CN111419213A - 一种基于深度学习的ecg心电信号生成方法 - Google Patents

一种基于深度学习的ecg心电信号生成方法 Download PDF

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Abstract

一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法，涉及一种ECG心电信号生成技术，为了解决现有带标签的ECG心电信号数据库数据量不足以及数据质量不齐，无法为ECG预测心脏疾病算法提供足够有效的训练数据的问题。本发明通过从数据库中筛选获取原始带标注的ECG心电信号，对ECG心电信号进行数据预处理；使用短时傅里叶变换将经过预处理的ECG心电信号转化成二维信号；使用改进的生成对抗网络对二维信号进行训练，并生成新的二维ECG心电信号时频图谱；使用Griffin Lim相位重构算法还原二维ECG心电信号时频图谱，得到自动生成的一维ECG心电信号。有益效果为极大的扩充ECG心电信号数据库，从而推动心电疾病诊断算法的发展，最终为临床心脏疾病诊断提供有效的辅助和支持。

Description

一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法
技术领域
本发明涉及一种ECG心电信号生成技术。
背景技术
心电图(Electrocardiogram,ECG)已经成为了协助医生预测诊断心脏疾病的有效工具；最近几年，越来越多的研究人员通过设计高效的算法来提取有用的ECG信息从而实现疾病的自动诊断。目前针对ECG的相关算法研究通常是在现有的数据库例如Physionetdatabase,上进行算法训练和测试，来得到一个具有指导意义的结果，从而评估该算法的可行性，准确率等。
然而，一方面，由于信息量的指数激增，同时数据标注又是一项费时、费力、费钱的工作，所以大量的带有标签的数据十分难以获得，因而现有数据库的数量是有限的和不足的；另一方面，不同的临床条件采集到的数据，会受到环境的影响，比如噪声的程度，采样的频率等等；这些差异会对疾病诊断算法有很大的影响，导致诊断算法的使用范围受限或者诊断效果极差，使其得不到广泛的应用。
因此，获得逼真的人造ECG信号对于提高算法在心电信号处理领域的性能具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有带标签的ECG心电信号数据库数据量不足以及数据质量不齐，无法为ECG预测心脏疾病算法提供足够有效的训练数据的问题，提出了一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法。
本发明所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法是通过以下步骤实现的：
步骤一、从数据库中筛选获取原始带标注的ECG心电信号；
步骤二、对步骤一获取的ECG心电信号进行数据预处理；
步骤三、使用短时傅里叶变换将经过步骤二预处理的ECG心电信号转化成二维信号，该二维信号用以作为深度学习网络的输入信号；
步骤四、使用改进的生成对抗网络对步骤三得到的二维信号进行训练，并生成新的二维ECG心电信号时频图谱；
步骤五、使用Griffin Lim相位重构算法还原步骤四得到的二维ECG心电信号时频图谱，得到自动生成的一维ECG心电信号。
本发明的有益效果是本发明使用了近年来发展迅速的深度学习的方法来生成ECG心电信号，用以辅助提高心电诊断算法的准确度和适应性；本发明只需使用少量的原始ECG信号，结合短时傅里叶变换的方法，通过把进行了短时傅里叶变换后的时频图输入到一个由卷积操作和转置卷积操作构成的生成对抗网络进行训练，然后通过Griffin Lim相位重构算法获得心电信号；生成的心电信号可具有多种心拍类型，且不需要进行人工标注，可以极大的扩充ECG心电信号数据库，从而推动心电疾病诊断算法的发展，最终为临床心脏疾病诊断提供有效的辅助和支持。
附图说明
图1为具体实施方式一所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法的流程图；
图2为具体实施方式二中使用的不同类型的心拍原始数据示意图；其中，(a)正常搏动(Normal beat,N)心拍类型；(b)左束支传导阻滞(Left bundle branch block beat，L)心拍类型；(c)右束支传导阻滞(Right bundle branch block beat,R)心拍类型；
图3为具体实施方式四中改进的生成对抗网络的原理示意图；
图4为具体实施方式四中人工生成的基于短时傅里叶变换结合改进的生成对抗网络生成的新心拍时频谱图：(a)正常搏动(Normal beat,N)心拍类型；(b)左束支传导阻滞(Left bundle branch block beat，L)心拍类型；(c)右束支传导阻滞(Right bundlebranch block beat,R)心拍类型；
图5为具体实施方式五中人工生成的基于短时傅里叶变换结合改进的生成对抗网络生成的ECG信号图：(a)正常搏动(Normal beat,N)心拍类型；(b)左束支传导阻滞(Leftbundle branch block beat，L)心拍类型；(c)右束支传导阻滞(Right bundle branchblock beat,R)心拍类型。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，本实施方式所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法该心电信号生成方法是通过以下步骤实现的：
步骤一、从数据库中筛选获取原始带标注的ECG心电信号；
步骤二、对步骤一获取的ECG心电信号进行数据预处理；
步骤三、使用短时傅里叶变换将经过步骤二预处理的ECG心电信号转化成二维信号，该二维信号用以作为深度学习网络的输入信号；
步骤四、使用改进的生成对抗网络对步骤三得到的二维信号进行训练，并生成新的二维ECG心电信号时频图谱；
步骤五、使用Griffin Lim相位重构算法还原步骤四得到的二维ECG心电信号时频图谱，得到自动生成的一维ECG心电信号。
在本实施方式中，步骤一从数据库中筛选获取原始带标注的ECG心电信号的具体方法为：使用数据库Physionet Database上的MIT-BIH Arrhythmia Database；筛选取其中含有正常搏动(Normal beat,N),左束支传导阻滞(Left bundle branch block beat，L)，右束支传导阻滞(Right bundle branch block beat,R)心拍类型的数据。例如，MIT-BIH心律不齐数据库中的七条记录(#106,#114,#203,#213,#221,#222,#228)由于它们含有太多其他类型的心拍(例如，房性早搏心拍)而被排除，剩下四条记录(#102,#104,#107,#217)由于只含有起搏心搏而被排除；选取剩余数据中MLII导联的数据作为原始ECG心电信号数据；
具体实施方式二：结合图2说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法进一步限定，在本实施方式中，步骤二中对ECG心电信号进行数据预处理的方法包括QRS波检测、数据分割和数据过滤。
在本实施方式中，利用Pan-Tompkin算法对ECG心电信号记录进行QRS波检测，从中将不同类型心拍的QRS波截取出来；截取的方法是以R波波峰为中心，截取它的前100个采样点和后150个采样点，也就是总共250个采样点作为一个数据段，这一个数据段相当于一个心拍；每一个数据段需要被分配一个标签，该标签表示这个数据段是那种类型的心拍数据段。当一个数据段中只包含N类型的心拍时，就把它标记为一个N类型的数据段；当一个数据段中只包含L类型的心拍时，就把它标记为一个L类型的数据段；当一个数据段中只包含R类型的心拍时，就把它标记为一个R类型的数据段；数据分段之后将每一个数据段通过一个0.1-100Hz的带通滤波器进行滤波，去除噪声。不同心拍类型原始数据示意图如图2所示。
具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法进一步限定，在本实施方式中，步骤三中使用短时傅里叶变换将经过预处理的ECG心电信号转化成二维信号的具体方法为：
步骤1、使用短时傅里叶变换将预处理的ECG心电信号转化成二维矩阵；短时傅里叶变换定义的公式为：
Figure BDA0002408015500000031
其中，g(t-u)是以时间u为中心的窗口函数，通常是以零为中心的汉明窗口或高斯窗口；f(t)为预处理的ECG心电信号；
步骤2、对步骤1中得到的二维矩阵进行归一化，将它们归一化到[0，1]，获得二维信号。
具体实施方式四：结合图3和图4说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法进一步限定，在本实施方式中，步骤四中改进的生成对抗网络包括生成器和判别器；
生成器包括4个转置卷积层；前三个使用的是实例归一化层和Relu激活函数层；最后一个为Sigmoid函数层；生成器接受一个服从正态分布的100x1的随机噪声作为输入；
判别器包括4层卷积操作；前三层使用的均为后面都带有一层实例归一化层和LeakyRelu激活函数层；最后一层卷积操作为Sigmoid函数层；
所述Relu激活函数层的数学定义如下：
Figure BDA0002408015500000041
使用梯度惩罚的方法来改进的生成对抗网络原始的损失函数，其计算定义如下：
Figure BDA0002408015500000042
其中，
Figure BDA0002408015500000043
是原始改进的生成对抗网络的损失函数，k是Lipschitz常数，λ是惩罚系数，
Figure BDA0002408015500000044
梯度惩罚。
在本实施方式中，训练结束后可以输入随机向量生成如图4所示二维ECG时频谱图。
具体实施方式五：结合图5说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法进一步限定，在本实施方式中，步骤五中使用Griffin Lim相位重构算法还原步骤四得到的二维ECG心电信号时频图谱，得到自动生成的一维ECG心电信号的具体方法为：先利用一个随机生成的信号，得到它的相位谱信息和幅值谱信息，然后通过不断迭代来修改这个随机信号的幅值谱使其与二维ECG心电信号时频图谱接近，在这个过程中，随机信号的相位谱也会根据随机信号的幅值谱的修改而进行调整，直到达到规定的迭代次数，此时由调整后的相位谱和调整后的幅值谱重构得到的信号为一维ECG心电信号。
在本实施方式中，生成的不同类型心拍信号如图5所示。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法，其特征在于，该心电信号生成方法是通过以下步骤实现的：
步骤一、从数据库中筛选获取原始带标注的ECG心电信号；
步骤二、对步骤一获取的ECG心电信号进行数据预处理；
步骤三、使用短时傅里叶变换将经过步骤二预处理的ECG心电信号转化成二维信号，该二维信号用以作为深度学习网络的输入信号；
步骤四、使用改进的生成对抗网络对步骤三得到的二维信号进行训练，并生成新的二维ECG心电信号时频图谱；
步骤五、使用Griffin Lim相位重构算法还原步骤四得到的二维ECG心电信号时频图谱，得到自动生成的一维ECG心电信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法，其特征在于，步骤二中对ECG心电信号进行数据预处理的方法包括QRS波检测、数据分割和数据过滤。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法，其特征在于，步骤三中使用短时傅里叶变换将经过预处理的ECG心电信号转化成二维信号的具体方法为：
步骤1、使用短时傅里叶变换将预处理的ECG心电信号转化成二维矩阵；短时傅里叶变换定义的公式为：
Figure FDA0002408015490000011
其中，g(t-u)是以时间u为中心的窗口函数；f(t)为预处理的ECG心电信号；
步骤2、对步骤1中得到的二维矩阵进行归一化，将它们归一化到[0，1]，获得二维信号。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法，其特征在于，步骤四中改进的生成对抗网络包括生成器和判别器；
生成器包括4个转置卷积层；前三个使用的是实例归一化层和Relu激活函数层；最后一个为Sigmoid函数层；生成器接受一个服从正态分布的100x1的随机噪声作为输入；
判别器包括4层卷积操作；前三层使用的均为后面都带有一层实例归一化层和LeakyRelu激活函数层；最后一层卷积操作为Sigmoid函数层；
所述Relu激活函数层的数学定义如下：
Figure FDA0002408015490000021
使用梯度惩罚的方法来改进的生成对抗网络原始的损失函数，其计算定义如下：
Figure FDA0002408015490000022
其中，
Figure FDA0002408015490000023
是原始改进的生成对抗网络的损失函数，k是Lipschitz常数，λ是惩罚系数，
Figure FDA0002408015490000024
梯度惩罚。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的ECG心电信号生成方法，其特征在于，步骤五中使用Griffin Lim相位重构算法还原步骤四得到的二维ECG心电信号时频图谱，得到自动生成的一维ECG心电信号的具体方法为：先利用一个随机生成的信号，得到它的相位谱信息和幅值谱信息，然后通过不断迭代来修改这个随机信号的幅值谱使其与二维ECG心电信号时频图谱接近，在这个过程中，随机信号的相位谱也会根据随机信号的幅值谱的修改而进行调整，直到达到规定的迭代次数，此时由调整后的相位谱和调整后的幅值谱重构得到的信号为一维ECG心电信号。
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