CN110755062B - 基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法 - Google Patents

基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，应用于生理网络构建和非平衡性分析领域，针对现有技术中缺少对生理器官网络进行表征以及量化分析网络整体的非平衡性的有效方法，本发明首先利用符号转移熵构建有向加权的生理器官信息交换网络，然后利用器官网络节点信息流入和流出的概率分布差异性量化生理网络的非平衡性，生理器官信号的统计信息流入和流出量反映了该器官信息量增减状态，可有效地表征器官的平衡性特征，生理器官网络整体的信息量的出入差异性是衡量动态生理网络的非平衡有效指标。

Description

基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法
技术领域
本发明属于生理网络构建和非平衡性分析领域，特别涉及一种生理器官非平衡性的量化分析技术。
背景技术
当前的生理系统研究已经从器官、组织到细胞甚至分子等微观层面给与了大量的精力和关注，然而对于生理系统之间整体性的关联性研究并不多。人体是一个不同层次复杂生理系统的综合体，多器官交互作用实现复杂的生理功能，因此从网络角度对各个器官之间的交互关系进行分析能够更加全面地展现人体整体性的特征。
网络科学借助图论和统计物理为研究自然界中复杂系统演化机制、规律等提供了新的视角和方法。网络分析通常包含两部分，一是网络模型的构建，二是网络特征提取。生理网络的构建一方面是基于解剖学的结构性网络分析，另外则是利用生理器官产生的信号进行统计关联性分析。由于生理信号采集方式的发展，各类生理信号从各个角度对生理运行特点进行了有效的记录，因此在生理信号的分析中发挥了重要的作用。在生理特征提取分析中，通常包括平均路径长度、聚类系数和网络度分布三个基本参数，在有向网络中还可以考虑节点的出度、入度等统计指标，而加权网络则可以利用节点权重、边权重等参数进行描述。然而对于复杂多变的生理系统而言，系统结构复杂、并且不断演化，甚至每个节点本身都可能是一个非线性系统，有时需要更加有针对性参数用以描述生理网络特征，其中如何衡量网络平衡性便是动态生理网络中重要的研究内容。
对于时间序列而言，非平衡性指标主要指序列涨落的差异性，系统平衡是指序列随着时间或是幅度的反转而表现出来的统计特性不变的性能。在复杂系统分析中，系统非平衡性是系统能量的吸收和释放差异性的指标。对于生理器官网络而言，采用何种方式表征以及量化分析网络整体的非平衡性是一个亟需解决的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，通过生理器官网络整体的信息量的出入差异性表征动态生理网络的非平衡特性。
本发明采用的技术方案为：一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，包括：
S1、对采集的各器官生理电信号进行排列符号化，得到各器官生理电信号对应的生理符号序列；
S2、计算生理符号序列之间的转移熵，并根据计算得到的转移熵生成信息转移矩阵；
S3、根据步骤S2的信息转移矩阵计算各器官的信息流入量和流出量以及生理网络的信息交换总量；
S4、根据步骤S3得到的各器官的信息流入量和流出量以及生理网络的信息交换总量，计算各器官信息流入量和流出量的概率分布；
S5、根据步骤S4得到的各器官信息流入量和流出量的概率分布，计算生理网络的非平衡性。
进一步地，步骤S1包括以下分步骤：
S11、将当前器官生理电信号进行相空间重构，得到对应的多维向量；
S12、将多维向量中的元素按照从小到大排序，根据排序后向量中元素坐标构建初始排列类型；
S13、若向量中存在等值元素，则按照等值元素出现的次序进行排列，得到该器官生理电信号对应的符号序列。
进一步地，步骤S2所述的生理符号序列之间的转移熵计算式为：
Figure BDA0002251214750000021
其中，TY→X表示器官Y转移至器官X的统计信息量，器官Y的生理电信号对应的符号序列表示为{yt}，器官X的生理电信号对应的符号序列表示为{xt}，xt+1表示{xt}在t+1时刻的元素，
Figure BDA0002251214750000023
表示{xt}在当前时刻t长度为k的元素，
Figure BDA0002251214750000024
表示{yt}在当前时刻t长度为l的元素，
Figure BDA0002251214750000025
表示xt+1、
Figure BDA0002251214750000026
的联合概率，
Figure BDA0002251214750000027
表示在
Figure BDA0002251214750000028
以及
Figure BDA0002251214750000029
条件下xt+1的条件概率，
Figure BDA00022512147500000210
表示在
Figure BDA00022512147500000211
条件下xt+1的条件概率。
进一步地，步骤S3所述器官的信息流入量计算式为：
Figure BDA0002251214750000022
其中，
Figure BDA00022512147500000212
表示器官j的信息流入量，Ti,j表示器官i转移至器官j的统计信息量；
所述器官的信息流出量计算式为：
Figure BDA0002251214750000031
其中，Ti out表示器官i的信息流入量，Ti,j表示器官i转移至器官j的统计信息量；
生理网络的信息交换总量计算式为：
Figure BDA0002251214750000032
进一步地，步骤S4所述器官信息流入量的概率分布为该器官对应的信息流入量与生理网络的信息交换总量的比值；所述器官信息流出量的概率分布为该器官对应的信息流出量与生理网络的信息交换总量的比值。
进一步地，步骤S5包括以下分步骤：
S51、计算各器官信息流入量与流出量的概率差异性：
Figure BDA0002251214750000033
其中，
Figure BDA0002251214750000036
表示器官n信息流入量的概率分布，
Figure BDA0002251214750000037
表示器官n信息流出量的概率分布；
S52、根据各器官信息流入量与流出量的概率差异性，计算生理网络的非平衡性：
Figure BDA0002251214750000034
更进一步地，步骤S51还包括：
Figure BDA0002251214750000038
进一步地，若
Figure BDA0002251214750000039
则
Figure BDA0002251214750000035
本发明的有益效果：本发明为了解决生理器官网络的非平衡性分析，利用符号转换熵构建了有向加权的信息关联网络，然后利用不同生理信号之间信息交换的概率分布差异性量化了生理网络的非平衡性。转移熵对数据模型没有限制，有助于特性未知且非线性的生理信号之间的关联性分析，并且能够通过节点之间信息交换的非对称性有效地检测因果关系。利用排列符号法简化生理信号转移熵的联合概率计算，有效地提高了生理网络构建的效率。利用不同生理器官之间信息交换的概率分布的差异性有效地量化了生理网络的非平衡性，并且表征了不同生理状态下的生理网络的非平衡性特征。
附图说明
图1为本发明的方案流程图；
图2为本发明实施例提供的睡眠状态与清醒状态下的生理器官之间的信息交换量；
其中，图2(a)为清醒状态下的生理器官之间的信息交换量，图2(b)为睡眠状态下的生理器官之间的信息交换量；
图3为本发明实施例提供的睡眠状态与清醒状态下的生理器官的信息流入流出量；
其中，图3(a)为清醒状态下的生理器官流入信息量，图3(b)为睡眠状态下的生理器官流入信息量，图3(c)为清醒状态下的生理器官流出信息量，图3(d)为睡眠状态下的生理器官流出信息量；
图4为本发明实施例提供的睡眠状态与清醒状态下的生理器官网络的非平衡性；
其中，图4(a)为m＝3时睡眠状态与清醒状态下的生理器官网络的非平衡性，图4(b)为m＝4时睡眠状态与清醒状态下的生理器官网络的非平衡性。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图1-4对本发明内容进一步阐释。
如图1所示，本发的基于符号转移熵的生理器官网络非平衡型量化分析方法，包括以下步骤：
S1、假设N个生理电信号D＝{d1,d2,…,dN}，每组信号表示为dn＝{e(1),e(2),…,e(L)}
其中，L为长度，对所有生理信号进行排列符号化。
需要注意的是，为了方便表示，本实施例在步骤S1中假定所有通道信号长度为统一的L，实际应用中不同通道信号长度可以不同，这并不影响符号化和转移熵的计算。
上述步骤S1具体包括以下分步骤
S11、对每组生理信号dn进行相空间重构得相应的多维向量
Figure BDA0002251214750000042
其中m为嵌入维度，τ为延迟
Figure BDA0002251214750000041
S12、将多维向量
Figure BDA0002251214750000043
中的元素按照从小至大的顺序进行排序，e(j1)≤e(j2)≤…≤e(jm)，其中若有等值元素，按照其出现的次序进行排列，排列类型表示为π＝{j1,j2,…,jm}。由此得到N组生理符号序列S＝{s1,s2,…,sN}，其中每组符号序列表示为sn＝{π(1),π(2),…,π(L-(m-1)τ)}。
S2、假定第i和第j组符号序列si和sj分别表示为{yt}和{xt}，则si至sj的转移熵表示为Ti,j＝Ti→j，转移熵公式如下，式中表示Y转移至X的统计信息量。
Figure BDA0002251214750000051
TY→X表示器官Y转移至器官X的统计信息量，器官Y的生理电信号对应的符号序列表示为{yt}，器官X的生理电信号对应的符号序列表示为{xt}，xt+1表示{xt}在t+1时刻的元素，
Figure BDA0002251214750000059
表示{xt}在当前时刻t长度为k的元素，
Figure BDA00022512147500000510
表示{yt}在当前时刻t长度为l的元素，
Figure BDA00022512147500000514
表示xt+1、
Figure BDA00022512147500000515
的联合概率，
Figure BDA00022512147500000513
表示在
Figure BDA00022512147500000511
以及
Figure BDA00022512147500000512
条件下xt+1的条件概率，
Figure BDA00022512147500000516
表示在
Figure BDA00022512147500000517
条件下xt+1的条件概率。
根据不同生理器官之间的转移信息量Ti,j构建生理信号之间信息转移矩阵TN*N，式中n为第n个生理器官。
Figure BDA0002251214750000052
S3、计算每个生理器官的信息流入量
Figure BDA00022512147500000518
和流出量Ti out，并计算生理网络信息交换总量Tsum。
Figure BDA0002251214750000053
Figure BDA0002251214750000054
Figure BDA0002251214750000055
S4、计算每个生理器官的信息流入和流出的概率分布
Figure BDA00022512147500000519
和
Figure BDA00022512147500000520
Figure BDA0002251214750000056
Figure BDA0002251214750000057
S5、计算并统计生理网络的信息流入和流出的概率差异性nE用以表征生理信息交换网络非平衡性，其中
Figure BDA00022512147500000521
否则将式中
Figure BDA00022512147500000522
和
Figure BDA00022512147500000523
互换，修正为
Figure BDA00022512147500000524
Figure BDA0002251214750000058
以下结合具体数据对本发明的效果进行说明：
本发明选用了MIT-BIH公共数据库中睡眠数据，其中生理信号采样频率为250Hz，仿真实验在Windows操作系统中的matlab2017a软件(本发明分析结果并不会受到操作系统以及matlab软件版本的影响)。我们从数据集中提取了18组清醒和睡眠(睡眠II期)多导生理信号，每组时长1分钟，包含6个生理活动信号，分别是ECG(Electrocardiogram)、EEG(Electroencephalogram)、BP(Blood Pressure)、RESP(Respiration)、EOG(Electro-Oculogram)和EMG(Electromyography)，并进一步将EEG分为δ(0.5-3.9Hz)、θ(4-7.9Hz)、α(8-12.9Hz)、σ(13-15.9Hz)和β(16-25Hz)五个波段作为单独生理时间序列进行分析。睡眠信号中的伪迹已被手动删除，并根据AASM的睡眠标准对睡眠生理信号进行了滤波处理。
在现实生理系统分析中，当前元素往往和前一个时刻元素存在关联性，因此转移熵的参数设为k＝l＝1，并将排列符号化的参数m选为2至4，τ选为1至5。首先看一下生理器官的信息转移矩阵。以m＝3、τ＝3为例，10个器官之间的信息交换如图2所示，从中可以看出，相比于如图2(b)所示的睡眠状态，如图2(a)所示的清醒状态下的生理器官之间的有更高的信息交换量。清醒和睡眠状态下生理器官信息交换网络如图3所示，图中网络节点直径的大小和该节点信息流的总量相关，如图3(a)中节点直径越大，则该器官信息流入总量越大。由图3(a)所示的清醒状态器官流入信息量，图3(b)所示的睡眠状态器官流入信息量，图3(c)所示的清醒状态器官流出信息量，以及图3(d)所示的睡眠状态器官流出信息量可知，不同器官之间的信息流入流出量存在较大的差异性。由符号转移熵表征的任意器官之间的双向信息流是不同，因此我们可以根据器官信息流入流出的概率分布差异性对生理网络的非平衡性进行量化分析。
下面对生理器官信息流入流出总量进行统计，然后计算其概率分布差异性。当m＝2时，排列序列中只有(12)和(21)两种排列类型，对不同睡眠状态的没有有效识别效果，当m＝3和4时，排列类型数量分别增加至6和24个，此时睡眠生理网络非平衡性能够实现一致的识别。清醒和睡眠状态下生理器官网络的非平衡性如图4所示，从图4(a)中可以看出，当m＝3时，清醒状态生理信息网络的非平衡性低于睡眠状态(p<0.05)。由于现实生理信号的结构化特征未知，排列符号化的参数往往采用枚举和试错的方式进行选择，通过对结果的对比分析发现，在本发明中m＝3具有最佳的生理网络非平衡性分析效果。结合图2和图3中的结果可知，虽然清醒状态下个生理器官之间的信息交换量高于睡眠状态，但是生理器官网络信息流入和流出的差异性低于睡眠，即睡眠生理网络有更高的非平衡性。总之，本发明提出的基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法能够有效地反映不同生理状态下的生理信息交换网络。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (8)

1.一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，包括：
S1、对采集的各器官生理电信号进行排列符号化，得到各器官生理电信号对应的生理符号序列；
S2、计算生理符号序列之间的转移熵；其特征在于，包括：
S21、根据计算得到的转移熵生成信息转移矩阵；
S3、根据步骤S21的信息转移矩阵计算各器官的信息流入量和流出量以及生理网络的信息交换总量；
S4、根据步骤S3得到的各器官的信息流入量和流出量以及生理网络的信息交换总量，计算各器官信息流入量和流出量的概率分布；
S5、根据步骤S4得到的各器官信息流入量和流出量的概率分布，计算生理网络的非平衡性。
2.根据权利要求1所述的一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下分步骤：
S11、将当前器官生理电信号进行相空间重构，得到对应的多维向量；
S12、将多维向量中的元素按照从小到大排序，根据排序后向量中元素坐标构建初始排列类型；
S13、若向量中存在等值元素，则按照等值元素出现的次序进行排列，得到该器官生理电信号对应的符号序列。
3.根据权利要求1所述的一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，其特征在于，步骤S2所述的生理符号序列之间的转移熵计算式为：
Figure FDA0002504249460000011
其中，TY→X表示器官Y转移至器官X的统计信息量，器官Y的生理电信号对应的符号序列表示为{yt}，器官X的生理电信号对应的符号序列表示为{xt}，xt+1表示{xt}在t+1时刻的元素，
Figure FDA0002504249460000012
表示{xt}在当前时刻t长度为k的元素，
Figure FDA0002504249460000013
表示{yt}在当前时刻t长度为l的元素，
Figure FDA0002504249460000014
表示xt+1、
Figure FDA0002504249460000015
的联合概率，
Figure FDA0002504249460000016
表示在
Figure FDA0002504249460000017
以及
Figure FDA0002504249460000018
条件下xt+1的条件概率，
Figure FDA0002504249460000019
表示在
Figure FDA00025042494600000110
条件下xt+1的条件概率。
4.根据权利要求1所述的一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，其特征在于，步骤S3所述器官的信息流入量计算式为：
Figure FDA0002504249460000021
其中，
Figure FDA0002504249460000022
表示器官j的信息流入量，Ti,j表示器官i转移至器官j的统计信息量；
所述器官的信息流出量计算式为：
Figure FDA0002504249460000023
其中，
Figure FDA0002504249460000024
表示器官i的信息流入量，Ti,j表示器官i转移至器官j的统计信息量；
生理网络的信息交换总量计算式为：
Figure FDA0002504249460000025
5.根据权利要求1所述的一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，其特征在于，步骤S4所述器官信息流入量的概率分布为该器官对应的信息流入量与生理网络的信息交换总量的比值；所述器官信息流出量的概率分布为该器官对应的信息流出量与生理网络的信息交换总量的比值。
6.根据权利要求1所述的一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，其特征在于，步骤S5包括以下分步骤：
S51、计算各器官信息流入量与流出量的概率差异性：
Figure FDA0002504249460000026
其中，
Figure FDA0002504249460000027
表示器官n信息流入量的概率分布，
Figure FDA0002504249460000028
表示器官n信息流出量的概率分布；
S52、根据各器官信息流入量与流出量的概率差异性，计算生理网络的非平衡性：
Figure FDA0002504249460000029
7.根据权利要求6所述的一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，其特征在于，步骤S51还包括：
Figure FDA00025042494600000210
8.根据权利要求6所述的一种基于符号转移熵的生理器官网络非平衡性量化分析方法，其特征在于，若
Figure FDA00025042494600000211
则
Figure FDA00025042494600000212
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