导频峰伪彩色图结果。从图6中可以看出，各部位的激动节律很明显不同，此时心房不在原起源点窦房结的带领下步调一致地激动，而是受自律性异常增高的心肌影响，出现杂乱的节律。这些自律性异常增高的心肌有可能就是房颤时的驱动灶（源）。

图6 房颤时全心房主导频峰伪彩色图Fig.6 Pseudo-color result of dominant frequency in different parts of atria during atrial fibrillation

图7是一条犬房颤不同时间段右心耳主导频峰伪彩图，其中(a)是房颤刚开始，(b)是房颤已经持续一段时间，(c)是房颤即将结束的时候。从图7中可以看出，房颤刚开始时，大片区域的激动节律是一致的，只有少数地方的激动频率过于异常；随着房颤持续进行，较多区域的激动频率异常增高；而当房颤即将结束时，大片区域的节律又逐渐恢复一致。在这整个过程中，心房肌某些位置的节律性发生了很大的改变[8]，特别是图中DF很大的地方。

图7 房颤不同阶段右心耳主导频峰伪彩色图Fig.7 The pseudo-color map of dominant frequency in right atrial appendage during AF

实验中，犬的房颤是在注射乙酰胆碱之后通过在右心耳通道26附近（图6所示位置）采用20Hz的电刺激诱发产生的，观察图6以及图7的(a)(b)可以看出，通道26附近的主导频峰值很明显高于周围部位。观察其他时间段内主导频峰伪彩色图，也有类似规律，说明该处心肌自律性明显增高，这种变化与电刺激应该是有很大关联。电刺激导致了该处自律性变化，由于该处节律比周围高，它有可能已经成为一个类似于“源”的局灶[8]，所以这也粗略说明了主导频峰方法在寻找房颤的激动源上有一定的应用价值。由于实验中是对犬人为诱发的房颤，所以在寻找“源”上面还需要其他方法进一步研究和验证。

3 结论

本文采用频域的主导频峰法与时域的特征点法进行对比来研究心外膜标测时心房信号的激动节律，发现主导频峰法的结果更准确。窦律时，心房各部位心肌组织的节律性一致，而房颤时，心房各部位的激动节律差异很大，个别部位自律性发生了明显改变。主导频峰法对房颤时心房标测信号的节律分析非常适用。另外本文还粗略探讨了主导频峰法在寻找房颤激动源上面的作用。

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Analysis of the Rhythm of Atrial Epicardial Mapping Data Based on Dominant Frequency

【Writers】LI Wenhai1, YANG Cuiwei1,2
1 Electronic Engineering Department of Fudan University, Shanghai, 200433
2 Key Laboratory of Medical Imaging Computing and Computer Assisted Intervention of Shanghai, Shanghai, 200433

If heart function is normal, the atrial cells are excited in a stable rhythm. But this would change during atrial fibrillation. In this paper, after comparing with the method of characteristic point, we use the dominant frequency method to analyze the activation pattern under sinus and atrial fibrillation rhythm in different parts of atria based on epicardial mapping system. It is found that the activation rhythm changes a lot in different parts of atria, and the automaticity of atrial cells change obviously in somewhere. The result shows that dominant frequency method is very suitable for the analysis of atrial fibrillation signal. What's more, we also roughly discuss the role of this method in exploring the driving sources during atrial fibrillation.

dominant frequency, epicardial mapping, atrial fibrillation, rhythm, automaticity

R541.75

A

10.3969/j.issn.1671-7104.2015.02.001

1671-7104(2015)02-0079-04

2014-12-08

国家自然科学基金（61071004）；

上海市自然科学基金（15ZR1403400）

杨翠微， E-mail: yangcw@fudan.edu.cn