CN103536282A - 基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法，包括步骤：分别将左右胸腔的磁感应信号送入12MHz窄带滤波进行滤波处理，求得左胸腔相位差信号与右胸腔相位差信号；分别将左胸腔相位差信号与右胸腔相位差信号进行小波去噪；采用独立变量分析方法（Fast-ICA）分离出心跳信号及呼吸信号；从而实现磁感应心肺活动同步的监测。
Description
技术领域
本发明属于生物医学工程领域中生理信号分离方法，具体特指在非接触磁感应心肺活动的监测中，用快速独立变量分析方法进行心肺活动相位信号的分离。
背景技术
非接触磁感应心肺活动的监测是一种新型的心跳及呼吸同步监护技术，它主要基于磁感应相移（MIPS）技术。非接触磁感监测心跳时，往往需要受试者人为屏住呼吸以抑制较强呼吸干扰，该种方式不适用于长时间的心跳监测，及无意识人员心跳检测。同时在监测到的呼吸波形中也混杂着心跳信号，影响了呼吸检出的正确率。
磁感应监测实际分离处理的是相位信号中低频率的心率与呼吸率波形，分离提取信号时不再考虑前段激励频率中的高频载波成分，根据对呼吸相差信号频谱分析能明确发现其中包含的呼吸频率及心跳频率。虽然呼吸频率明显，可考虑直接提取，但呼吸过程的带宽较宽，在心脏活动的频率对应相位上混杂有呼吸的高频相位成分，且心跳幅度明显较小，易被呼吸谐波及其他干扰成分所掩盖，即使在预处理时进行了增强，也无法直接滤波提取。选择一种有效的心肺信号分离算法，对于系统实现同步心肺监测是极为重要的。
独立分量分析是当前盲信号分离的主流方法。ICA是基于信号高阶统计量的信号处理方法，其基本含义是将多道观测信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立成份。近十年来，ICA方法广泛应用于生物信号领域，如心电图(ECG)、脑电图(EEG)信号分离，听觉信号分析，功能磁共振图像(FMRI)分析，孕妇和胎儿心电信号分离等方面。该方法适用于线性系统中高阶独立信号的分离，且最多只有一个源信号分布为高斯源分布，传感器数量需大于或等于独立源个数。通过对相位信息中的心跳及呼吸信号进行分析，发现其满足ICA分离信号的基本要求。
发明内容
针对以上现有技术中的不足，本发明的目的在于提供一种基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法。
为达到上述目的，本发明的技术方案是：一种基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法，其包括以下步骤：
101、采用高频交流正弦信号发生器产生激励磁场，并在磁场中设置检测线圈A和检测线圈B，其中检测线圈A和检测线圈B获取左胸腔和右胸腔的激励磁场信号和感应磁场信号，并分别获取检测线圈A和检测线圈B中的高频相移正弦电压信号X和Y，并将高频交流正弦信号发生器的同频参考信号M、高频相移正弦电压信号X和Y传输给窄带滤波器；
102、所述窄带滤波器分别对高频相移正弦电压信号X和Y进行预处理，与同频参考信号M一同送入采集卡中，并采用软件鉴相器对高频相移正弦电压信号X、Y、同频参考信号M进行处理，分别得到磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)；
103、采用小波降噪法分别对步骤102中得到的磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)进行降噪处理，得到降噪后的磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)信号；
104、将步骤103中降噪后的磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)信号采用Fast-ICA分离算法进行分离，得到心跳信号及呼吸信号，并采用频谱分析确定出心率及呼吸率所在导联，计算求出呼吸率及心率。
进一步的，步骤101中所述高频交流正弦信号发生器采用了12MHz高频交流正弦信号作为激励磁场。
进一步的，步骤102中的窄带滤波器采用3阶巴特沃兹滤波器，滤波带宽设置为0.5MHz。
进一步的，步骤103中的小波降噪法采用8阶sym小波进行去噪。
进一步的，步骤104中的Fast-ICA分离算法采用调用matlab中的FastICA-2.5工具箱,进行两导联信号分离。。
本发明的有益效果：
从磁感应相位差信号中，提取出心跳及呼吸信号，并对两种信号进行快速分离，实现弱心跳信号及强呼吸信号的同步分离监测，从而使在临床及家庭环境中对对象进行连续长时间磁感应心率和呼吸率同步监测变为可能。
附图说明
图1是本发明一优选实施例非接触磁感应心肺活动监测原理框图；
图2是两导联Fast-ica心肺相位信号分离示意图。
具体实施方式
下面结合附图给出一个非限定性的实施例对本发明作进一步的阐述。
参照图1，优选的，本实施例中采用了12MHz高频交流正弦信号作为激励磁场。置于左右胸腔对称位置的检测线圈，将得到与激励信号同频的高频相移正弦电压信号。将左右胸腔的磁感应信号及同频参考信号送入PC中。
如图1所示，优选的，本实施例中使用对应频率的窄带滤波器对两路磁感应信号进行预处理，再将其送至鉴相模块。软件滤波采用3阶巴特沃兹滤波器实现，滤波带宽设置为0.5MHz。在鉴相模块中分别对两路信号及同一参考信号，求得左右胸腔磁感应相位差。其中一路相差信号中包含呼吸及强心跳信号，另一路相差信号中包含着同样强度的呼吸及较弱的心跳信号。本发明实际分离处理的是相位差信号中的低频心跳与呼吸信号。
心脏和肺部生理活动中，器官电导率随器官生理活动发生变化，从而引起检测到的相位差变化。两个检测线圈分别对称放置于胸腔左右两侧。由于心脏及肺部在人体结构的特殊位置，以及心脏肺部活动时其中电导率的不同，容积的不同，所采集到的两路相差信号中的实际包含着相同强度的呼吸信号及不同强度的心跳信号。
由于采集到的相位信号中包含心跳、呼吸及漂移干扰等不同信息，ICA无法分离噪声和源信号。若要得到分别得心、肺活动信息，在进行独立变量分解之前，还应实施其他方式去除噪声，尽可能提高信噪比。因此在实施ICA外，采用ICA与其他降噪方法相结合进行分离。如图1所示，本处主要使用小波降噪（8阶sym小波）对各路信号进行去噪。
优选的，本实施例中，通过两导联相位信号提取心跳及呼吸分离信号。通过去噪处理后的两导联相差信号送至Fast-ICA分离算法模块，该模块主要调用matlab中的FastICA-2.5工具箱程序。在Fast-ICA中，首先，对两路相位差信号进行去均值；再对去均值后的信号作白化处理；然后，基于负熵最大化理论确定目标函数，应用牛顿迭代算法求出目标函数的最大值，即进行分离矩阵的优化，选用对称正交法正交化矩阵，并对其进行归一化；最后判断分离矩阵是否收敛，若矩阵收敛则可根据其分离源信号。其中采用的非线性函数为g(x)=x3、g(x)=tanh(x)、通过Fast-ICA分离后分别得到心跳及呼吸信号，其中分别包涵各自的谐波成份，且低频噪声成分会混合于呼吸波形中，但对于较强幅度呼吸信号而言，并不影响呼吸率的检出。而原本微弱的心跳波形在提取出的同时得到增强。如图2(a)所示，5Hz心跳信号及2Hz呼吸信号。模拟两导联相位信号分别为5Hz心跳信号(0.75V)+2Hz呼吸信号(2V)+0.05Hz噪声信号(2V)，以及5Hz心跳信号(0.25V)+2Hz呼吸信号(2V)+0.05Hz噪声信号(2V)，如图2(b)。分离结果如图2(c)所示。
优选的，本实施例中由于ICA算法输出的不确定性，需对输出的各导信号进行频谱分析，确定心率及呼吸分别所在导联，进而对呼吸率及心率进行计算。若在监测时伴随的其他干扰成分较多，且无法在ICA分离之前滤除，则需增加相应监测导联数及分离波形数。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (5)
1.一种基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法，其特征在于包括以下步骤：
101、采用高频交流正弦信号发生器产生激励磁场，并在磁场中设置检测线圈A和检测线圈B，其中检测线圈A和检测线圈B获取左胸腔和右胸腔的激励磁场信号和感应磁场信号，并分别获取检测线圈A和检测线圈B中的高频相移正弦电压信号X和Y，并将高频交流正弦信号发生器的同频参考信号M、高频相移正弦电压信号X和Y传输给窄带滤波器；
102、所述窄带滤波器分别对高频相移正弦电压信号X和Y进行预处理，与同频参考信号M一同送入采集卡中，并采用软件鉴相器对高频相移正弦电压信号X、Y、同频参考信号M进行处理，分别得到磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)；
103、采用小波降噪法分别对步骤102中得到的磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)进行降噪处理，得到降噪后的磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)信号；
104、将步骤103中降噪后的磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)信号采用Fast-ICA分离算法进行分离，得到心跳信号及呼吸信号，并采用频谱分析确定出心率及呼吸率所在导联，计算求出呼吸率及心率。
2.根据权利要求1所述的基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法，其特征在于：步骤101中所述高频交流正弦信号发生器采用了12MHz高频交流正弦信号作为激励磁场。
3.根据权利要求1所述的基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法，其特征在于：步骤102中的窄带滤波器采用3阶巴特沃兹滤波器，滤波带宽设置为0.5MHz。
4.根据权利要求1所述的基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法，其特征在于：步骤103中的小波降噪法采用8阶sym小波进行去噪。
5.根据权利要求1所述的基于Fast-ICA法的磁感应心肺活动信号分离方法，其特征在于：步骤104中的Fast-ICA分离算法采用调用matlab中的FastICA-2.5工具箱，进行两导联信号分离。
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