CN111202510B - 一种阻抗血流图的数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种阻抗血流图的数据处理方法，通过对获取的阻抗血流图进行差分放大、包络检波、带通滤波、微分、低通滤波和陷波器后得到血流信号，并将所述血流信号进行模数转换后进行存储，然后获取存储的所述血流信号，采用小波阈值去噪和小波变化去基线的方法进行去噪和去基线处理，并按照设定的周期阈值进行划分，得到设定样本，并根据所述设定样本与理想信号进行相似度判断后得到的第一样本对所述设定样本进行分类和保存，并按照设定数量和设定特征值进行样本的甄选和特征提取，然后根据提取出来的特征建立阻抗血流图模型，扩展阻抗血流图的应用，提高阻抗血流图的适应性和抗干扰性。

Description

一种阻抗血流图的数据处理方法

技术领域

本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种阻抗血流图的数据处理方法。

背景技术

阻抗血流图是采用生物阻抗技术提取与人体生理、病理状态相关的血液动力学、流变学信息的一种方法。具有无创、廉价、安全、无毒无害、操作简单和功能信息丰富等特点，医生和病人易于接受。采集生物电阻抗信号中含有较大的噪声干扰，主要包括基线漂移噪声、工频噪声干扰和高频肌电干扰三种，而一个血流脉冲体积阻抗通常为0.05到0.1Ω，有效信号非常微弱，必须放大处理，但放大的同时噪声必然得到放大，如何从诸多干扰中提取有用信息是数据处理重要环节，当前对血流信号数据处理的现有方法中基本能滤除绝大多数的干扰，且对血流信号的特征点提取也良好，但现有方法对血流信号数据的获取要求较高，不仅需要在测量过程中让患者屏气以减少人体的呼吸运动所造成波形信号线的变化，还需要被测者保持固定姿势不动，这使得阻抗血流图的应用受限且适应性、抗干扰性不强。

发明内容

本发明的目的在于提供一种阻抗血流图的数据处理方法，扩展阻抗血流图的应用，提高阻抗血流图的适应性和抗干扰性。

为实现上述目的，本发明提供了一种阻抗血流图的数据处理方法，包括：

对获取的阻抗血流图进行差分放大、检波和滤波后得到血流信号；

将所述血流信号进行模数转换后进行存储；

获取存储的所述血流信号，并进行去噪和去基线处理；

对处理后的所述血流信号进行划分，得到设定样本；

对所述设定样本进行相似度判断后，进行分类和保存；

对保存的所述样本进行甄选和特征提取后，建立阻抗血流图模型。

其中，所述对获取的阻抗血流图进行差分放大、检波和滤波后得到血流信号，包括：

对获取的阻抗血流图依次经过差分放大、包络检波、带通滤波、微分、低通滤波和陷波器后，得到设定的血流信号。

其中，将所述血流信号进行模数转换后进行存储，包括：

对所述血流信号依次进行模数转换和滑动窗口滤波，并将滤波后的所述血流信号保存于数据库中。

其中，所述获取存储的所述血流信号，并进行去噪和去基线处理，包括：

获取存储于所述数据库中的所述血流信号，并按设定小波与设定层数进行信号分解，将小波分解后得到的小波系数与设定值进行比较后，将设定层数的分量置为零后进行信号重构。

其中，所述将小波分解后得到的小波系数与设定值进行比较，包括：

若所述小波系数小于设定值，则将所述小波系数对应的所述血流信号设为零；

若所述小波系数大于或等于设定值，则保留所述小波系数对应的所述血流信号。

其中，所述对处理后的所述血流信号进行划分，得到设定样本，包括：

将处理后的所述血流信号的阻抗血流微分量的零点保存于第一数组中，并将所述零点对应的阻抗血流变化量的极值点与设定极值点比较，将小于所述设定极值点的所述极值点保存于第二数组中。

其中，所述对处理后的所述血流信号进行划分，得到设定样本，还包括：

对所述第二数组中的所述极值点进行差分计算后得到的差值按升序排列，取其中位值设定为周期阈值，并根据设定的周期阈值与所述极值点对所述血流信号进行划分，剔除周期失真的信号段，保留设定样本。

其中，对所述设定样本进行相似度判断后，进行分类和保存，包括：

将所述设定样本内的所述极值点大于设定值点剔除后，对小于或等于所述设定值点的所述极值点做预处理，并获取血流信号中特征值特点，根据设置的阈值，剔除无效极值点，根据设定的样本间长度值进行循环，并对在两个设定样本内相应极值点在设定范围内的所述极值点按照设定权重进行赋值，然后根据对应赋值进行相似度计算。

其中，对所述设定样本进行相似度判断后，进行分类和保存，还包括：

将未被剔除的所述极值点对应的样本信号与理想信号进行相似度计算，得到第一样本，并将所述第一样本与所述设定样本进行相似度计算，保存大于设定相似度值的样本。

其中，所述对保存的所述设定样本进行甄选和特征提取后，建立阻抗血流图模型，包括：

对保存的所述设定样本间进行相似度计算，得到相似度矩阵，并按照设定数量和设定特征值进行样本的选取和特征提取，建立阻抗血流图模型。

本发明的一种阻抗血流图的数据处理方法，通过对获取的阻抗血流图进行差分放大、检波和滤波后得到血流信号，并将所述血流信号进行模数转换后进行存储，然后获取存储的所述血流信号，进行去噪和去基线处理，并按照设定的周期阈值进行划分，得到设定样本，并根据所述设定样本与理想信号进行相似度判断后得到的第一样本对所述设定样本进行分类和保存，并按照设定数量和设定特征值进行样本的选取和特征提取，建立阻抗血流图模型，扩展阻抗血流图的应用，提高阻抗血流图的适应性和抗干扰性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的一种阻抗血流图的数据处理方法的步骤示意图。

图2是本发明提供的一种阻抗血流图的数据处理方法的流程示意图。

图3是本发明提供的对血流信号划分的流程示意图。

图4是本发明提供的相似度判断的流程示意图。

图5是本发明提供的样本分类的流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

请参阅图1和图2，本发明提供一种阻抗血流图的数据处理方法，包括：

S101、对获取的阻抗血流图进行差分放大、检波和滤波后得到血流信号。

具体的，阻抗血流图需要底层硬件同步采集被测部位的基本阻抗、阻抗变化量、阻抗微分量，由于血流信号微弱，测量过程中人体的微颤、呼吸、电极的接触都将在阻抗的变化上表现出来，其中信号噪声主要包含有基线漂移噪声、工频噪声干扰和高频肌电干扰三种，因此对获取的阻抗血流图依次进行差分放大、包络检波、带通滤波、微分、低通滤波和陷波器等电路后，得到设定的血流信号，拓展了阻抗血流图的应用，使其能更好的应用于连续监测、穿戴系列产品。

S102、将所述血流信号进行模数转换后进行存储。

具体的，对所述血流信号依次进行模数转换和滑动窗口滤波，并将滤波后的所述血流信号保存于数据库中，便于后续的读取和检测。

S103、获取存储的所述血流信号，并进行去噪和去基线处理。

具体的，获取存储于所述数据库中的所述血流信号，再进行一次滤波处理，主要滤除硬件未能完全滤除掉高频噪声信号与由呼吸运动、电极位置的相对滑动造成波形的信号线随时间缓慢变化产生的基线漂移信号，采用小波阈值去噪和小波变化去基线的方法，所述小波阈值去噪是将阻抗血流信号中因人体运动、肌肉紧绷所造成的急速变化的各种形态的高频信号滤除，基于信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小原理，其具体步骤为：将小波分解后得到的小波系数与设定值进行比较，若所述小波系数小于设定值，则将所述小波系数对应的所述血流信号认为是噪声产生的，设为零从而达到去噪的目的，若所述小波系数大于或等于设定值，则保留所述小波系数对应的所述血流信号，所述小波变化去基线是将导致阻抗血流信号的基准点不在同一水平线上的基线漂移信号滤除，其具体步骤为：基线漂移的频率较小，频率范围低于血流信号的主要频率，对信号进行多层分解，选择设定层数的近似分量将其置零再重构回来达到滤除基线的目的，提高了阻抗血流图抗干扰能力，能剔除突发干扰导致的波形变异的信号段。

S104、对处理后的所述血流信号进行划分，得到设定样本。

具体的，参阅图3，获取处理后的所述血流信号的阻抗血流微分量A，并将所有满足A[i]＜0,and,A[i+1]＞0的零点保存于第一数组B中，其中，i为所述阻抗血流微分量A中任意一点，然后根据变化量周期信号的起始点、终止点的特点，将所述零点对应的归一化后的阻抗血流变化量C的极值点与设定极值点比较，即为C[B[i]]＜0.05，将小于所述设定极值点的所述极值点保存于第二数组D中，直到所述第一数组B遍历结束，然后将保存于所述第二数组D中所述极值点进行差分计算后得到的差值按升序排列，得到第三数组E，取其中位值设定为周期阈值，其中，所述中位值是将所给的一组数从小到大或从大到小排列，奇数个数的话取中间的数字，偶数个数的话取中间两个数的平均数，并根据设定的周期阈值与所述零点所对应的所述变化量的所述极值点对所述血流信号进行划分，剔除周期失真的信号段，保留设定样本，即保留有效样本。

S105、对所述设定样本进行相似度判断后，进行分类和保存。

具体的，根据血流信号中特征值特点，对所述设定样本内的所述极值点做预处理，剔除所述极值点大于设定值点的无效极值点，对小于或等于所述设定值点的所述极值点做预处理，并获取血流信号中特征值特点，根据设置的阈值，剔除无效极值点，根据设定的样本间长度值进行循环，并对在两个设定样本内相应极值点在设定范围内的所述极值点按照设定权重进行赋值，然后根据对应赋值进行相似度计算，参阅图4，获取样本A和样本B进行预处理，设定N为样本间长度较小值，并进行N次循环，若A[i]为极值点，B[i]范围内有极值点，则进行ab+＝k*A[i]*B[i]，aa+＝A[i]*A[i]，bb+＝B[i]*B[i]，若A[i]不是极值点和B[i]范围内没有有极值点中满足任意一条，则进行ab+＝A[i]*B[i]，aa+＝A[i]*A[i]，bb+＝B[i]*B[i]，直到N次循环结束后，进行相似度计算，其计算公式为：P＝ab/(sqrt(aa*bb))。

将未被剔除的所述极值点与理想信号进行相似度计算，得到第一样本，并将所述第一样本与所述设定样本进行相似度计算，保存大于设定相似度值的样本，举例来说，参见图5，将未被剔除的所述极值点A[i]与理想信号进行相似度计算，得到第一样本即相似度最大的样本B，并将所述第一样本B与所述设定样本中的所有极值点A[i]进行相似度计算或检测，并将大于设定相似度值的样本进行保存，得到样本集C，直到所述设定样本遍历结束，完成分类。

S106、对保存的所述样本进行甄选和特征提取后，建立阻抗血流图模型。

具体的，对保存的所述设定样本间进行相似度计算，得到相似度矩阵，并按比例找出彼此间相似度高的设定数量的样本做特征提取，保证各样本间的共性，根据血流信号的特点，按照设定特征值进行血流特征的提取，提高特征点提取的准确度，并根据提取出来的特征建立阻抗血流图模型，提高阻抗血流图的适应性和抗干扰性。

本发明的一种阻抗血流图的数据处理方法，通过对获取的阻抗血流图进行差分放大、包络检波、带通滤波、微分、低通滤波和陷波器后得到血流信号，并将所述血流信号进行模数转换后进行存储，然后获取存储的所述血流信号，采用小波阈值去噪和小波变化去基线的方法进行去噪和去基线处理，并按照设定的周期阈值进行划分，得到设定样本，并根据所述设定样本与理想信号进行相似度判断后得到的第一样本对所述设定样本进行分类和保存，并按照设定数量和设定特征值进行样本的甄选和特征提取，然后根据提取出来的特征建立阻抗血流图模型，扩展阻抗血流图的应用，提高阻抗血流图的适应性和抗干扰性。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种阻抗血流图的数据处理方法，其特征在于，包括：

对获取的阻抗血流图进行差分放大、检波和滤波后得到血流信号；

将所述血流信号进行模数转换后进行存储；

获取存储的所述血流信号，并进行去噪和去基线处理；

对处理后的所述血流信号进行划分，得到设定样本；

对所述设定样本进行相似度判断后，进行分类和保存；

对保存的所述样本进行甄选和特征提取后，建立阻抗血流图模型；

其中对所述设定样本进行相似度判断后，进行分类和保存，包括：

将所述设定样本内的极值点大于设定值点剔除后，对小于或等于所述设定值点的所述极值点做预处理，并获取血流信号中特征值特点，根据设置的阈值，剔除无效极值点，根据设定的样本间长度值进行循环，并对在两个设定样本内相应极值点在设定范围内的所述极值点按照设定权重进行赋值，然后根据对应赋值进行相似度计算；

对所述设定样本进行相似度判断后，进行分类和保存，还包括：

将未被剔除的所述极值点对应的样本信号与理想信号进行相似度计算，得到第一样本，并将所述第一样本与所述设定样本进行相似度计算，保存大于设定相似度值的样本；

所述对保存的所述设定样本进行甄选和特征提取后，建立阻抗血流图模型，包括：

对保存的所述设定样本间进行相似度计算，得到相似度矩阵，并按照设定数量和设定特征值进行样本的选取和特征提取，建立阻抗血流图模型。

2.如权利要求1所述的一种阻抗血流图的数据处理方法，其特征在于，所述对获取的阻抗血流图进行差分放大、检波和滤波后得到血流信号，包括：

对获取的阻抗血流图依次经过差分放大、包络检波、带通滤波、微分、低通滤波和陷波器后，得到设定的血流信号。

3.如权利要求2所述的一种阻抗血流图的数据处理方法，其特征在于，将所述血流信号进行模数转换后进行存储，包括：

对所述血流信号依次进行模数转换和滑动窗口滤波，并将滤波后的所述血流信号保存于数据库中。

4.如权利要求3所述的一种阻抗血流图的数据处理方法，其特征在于，所述获取存储的所述血流信号，并进行去噪和去基线处理，包括：

获取存储于所述数据库中的所述血流信号，并按设定小波与设定层数进行信号分解，将小波分解后得到的小波系数与设定值进行比较后，将设定层数的分量置为零后进行信号重构。

5.如权利要求4所述的一种阻抗血流图的数据处理方法，其特征在于，所述将小波分解后得到的小波系数与设定值进行比较，包括：

若所述小波系数小于设定值，则将所述小波系数对应的所述血流信号设为零；

若所述小波系数大于或等于设定值，则保留所述小波系数对应的所述血流信号。

6.如权利要求4所述的一种阻抗血流图的数据处理方法，其特征在于，所述对处理后的所述血流信号进行划分，得到设定样本，包括：

将处理后的所述血流信号的阻抗血流微分量的零点保存于第一数组中，并将所述零点对应的阻抗血流变化量的极值点与设定极值点比较，将小于所述设定极值点的所述极值点保存于第二数组中。

7.如权利要求6所述的一种阻抗血流图的数据处理方法，其特征在于，所述对处理后的所述血流信号进行划分，得到设定样本，还包括：

对所述第二数组中的所述极值点进行差分计算后得到的差值按升序排列，取其中位值设定为周期阈值，并根据设定的周期阈值与所述极值点对所述血流信号进行划分，剔除周期失真的信号段，保留设定样本。

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