CN109117769A - 一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法 - Google Patents

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Abstract

本发明专利公开了一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，通过判断信号类型、计算信号的特征向量并构建成特征矩阵，对每个特征向量标准化后，通过径向基核函数SVM分类器对矩阵进行分类，划分信号质量等级，不仅能够有效的判断心电信号质量的好坏，而且能够快速得到质量评估结果，提供有效直观的反馈信息。

Description

一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法
所属领域
本发明属于动态心电信号质量评估领域，具体涉及一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法。
背景技术
心电图(Electrocardiogram，ECG)是心脏兴奋的发生、传播及恢复过程的客观指标，是反应心脏兴奋的电活动过程，对于各种心律失常、心室心房肥大、心肌梗死、心肌缺血等病症检查以及在指导心脏手术进行及指示必要的药物处理上有重要的临床参考价值。
自从1885年荷兰生理学家W.Einthoven首次从体表记录到心电波形，由此开创了体表心电图记录的历史，经过100多年的发展，心电信号的记录日臻完善，同时心电信号也成为辨别许多心血管疾病的最常用的临床检测手段之一。
自从CinC2011起，心电信号质量评估就成了当前研究的热点之一，这也使得国内外的研究学者也都处于高度关注状态中。而研究学者们常使用的方法主要分为三大类：第一是基于信号波形属性的方法，第二是基于时域和频域的方法，第三是基于机器学习的方法。近年来，心电信号质量评估方法基本采用信号波形特征直接评估法和模式识别评估法来进行心电质量评估。与此同时，在使用便携穿戴式心电装置采集到的心电波形进行临床诊断时，需要去伪存真，去粗留精，把那些假报警，以及没有临床价值的心电信息提前去除，将相对清晰，具有临床诊断重要依据的ECG提供给医生作为诊断参考，从而提高诊断的效率和准确率。当前的一些计算机分析软件对于心电信号质量的评估环节重视不够，而心电信号波形是临床诊断的重要依据，心电信号质量评估更是医学中对心电信号进行解读分析的前提和先决条件，也是进行临床分析的必备过程。因此，探究更有效的心电信号质量评估方法势在必行。
从近期的一些论文和专利技术中可以看到，人们对于心电信号的质量问题越来越关注，越来越多的学者和研究人员加大了对心电质量技术的研究，但是这些研究大多都是基于特征点提取的，一般都是通过R波点，QRS序列的时间特征或是整段信号的功率谱进行简单判断。若单独使用R波和QRS序列的时间特征，当病人出现病理状态时，就很难获得真实的评价估计了，但若用整段信号的功率谱估计又会由于大量噪声的频谱和QRS波群信号频谱产生重叠而带来评估上的差错。同时，在这些研究中多是使用简单的特征进行质量评估，性能非常有限，很难获得心电信号质量的真实评估。也有研究者试图采用大量的复杂特征和分类算法来提高分类性能，但是由于其复杂度过高，在动态心电信号实时评估中也很难得到应用。因而，设计一种实时对心电信号质量进行评估反馈的方法就变得极为迫切和重要。
发明内容
本发明正是针对现有技术中的问题，提供了一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，通过判断信号类型、计算信号的特征向量并构建成特征矩阵，对每个特征向量标准化后，通过径向基核函数SVM分类器对矩阵进行分类，划分信号质量等级，不仅能够有效的判断心电信号质量的好坏，而且能够快速得到质量评估结果，提供有效直观的反馈信息。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：.一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，包括以下步骤：
S1，判断信号类型；
S2，计算信号的特征向量，所述特征向量至少包括R波匹配度、峰度值、功率谱密度比值、偏斜度及样本熵；
S3，将步骤S2中的特征向量构建成特征矩阵，并对每个特征向量标准化；
S4，通过径向基核函数SVM分类器对矩阵进行分类，划分信号质量等级。
作为本发明的一种改进，所述步骤S1中，通过信号频域和时域特征分析，判断是否为心电信号，若是，继续步骤S2；若非心电信号，输出信号类型，步骤结束。
作为本发明的一种改进，所述步骤S2中R波匹配度的计算包括：通过p&t 和wqrs两种算法同时对同一输入心电信号进行QRS波检测，所述R波匹配度M 的计算公式为：其中Nmatched是在150ms允许的误差范围内p&t算法和wqrs算法共同检测到的R波个数，Np&t是通过p&t算法检测到的 R波个数，Nwqrs是通过wqrs算法检测到的R波个数。
作为本发明的又一种改进，所述步骤S2中峰度值K为：其中μx表示为输入心电信号xi的均值，σ表示为输入心电信号xi的标准差，n为该段信号的采样点数。
作为本发明的又一种改进，所述步骤S2中功率谱密度比值P为：其中P(f)为心电信号功率谱密度函数。
作为本发明的另一种改进，所述步骤S2中偏斜度S为：其中xi表示该段信号的n采样点数，μ表示为输入心电信号的均值，σ表示为输入心电信号xi的标准差。
作为本发明的另一种改进，所述步骤S2中样本熵SampEn为：其中m表示x按顺序重构成向量的维数，r表示为相似容忍度，B表示为对于n-m+1个m维矢量，统计不包含向量xi在内的n-m个向量中与元素xi的距离max|xi+k-xj+k|≤r×SD(,k＝0,1,…,m-1；i,j＝1,2,…,n-m+1) 的数目与距离总数(n-m)的比值。
作为本发明的更进一步改进，所述步骤S2样本熵的计算中，x＝1or 2，r ＝0.1～0.25×SD，其中SD为心电信号的标准差。
作为本发明的更进一步改进，所述功率谱密度比值为计算5～15Hz频段的功率谱密度占5～45Hz频段的功率谱密度的比值。
作为本发明的更进一步改进，所述步骤S3中特征向量标准化的方法为：每个特征向量减去中值并除以标准差。
与现有技术相比，本发明专利的有益效果：
1、首先步骤1可以将非心电信号和没有临床价值的心电信息提前去除，将相对清晰，具有临床意义的心电信号提供给医生作为诊断参考，提高诊断的效率和准确率，为患者负责，为后续的信号解读和分析以及疾病的判断提供有效的条件；
2、能够对于采集到的数据进行实时、长时且有效的区分是否为心电信号，并将心电信号进行质量评估，划分为非心电信号、质量好的心电信号和质量差的心电信号，为用户提供了更加直观有效的反馈；
3、能够实现在动态行为下实时心电监控，克服了穿戴式心电采集设备易发生数据误差，不能实时监控的弊端，对动态心电监测有一定的指导作用。
附图说明
图1是本发明一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法流程示意图；
图2是本发明对非心电信号的评估结果；
图3是本发明对质量好的心电信号的评估结果；
图4是本发明对质量差的心电信号的评估结果。
具体实施方式
以下将结合附图和实施例，对本发明进行较为详细的说明，本发明所有信号分析处理均采用固定10s的分析窗口进行分析。
实施例1
一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，包括以下步骤：
S1，判断信号类型；
对输入的信号进行分析,通过信号频域和时域特征分析，首先确定信号是否为明显的非心电信号。若非心电信号，输出信号类型，步骤结束，此种判断可以将非心电信号和没有临床价值的心电信息提前去除，将相对清晰，具有临床意义的心电信号提供给医生作为诊断参考，提高诊断的效率和准确率，为患者负责，为后续的信号解读和分析以及疾病的判断提供有效的条件。在时域特征分析时，主要采取频谱分布特征和信号峰值，斜率等来探测，如：探测到的信号为直线，有可能由于导联脱落引起；探测到的是方波，正弦波，三角波信号等，均为非心电信号，如图2所示；若是心电信号，继续步骤S2；
S2，计算信号的特征向量，所述特征向量至少包括R波匹配度、峰度值、功率谱密度比值、偏斜度及样本熵；
其中R波匹配度的计算包括：通过p&t和wqrs两种算法同时对同一输入心电信号进行QRS波检测，所述R波匹配度M的计算公式为：
其中Nmatched是在150ms允许的误差范围内p&t算法和wqrs算法共同检测到的R 波个数，Np&t是通过p&t算法检测到的R波个数，Nwqrs是通过wqrs算法检测到的R波个数。
峰度是反应信号表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数，峰度值K的计算公式为：
其中μx表示为输入心电信号xi的均值，σ表示为输入心电信号xi的标准差，n为该段信号的采样点数。一般来说，高斯分布的K值为3，肌电干扰的K值为5左右，正常窦性心律的K值大于5，基线漂移和50Hz工频干扰的K值均小于5。
功率谱密度比值P为：其中P(f)为心电信号功率谱密度函数，所述功率谱密度比值为计算5～15Hz频段的功率谱密度占5～45Hz频段的功率谱密度的比值。
偏斜度表示心电信号分布的三次方(偏斜度)，定义倾斜度S的计算公式为：
其中xi表示该段信号的n采样点数，μ表示为输入心电信号的均值，σ表示为输入心电信号xi的标准差。
样本熵是用来衡量时间序列复杂度，定义样本熵SampEn为：
其中m表示x按顺序重构成向量的维数，通常取值为1或者2，r表示为相似容忍度，通常取值为r＝0.1～0.25×SD，其中SD为心电信号的标准差。B表示为对于n-m+1个m维矢量，统计不包含向量xi在内的n-m个向量中与元素xi的距离 max|xi+k-xj+k|≤r×SD(,k＝0,1,…,m-1；i,j＝1,2,…,n-m+1)的数目与距离总数(n-m)的比值。
S3，将步骤S2中的特征向量构建成特征矩阵F：F＝[M,K,P,S,SampEn]，对每个特征向量标准化，所述特征向量标准化的方法为：每个特征向量减去中值并除以标准差。
S4，通过径向基核函数SVM分类器对矩阵进行分类，划分信号质量等级：
支持向量机利用核函数支持向量机(Kernel support vector machine,KSVM) 解决非线性分类，其基本原理是用核函数把非线性训练样本映射到可以进行线性分类的高维空间，求出能把样本分开的最优分类超平面，从数学的角度，等价于求解一个凸二次规划问题。
式中，αi拉格朗日乘子，只有少数的αi等于0，这些不为0的αi所对应的样本就是支持向量，K(xi，xj)＝φ(xi·φ(xj)称为核函数。
KSVM分类机的训练过程，就是代入样本xi，求得相应的αi和b，训练完毕，则得到分类决策函数，在决策函数中代入测试数据，就得到分类结果。决策函数如下：
式中，xi是第i个支持向量，K是核函数，x是待分类数据，n是支持向量个数，αi和b通过训练计算可得。
如图3为经过本发明方法得到的质量比较好的心电信号的评估结果，其对应标准化特征矩阵为[0.7154 0.2699 1.2549 -1.5152 0.6262]，图4是本发明对质量差的心电信号的评估结果，其对应标准化特征矩阵为[-1.6362 -0.2127 -0.4023 1.0589 -0.9672]。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实例的限制，上述实例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (10)

1.一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，判断信号类型；
S2，计算信号的特征向量，所述特征向量至少包括R波匹配度、峰度值、功率谱密度比值、偏斜度及样本熵；
S3，将步骤S2中的特征向量构建成特征矩阵，并对每个特征向量标准化；
S4，通过径向基核函数SVM分类器对矩阵进行分类，划分信号质量等级。
2.如权利要求1所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于所述步骤S1中，通过信号频域和时域特征分析，判断是否为心电信号，若是，继续步骤S2；若非心电信号，输出信号类型，步骤结束。
3.如权利要求1所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于所述步骤S2中R波匹配度的计算包括：通过p&t和wqrs两种算法同时对同一输入心电信号进行QRS波检测，所述R波匹配度M的计算公式为：
其中Nmatched是在150ms允许的误差范围内p&t算法和wqrs算法共同检测到的R波个数，Np&t是通过p&t算法检测到的R波个数，Nwqrs是通过wqrs算法检测到的R波个数。
4.如权利要求1所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于：所述步骤S2中峰度值K为：
其中μx表示为输入心电信号xi的均值，σ表示为输入心电信号xi的标准差，n为该段信号的采样点数。
5.如权利要求1所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于所述步骤S2中功率谱密度比值P为：
其中P(f)为心电信号功率谱密度函数。
6.如权利要求1所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于，所述步骤S2中偏斜度S为：
其中xi表示该段信号的n采样点数，μ表示为输入心电信号的均值，σ表示为输入心电信号xi的标准差。
7.如权利要求1所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于，所述步骤S2中样本熵SampEn为：
其中m表示x按顺序重构成向量的维数，r表示为相似容忍度，B表示为对于n-m+1个m维矢量，统计不包含向量xi在内的n-m个向量中与元素xi的距离max|xi+k-xj+k|≤r×SD(,k＝0,1,…,m-1；i,j＝1,2,…,n-m+1)的数目与距离总数(n-m)的比值。
8.如权利要求7所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于，所述步骤S2样本熵的计算中，x＝1 or 2，r＝0.1～0.25×SD，其中SD为心电信号的标准差。
9.如权利要求5所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于，所述功率谱密度比值为计算5～15Hz频段的功率谱密度占5～45Hz频段的功率谱密度的比值。
10.如权利要求1所述的一种针对穿戴式心电采集的实时质量评估反馈方法，其特征在于，所述步骤S3中特征向量标准化的方法为：每个特征向量减去中值并除以标准差。
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