降低噪声和识别非常低压信号使用新型电生理学记录系统

科学领域:

• 电力生理学 电力生理学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 心内电图对于诊断心律失常至关重要.
• 传统的电生理系统容易受到电源线噪声 (50/60 Hz) 和隙波扭曲的影响.
• 这些文物可以掩盖重要的电图特征,影响诊断解释.

研究的目的:

• 为了比较一种新的降噪电图记录系统 (ECGenius) 与传统控制系统的性能.
• 评估新系统在没有传统过的情况下获得高保真单极电图的能力.

主要方法:

• 从9名接受了导管切除的患者获得了同时单极电图记录.
• 用传统的电生理学系统 (控制) 和新型ECGenius系统进行记录.
• 患者有心房动,心房节点复发性心力衰竭或心室心力衰竭.

主要成果:

• 与控制系统相比,新系统的噪声光谱功率 (49-51 Hz) 显著降低.
• 在新系统的记录中,信号和和节奏器件显著减少.
• 高频,低振幅信号及其捆绑电图,被控制系统过所掩盖,可以在新系统中看到.

结论:

• 新的ECGenius系统提供了优质的电图记录,噪音和工件减少.
• 它消除了对口过的需求,防止扭曲,并使以前模糊的信号可视化.
• 与传统的电生理学记录系统相比,这种技术提供了增强的诊断数据.