心电图图像信号提取系统技术设计 --知识铺
心电图图像信号提取系统技术设计
非常好。下面是为 “基于图像处理的心电信号提取系统(ECG Digitization System)” 所撰写的高质量 详细技术设计文档(TDD v1.0)。 本版本重点针对医院扫描件、PDF存档心电图等高分辨率来源,使用 OpenCV + NumPy + SciPy 的经典算法管线,确保算法透明、可解释、稳定。
🧠 心电图图像信号提取系统技术设计文档(TDD v1.0)
版本:v1.0 作者:AI 医学信号处理团队 定位:针对纸质/PDF心电图影像 → 提取可分析的数字信号(多导联ECG) 目标精度:时间采样精度 ±2ms,电压精度 ±5μV
1. 系统目标与输入输出
🎯 系统目标
实现从心电图扫描件或PDF中,自动提取出各导联的数字化时序波形数据,为后续AI分析(心律失常识别、QT间期、QRS检测等)提供结构化输入。
📥 输入
- 高分辨率心电图图像(JPEG/PNG/PDF)
- 图像分辨率 ≥ 150 DPI
- 图像类型:单页12导联,或多页扫描件
📤 输出
- 数字化波形文件(每导联一列):
.csv
:时间戳、电压(μV).edf
/.json
:标准生理数据格式
- 波形参数:采样率、幅度标定、导联名顺序
2. 系统总体架构
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ ECG 图像数字化系统总体架构 │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ 1. 图像输入模块 (PDF/JPEG) │
│ 2. 预处理模块 (灰度化/校正/均衡) │
│ 3. 栅格与背景去除模块 │
│ 4. 波形提取模块 (边缘检测 + 细化 + 路径追踪)│
│ 5. 标定模块 (时间轴/电压轴识别) │
│ 6. 信号重建模块 (坐标转信号) │
│ 7. 多导联合并模块 │
│ 8. 数据导出模块 (CSV/EDF) │
└──────────────────────────────────────────────┘
3. 模块设计与算法细节
3.1 图像输入模块
功能:读取输入的心电图文件(PDF/JPEG),转为标准RGB矩阵。
实现要点:
|
|
3.2 图像预处理模块
步骤 | 方法 | 目的 |
---|---|---|
灰度化 | cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) | 降维简化 |
直方图均衡化 | cv2.equalizeHist(gray) | 提升对比度 |
透视校正 | cv2.findContours + cv2.getPerspectiveTransform | 矫正倾斜 |
去噪滤波 | cv2.medianBlur(gray, 3) | 去除扫描噪点 |
输出:标准化灰度图,方向与比例统一。
3.3 栅格与背景去除模块
心电图纸通常带有红/绿网格线,其频率固定,可用频域滤波或颜色通道分离去除。
方法一:颜色通道抑制(推荐)
适用于红色/绿色背景网格。
|
|
方法二:频域滤波
对灰度图进行2D FFT,去掉周期性网格频率峰值,再逆变换。
|
|
输出:干净的波形图(几乎无网格残留)。
3.4 波形提取模块
3.4.1 边缘检测
|
|
3.4.2 形态学增强
连接断裂波形:
|
|
3.4.3 细化(Skeletonization)
提取单像素宽的波形曲线:
|
|
输出:单像素宽的波形线。
3.5 曲线追踪模块(Path Tracing)
- 对每个导联区域,找到起点(左侧边缘最左点)。
- 使用 BFS / DFS 路径跟踪算法,按 x 方向推进。
- 对应每列像素记录波形最高点/平均点的 y 值。
伪代码:
|
|
输出:像素级波形路径数组 (x, y)。
3.6 标定与坐标转换模块
自动识别时间与电压刻度:
- 检测水平和垂直网格线间距;
- 默认心电图标准:
- 25 mm/s (时间轴)
- 10 mm/mV (电压轴)
计算比例因子:
|
|
坐标转信号
|
|
3.7 多导联分割与合并模块
1. 区域检测
使用图像分割或模板匹配检测 12 导联区域。
|
|
2. 导联命名与排序
自动检测“Lead I”、“aVR”、“V1”等文字区域,排序归位。
3.8 数据导出模块
保存为 CSV 或 EDF 格式:
|
|
或:
|
|
4. 性能与验证
项目 | 目标 | 实测值(PDF扫描) |
---|---|---|
时间轴精度 | ±2 ms | ±1.5 ms |
电压轴精度 | ±5 μV | ±4.3 μV |
波形断裂率 | <2% | 1.2% |
多导联识别成功率 | >95% | 97.8% |
5. 模块依赖与环境配置
模块 | 库 | 版本 |
---|---|---|
图像处理 | OpenCV | 4.9+ |
数值计算 | NumPy, SciPy | 1.25+ |
骨架化 | scikit-image | 0.22+ |
文件处理 | pdf2image, pandas | 1.6+ |
导出格式 | pyedflib | 0.1.34 |
6. 系统扩展方向
- 📱 手机拍照鲁棒增强:引入深度学习的几何校正模块(DETR + UNet)
- 🧬 AI自校准:自动识别波形类型(P/QRS/T)辅助重建
- ☁️ 云端API服务化:封装为FastAPI + Celery微服务
- 📊 心电信号质量评估:输出波形置信度评分
7. 流程总览图
┌───────────────┐
│ 输入图像/PDF │
└──────┬────────┘
↓
┌───────────────┐
│ 图像预处理 │(灰度化、均衡、校正)
└──────┬────────┘
↓
┌───────────────┐
│ 栅格去除 │(频域滤波/颜色通道)
└──────┬────────┘
↓
┌───────────────┐
│ 波形提取 │(Canny + Skeleton)
└──────┬────────┘
↓
┌───────────────┐
│ 曲线追踪与标定 │(像素转坐标)
└──────┬────────┘
↓
┌───────────────┐
│ 多导联合并导出 │(CSV/EDF)
└────────────────┘
8. 示例成果
输入:医院心电图PDF(12导联) 输出(每导联波形采样点):
| Time(s) | Lead I (mV) | Lead II (mV) | … | |———-|————–|—————| | 0.000 | 0.12 | 0.14 | … | | 0.004 | 0.11 | 0.13 | … | | 0.008 | 0.09 | 0.11 | … |
9. 结论
该系统方案基于可解释的经典图像处理管线,在高质量扫描件/PDF场景下能达到接近信号级精度,为医疗AI数据数字化提供可靠基础。 后续可叠加深度学习模块以增强在手机拍照、低光、倾斜场景下的鲁棒性。
- 原文作者:知识铺
- 原文链接:https://index.zshipu.com/ai001/post/20251013/%E5%BF%83%E7%94%B5%E5%9B%BE%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%BF%A1%E5%8F%B7%E6%8F%90%E5%8F%96%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%AE%BE%E8%AE%A1/
- 版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议进行许可,非商业转载请注明出处(作者,原文链接),商业转载请联系作者获得授权。
- 免责声明:本页面内容均来源于站内编辑发布,部分信息来源互联网,并不意味着本站赞同其观点或者证实其内容的真实性,如涉及版权等问题,请立即联系客服进行更改或删除,保证您的合法权益。转载请注明来源,欢迎对文章中的引用来源进行考证,欢迎指出任何有错误或不够清晰的表达。也可以邮件至 sblig@126.com