CN109567793A - 一种面向心律不齐分类的ecg信号处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种ECG信号处理方法,可以从多个时频解析度对ECG信号进行分析,并分别利用SB‑LSTM和TD‑CNN从ECG子层信号中挖掘信号的整体波动模式和局部波动模式,最终使用Sum Rule对每个ECG子层的中间分类结果进行融合,获取更加准确、健壮的分类结果。该方法避免了人工分类所产生的个体间差异和个体内差异,能够获得稳定的分类结果,此外,该方法不需要借助任何专家知识、不需要手动设计各种特征、不需要进行特征选择处理、不需要单独构建分类器,是典型的端到端方法,具有使用便捷、分类精度高等特点。
Description
技术领域
本发明涉及生物医学领域,具体地,涉及一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法。
背景技术
“心律不齐”指的是心跳或快或慢,超过了一般范围。很多心律不齐都没有任何症状。心律不齐有五个分型:非异位型(N:Non-ectopic)、室性异位型(V:Ventricularectopic)、室上性异位型(S:Supraventricular ectopic)、混合型(F:Fusion)、未知型(Q:Unknown)。不同个体的心脏活动模式具有较大差异,甚至相同个体的心脏活动模式在不同时段也表现出巨大差异,这使得对心律不齐进行准确分类变得异常困难。
现有心率不齐分类方法主要分为两大类:1)基于专业医生的人工分类方法;2)基于特征提取、特征选择及分类器构建的计算机辅助分类方法。前者需要医生具有极其丰富的临床经验,且需耗费大量的时间成本,效率很低;此外,基于人工的检测及分类方法往往存在个体间差异和个体内差异,分类结果的一致性较差。后者虽然借助计算机大大降低了时间成本,且保证了结果的一致性,但其必须根据专家知识提前设计若干个特征。由于心脏活动模式在个体间和个体内都存在巨大差异,统一设计的特征难以准确刻画所有情况下的心脏活动模式,这限制了该种方法的分类精度。
发明内容
本发明提供一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,以解决心律不齐分类精度较低的问题。
本发明的技术方案为:
一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,包括以下步骤:
S1:对ECG信号进行R峰检测、心跳提取、数据平衡预处理操作,得到格式统一的ECG信号段;
S2:对S1输出的ECG信号段进行小波分解操作,得到多个时频解析度下的ECG子层信号;
S3:利用多层双向长短时记忆神经网络,分别从S2输出的每个ECG子层进行中挖掘长时依赖关系,刻画ECG信号段的整体变化趋势;
S4:利用二维卷积神经网络,从每个经过S3处理后的ECG信号子层中挖掘局部特征,以刻画ECG信号中不同波形成分的特点;并得到每个ECG子层信号属于不同心律不齐分型的概率;
S5:将S4中每个ECG子层属于不同心律不齐分型的概率进行融合,从而得到该ECG信号段的最终分类结果。
进一步地,一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,所述S1中,首先使用Pan-Tompkins算法定位ECG信号中的R峰的位置;然后以R峰为中心截取适当数量的采样点作为当前心跳所对应的ECG信号段;最后采用SMOTE算法对实例较少的心率不齐分型进行上采样处理,得到数量平衡的数据集。
进一步地,一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,S2中得到多个时频解析度下的ECG子层信号是指利用小波分解技术对ECG信号进行若干级分解,并根据每层细节分量的小波系数进行信号重构,从而得到若干不同时频解析度下的ECG子层信号。
进一步地,一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,所述S3中利用多层双向长短时记忆神经网络以刻画ECG信号的整体波动模式是指:使用结构相同的多个多层长短时记忆神经网络并行地处理S2中得到的多个ECG子层信号,并将每层的处理结果并行地作为下一层网络的输入。
进一步地,一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,所述S4中使用二维卷积神经网络刻画ECG信号中不同波形成分的波动模式是指:使用结构相同的多个二维卷积神经网络并行地处理S3中得到的多个ECG子层信号,并得到每个子层信号属于不同心率不齐分型的概率。
进一步地,一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,所述S5中对每个ECG子层信号属于不同心率不齐分型的概率进行融合,是指利用Sum Rule技术,将上述概率进行融合,最终确定原始ECG信号段(即未分解的)所属的心率不齐分型。
本发明的有益效果为:所述的ECG信号处理方法,可以从多个时频解析度对ECG信号进行分析,并分别利用SB-LSTM和TD-CNN从ECG子层信号中挖掘信号的整体波动模式和局部波动模式,最终使用Sum Rule对每个ECG子层的中间分类结果进行融合,获取更加准确、健壮的分类结果。该方法避免了人工分类所产生的个体间差异和个体内差异,能够获得稳定的分类结果,此外,该方法不需要借助任何专家知识、不需要手动设计各种特征、不需要进行特征选择处理、不需要单独构建分类器,是典型的端到端方法,具有使用便捷、分类精度高等特点。
附图说明
图1是本发明一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法总体流程示意图;
图2是本发明一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法实施例中基于ECG的心率不齐分类模型的结构示意图;
图3是本发明一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法实施例中所设计的SB-LSTM结构示意图。
图4是本发明一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法实施例中所设计的SB-LSTM中的LSTM单元的结构示意图。
图5是本发明一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法实施例中所设计的TD-LSTM结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明的实施例及其附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示,一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,包括以下步骤:
S1:对ECG进行R峰检测、心跳提取、数据平衡等预处理操作,得到格式统一的ECG信号段。
R峰是ECG信号中表征一次心跳的最明显标志,因此可以用R峰所在位置表示每一次心跳发生的时刻。在本发明实施例中,采用流行的Pan-Tompkins算法进行R峰检测。然后,以R峰所在时刻为中心,选取适当数量的采样点来代表当次心跳所对应的ECG信号段。鉴于本发明实施例中ECG信号的采样频率为360Hz,而人体正常心率范围为60-100次/分,因此以R峰为中心选择256个采样点作为当次心跳所对应的ECG信号段,这样既可以最大程度保留当次心跳的主要信息,又避免混入相邻心跳的信息。然后,再对该256个采样点进行二次抽样(每4个采样点抽取一个),使得每个心跳最终由64个采样点组成。由于正常心跳类型占全部心跳的绝大多数,因此需要对其余数量较少的心律不齐分型进行上采样操作。本发明实施例利用SMOTE算法实现该上采样操作。具体地,首先对不同心律不齐分型进行聚类操作,然后随机地从数量较少的分型中挑选一个实例作为种子,并找到距离其最近的K个该类型实例(本例中K设为10,且以欧式距离作为距离度量方法),从该K个实例所张成的空间中随机选择一点作为新合成的实例,重复该操作,直到该心律不齐分型的实例个数达到合适的数量,最终使得所有心律不齐分型的实例个数相等即可。
S2:对S1输出的ECG信号段进行小波分解操作,得到多个时频解析度下的ECG子层信号。
利用小波分解操作将ECG信号分解为若干ECG子层信号,从而可以从多个时频解析度中挖掘更多隐含信息,以提升最终的分类性能。本发明实施例中,采用DWT技术进行ECG信号分解。具体地,使用Daubechies D6(“db6”)作为小波基。由于本发明实施例中,每个心跳所对应的ECG信号已经转换为90Hz,因此仅对每一个ECG信号段进行6层分解。其中,最后一次分解所得到的近似分量的频率范围为0-1.4.6Hz。在重构ECG子层信号时,分别用第一至第六层细节分量的小波系数进行信号重构(其他分量的小波系数置为0),分别得到6个ECG子层信号,记为D1,D2,D3,D4,D5,D6。于此同时,同时利用第一至第六层细节分量的小波系数进行信号重构(第六层近似分量的小波系数置为0,因为它的主要成分为信号噪音),得到另一个ECG子层信号,记为D0。需要注意的是,D0,D1,D2,D3,D4,D5,D6的长度相同,均由64个采样点组成。
S3:利用多层双向长短时记忆神经网络,分别从S2输出的每个ECG子层进行中挖掘长时依赖关系,从而刻画ECG信号段的整体变化趋势。
本发明实施例中使用SB-LSTM神经网络结构来挖掘每一个ECG子层信号中采样点之间的长期依赖关系,以刻画ECG信号段的整体波动模式。所设计的SB-LSTM网络结构如图3所示,它由三层双向LSTM构成。其中,上一层的输出作为下一层的输入,且保持上一层LSTM的结果输出给下一层同方向LSTM。每个LSTM的内部结构如图4所示,它由三个门构成,即:忘记门、输入门及输出门。三个门相互作用,共同控制LSTM状态的更新。其中,忘记门用来丢掉LSTM之前状态中的无用信息;输入门决定当前应当给LSTM状态添加哪些信息;输出门确定当前细胞应当将哪些信息作为LSTM的最终状态。给定t时刻的输入向量xt,LSTM的输出ht以及LSTM的状态ct按照如下公式进行更新:
ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)
it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)
ot=σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)
ht=ot⊙tanh(ct)
其中,[X,Y]表示矩阵X与矩阵Y的链接结果;Wf,bf,Wi,bi,Wo及bo分别代表忘记门、输入门及输出门的权重和偏置项;σ表示激活函数,⊙表示矩阵按元素相乘操作;Wc,bc分别表示与当前LSTM的输入对应的中间输出结果、权重矩阵及偏置项。具体在实施时,每个LSTM中的隐藏神经元个数设置为32个;S2中所得到的7个ECG子层信号(D0,D1,D2,D3,D4,D5,D6)分别并行地由1个SB-LSTM进行处理,并最终得到7组输出(每个输出由前向输出结果和后向输出结果组成,其大小为64×64的矩阵)。
S4:利用二维卷积神经网络,从每个经过S3处理后的ECG信号子层中挖掘局部特征,以刻画ECG信号中不同波形成分的特点;并得到每个ECG子层信号属于不同心律不齐分型的概率。
本发明实施例中使用TD-CNN神经网络结构来挖掘每一个ECG子层信号的局部特征,以刻画ECG信号中不同波形成分的波动模式。本发明实施例中所设计的TD-CNN网络结构如图5所示,它由两个卷积层、一个最大值池化层(Max-pooling)、一个平均池化层(Avg-pooling)、两个全连接层组成。具体地,第一个卷积层拥有32个过滤器(filters),每个过滤器的大小为4×4矩阵,且步长为2;Max-pooling的接收域大小也为4×4,但步长为4;第二个卷积层的过滤器的个数设置为64个,以得到更高层的信号表示;Max-pooling层的接收域大小及步长与Max-pooling层相同;两个全连层所含的神经元个数分别设为32和5,并在最后一个全链接层之后添加一个Softmax层,从而将网络输出结果转换成概率分布形式。计算时,将S3中所得到的7组输出结果分别并行地由1个TD-CNN进行处理,最终得到7组结果,每个结果分别表示对应的ECG子层信号属于不同心律不齐分型的概率。
S5:将S4中每个ECG子层属于不同心律不齐分型的概率进行融合,从而得到该ECG信号段的最终分类结果。
在S4中得到了每个ECG子层信号分别属于不同心率不齐分型的概率(即中间结果),为了更加准确地确定原始ECG信号段(即未进行分解的ECG信号)究竟属于哪种分型,需要对这些中间结果进行融合,得到最终的分类结果。本发明实施例中,使用Sum Rule技术进行中间结果融合。具体地,给定一个ECG子层信号xl(l=1,2,…,N)(N表示子层的个数),P(ωi|xl)(i=1,2,3,4,5)表示xl属于ωi分型的概率(ω1,ω2,ω3,ω4和ω5分别表示5种心率不齐分型,即N、S、V、F和Q)。最终,原始ECG信号段所属分型可以由以下公式确定:
在训练整个神经网络模型时,每个心率不齐分型使用one-hot格式进行编码,采用分类交叉熵函数计算网络的损失;使用LeakyRelu作为网络中神经元的激活函数;使用Adam优化器来更新网络中的各个参数;网络中的各种参数,如权重矩阵、偏置等均初始化为随机值;为了避免过拟合现象,本发明实施例使用下降学习率技术(学习率初始值为0.002,每1000次迭代,学习率下降为原来的90%)、L-2正则化技术(正则化强度设置为10-4)、dropout技术(添加在二维卷积神经网络中的Avg-pooling之后,且保持率设置为0.95)对网络进行处理;数据集按0.7:0.1:0.2的比例划分为训练集、验证集、测试集,每次训练以128个实例作为一个mini-batch,每100次迭代计算一次网络性能,整个数据集训练5遍,选择在测试集上性能最优的模型作为最终的模型。
Claims (6)
1.一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:对ECG信号进行R峰检测、心跳提取、数据平衡预处理操作,得到格式统一的ECG信号段;
S2:对S1输出的ECG信号段进行小波分解操作,得到多个时频解析度下的ECG子层信号;
S3:利用多层双向长短时记忆神经网络,分别从S2输出的每个ECG子层进行中挖掘长时依赖关系,刻画ECG信号段的整体变化趋势;
S4:利用二维卷积神经网络,从每个经过S3处理后的ECG信号子层中挖掘局部特征,以刻画ECG信号中不同波形成分的特点;并得到每个ECG子层信号属于不同心律不齐分型的概率;
S5:将S4中每个ECG子层属于不同心律不齐分型的概率进行融合,从而得到该ECG信号段的最终分类结果。
2.根据权利要求1所述的一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,其特征在于:所述S1中,首先使用Pan-Tompkins算法定位ECG信号中的R峰的位置;然后以R峰为中心截取适当数量的采样点作为当前心跳所对应的ECG信号段;最后采用SMOTE算法对实例较少的心率不齐分型进行上采样处理,得到数量平衡的数据集。
3.根据权利要求1所述的一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,其特征在于:S2中得到多个时频解析度下的ECG子层信号是指利用小波分解技术对ECG信号进行若干级分解,并根据每层细节分量的小波系数进行信号重构,从而得到若干不同时频解析度下的ECG子层信号。
4.根据权利要求1所述的一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,其特征在于:所述S3中利用多层双向长短时记忆神经网络以刻画ECG信号的整体波动模式是指:使用结构相同的多个多层长短时记忆神经网络并行地处理S2中得到的多个ECG子层信号,并将每层的处理结果并行地作为下一层网络的输入。
5.根据权利要求1所述的一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,其特征在于:所述S4中使用二维卷积神经网络刻画ECG信号中不同波形成分的波动模式是指:使用结构相同的多个二维卷积神经网络并行地处理S3中得到的多个ECG子层信号,并得到每个子层信号属于不同心率不齐分型的概率。
6.根据权利要求1所述的一种面向心律不齐分类的ECG信号处理方法,其特征在于:所述S5中对每个ECG子层信号属于不同心率不齐分型的概率进行融合,是指利用Sum Rule技术,将上述概率进行融合,最终确定原始ECG信号段(即未分解的)所属的心率不齐分型。
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