CN111814656A - 一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法 - Google Patents

一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法 Download PDF

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Abstract

一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，使用条件生成对抗网络，保证了生成数据的方向性，以及降噪后信号与带噪信号的匹配性，提高了模型泛化能力。训练过程中使用不定种噪声混合的数据进行训练，使得模型无需预判就可以针对多种噪声混合的信号进行降噪，简化了方法的复杂程度。同时设计改进型损失函数，在保留CGAN原有损失函数中对抗性的同时，增加了均方根误差和噪声与信号功率比值，均方根误差的增加使得模型可以捕获信号的局部特征，并保持信号有用的医学特征，噪声与信号功率比值的增加使得模型可以捕获信号的全局特征，使训练过程稳定。

Description

一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法
技术领域
本发明涉及ECG信号降噪技术领域，具体涉及一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法。
背景技术
心电图是利用心电图机从体表记录心脏每一心动周期所产生的电活动变化图形的技术，是衡量心脏健康状况的重要信号指标。在实际应用过程中，采集到的心电信号往往包含了大量噪声，从而使心电信号精度降低，因此对心电信号进行降噪就成为重要的信号处理工作。
通常情况下，在进行信号降噪的时，会针对不同种类噪声使用不同的方法，如使用中值滤波器去除基线漂移的噪音等。如果在一段心电信号中包含多种噪声，则需要进行预判并将相关方法组合降噪。在实际应用中，信号包含的噪声种类通常并不确定，若不预判对信号进行多种方法组合降噪，心电信号会丢失部分细节影响心电信号质量；而进行预判则会增加方法的复杂程度，限制方法的使用。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种进行心电信号降噪时避免了对心电信号中噪声种类的预判要求，提高降噪灵活性的方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，包括如下步骤：
a)在MIT-BIH心率失常库中选择原始纯净信号X，从MIT-BIH噪声压力测试库中选取电极运动伪影信号、肌电伪差信号及基线漂移信号加入原始纯净信号X中得到原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000011
b)利用计算机对原始纯净信号X和原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000012
进行切片处理，得到切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000013
c)将切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000014
传入对抗网络的生成器中的编码器内，得到数据形式为样本数量*特征图的编码信号y；
d)将编码信号y与随机正态分布向量Z连接得到连接后的信号
Figure BDA0002566184430000021
e)将连接后的信号
Figure BDA0002566184430000022
传入对抗网络的解码器内，得到降噪信号
Figure BDA0002566184430000023
f)将原始纯净信号x和原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000024
以组合的形式输入对抗网络的判别器内，得到当前输入组合是切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000025
组合
Figure BDA0002566184430000026
的概率P；
g)通过公式
Figure BDA0002566184430000027
计算生成器的损失函数
Figure BDA00025661844300000213
式中E为求期望运算，切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000028
服从原始带噪信号分布
Figure BDA0002566184430000029
随机正态分布向量Z服从随机向量分布pZ(Z)，
Figure BDA00025661844300000210
为以降噪信号
Figure BDA00025661844300000211
和切片后的原始带噪信号
Figure BDA00025661844300000212
为输入的判别器输出的得分值，n为信号中数据点的个数，xi′为生成信号中的第i个点的值，xi为原始纯净信号中的第i个点的值，i∈n；
通过公式
Figure BDA0002566184430000031
计算判别器的损失函数
Figure BDA0002566184430000032
式中
Figure BDA0002566184430000033
为以切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000034
为输入的判别器输出得分值，组合
Figure BDA0002566184430000035
服从切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000036
的分布
Figure BDA0002566184430000037
h)将切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000038
组合
Figure BDA0002566184430000039
与降噪信号
Figure BDA00025661844300000310
和切片后的原始带噪信号
Figure BDA00025661844300000311
的组合
Figure BDA00025661844300000312
为训练集，以判别器的损失函数
Figure BDA00025661844300000313
为反馈，通过梯度下降法更新判别器参数；
i)以切片后的原始带噪信号
Figure BDA00025661844300000316
为训练集，以生成器的损失函数
Figure BDA00025661844300000314
和判别器的损失函数
Figure BDA00025661844300000315
为反馈，通过梯度下降法更新判别器参数；
j)重复步骤h)和步骤i)300-500次；
k)保存模型和参数。
进一步的，步骤a)中在MIT-BIH心率失常库中选择编号分别为103、105、111、116、122、205、213、219、223、230的记录作为原始纯净信号X。
进一步的，步骤a)中电极运动伪影信号以信噪比为0dB，肌电伪差信号以信噪比为1.25dB，基线漂移信号以信噪比为5dB加入原始纯净信号X中。
进一步的，步骤b)中切片处理时切割为采样点数为16384的片段。
进一步的，步骤c)中编码器由十一个卷积块构成，卷积块为包含一个卷积层和一个PReLU的激活函数层的网络模型，其中卷积核的大小均设置为32，步长均设置为2，填充均设置为15，十一个卷积块的维度分别设置为16、32、32、64、64、128、128、256、256、512、1024。
进一步的，步骤e)中解码器由十一个反卷积块构成，其中第一至第十的反卷积块包含一个卷积层和一个PReLU的激活函数层，第十一的反卷积块包含一个卷积层和一个Tanh输出函数层，其中反卷积块的反卷积核的大小均设置为32，步长均设置为2，填充均设置为15，十一个反卷积块的维度分别设置为512、256、256、128、128、64、64、32、32、16、1。
进一步的，步骤f)中判别器包含十二个卷积块、一个全连接层和一个Sigmoid输出层，其中第1个卷积块、第2个卷积块、第4个卷积块、第5个卷积块、第7个卷积块和第8个卷积块由一个卷积层、一个VirtualBatchNorm归一化层和一个LeakyReLU激活函数层组成，第3个卷积块、第6个卷积块和第9个卷积块由一个卷积层、一个dropout层、一个VirtualBatchNorm归一化层和一个LeakyReLU激活函数层组成，其中第一个卷积块至第十一个卷积块的卷积核的大小均为31，第十二个卷积块的卷积核大小为1，第一个卷积块至第十一个卷积块的步长均设置为2，第十二个卷积块的步长设置为1，十二个卷积块的填充均设置为15，十二个卷积块的维度分别设置为32、64、64、128、128、256、256、512、512、1024、2048、1。
进一步的，步骤j)中重复步骤h)和步骤i)300次。
本发明的有益效果是：使用条件生成对抗网络，保证了生成数据的方向性，以及降噪后信号与带噪信号的匹配性，提高了模型泛化能力。训练过程中使用不定种噪声混合的数据进行训练，使得模型无需预判就可以针对多种噪声混合的信号进行降噪，简化了方法的复杂程度。同时设计改进型损失函数，在保留CGAN原有损失函数中对抗性的同时，增加了均方根误差和噪声与信号功率比值，均方根误差的增加使得模型可以捕获信号的局部特征，并保持信号有用的医学特征，噪声与信号功率比值的增加使得模型可以捕获信号的全局特征，使训练过程稳定。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的判别器的工作流程图；
图3为本发明的训练过程流程图。
具体实施方式
下面结合附图1、附图2、附图3对本发明做进一步说明。
一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，包括如下步骤：
a)在MIT-BIH心率失常库中选择原始纯净信号X，从MIT-BIH噪声压力测试库中选取电极运动伪影信号、肌电伪差信号及基线漂移信号加入原始纯净信号X中得到原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000051
b)利用计算机对原始纯净信号X和原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000052
进行切片处理，得到切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000053
c)将切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000054
传入对抗网络的生成器中的编码器内，得到数据形式为样本数量*特征图的编码信号y。
d)将编码信号y与随机正态分布向量Z连接得到连接后的信号
Figure BDA0002566184430000055
e)将连接后的信号
Figure BDA0002566184430000056
传入对抗网络的解码器内，得到降噪信号
Figure BDA0002566184430000057
f)将原始纯净信号x和原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000058
以组合的形式输入对抗网络的判别器内，得到当前输入组合是切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000059
组合
Figure BDA00025661844300000510
的概率。
g)通过公式
Figure BDA00025661844300000511
计算生成器的损失函数
Figure BDA00025661844300000512
式中E为求期望运算，切片后的原始带噪信号
Figure BDA00025661844300000513
服从原始带噪信号分布
Figure BDA00025661844300000514
随机正态分布向量Z服从随机向量分布pZ(Z)，
Figure BDA0002566184430000061
为以降噪信号
Figure BDA0002566184430000062
和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000063
为输入的判别器输出的得分值，n为信号中数据点的个数，xi′为生成信号中的第i个点的值，xi为原始纯净信号中的第i个点的值，i∈n；
通过公式
Figure BDA0002566184430000064
计算判别器的损失函数
Figure BDA0002566184430000065
式中
Figure BDA0002566184430000066
为以切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000067
为输入的判别器输出得分值，组合
Figure BDA0002566184430000068
服从切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA0002566184430000069
的分布
Figure BDA00025661844300000610
h)将切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure BDA00025661844300000611
组合
Figure BDA00025661844300000612
与降噪信号
Figure BDA00025661844300000613
和切片后的原始带噪信号
Figure BDA00025661844300000614
的组合
Figure BDA00025661844300000615
为训练集，以判别器的损失函数
Figure BDA00025661844300000616
为反馈，通过梯度下降法更新判别器参数。
i)以切片后的原始带噪信号
Figure BDA00025661844300000619
为训练集，以生成器的损失函数
Figure BDA00025661844300000617
和判别器的损失函数
Figure BDA00025661844300000618
为反馈，通过梯度下降法更新判别器参数。
j)重复步骤h)和步骤i)300-500次，多次训练达到平衡，训练后的生成器即为所需降噪网络。
k)保存模型和参数，运行结束。
使用条件生成对抗网络，保证了生成数据的方向性，以及降噪后信号与带噪信号的匹配性，提高了模型泛化能力。训练过程中使用不定种噪声混合的数据进行训练，使得模型无需预判就可以针对多种噪声混合的信号进行降噪，简化了方法的复杂程度。同时设计改进型损失函数，在保留CGAN原有损失函数中对抗性的同时，增加了均方根误差和噪声与信号功率比值，均方根误差的增加使得模型可以捕获信号的局部特征，并保持信号有用的医学特征，噪声与信号功率比值的增加使得模型可以捕获信号的全局特征，使训练过程稳定。
优选的，步骤a)中在MIT-BIH心率失常库中选择编号分别为103、105、111、116、122、205、213、219、223、230的记录作为原始纯净信号X。
优选的，步骤a)中电极运动伪影信号以信噪比为0dB，肌电伪差信号以信噪比为1.25dB，基线漂移信号以信噪比为5dB加入原始纯净信号X中。
优选的，步骤b)中切片处理时切割为采样点数为16384的片段。
优选的，步骤c)中编码器由十一个卷积块构成，卷积块为包含一个卷积层和一个PReLU的激活函数层的网络模型，其中卷积核的大小均设置为32，步长均设置为2，填充均设置为15，十一个卷积块的维度分别设置为16、32、32、64、64、128、128、256、256、512、1024。
优选的，步骤e)中解码器由十一个反卷积块构成，其中第一至第十的反卷积块包含一个卷积层和一个PReLU的激活函数层，第十一的反卷积块包含一个卷积层和一个Tanh输出函数层，其中反卷积块的反卷积核的大小均设置为32，步长均设置为2，填充均设置为15，十一个反卷积块的维度分别设置为512、256、256、128、128、64、64、32、32、16、1。
优选的，步骤f)中判别器包含十二个卷积块、一个全连接层和一个Sigmoid输出层，其中第1个卷积块、第2个卷积块、第4个卷积块、第5个卷积块、第7个卷积块和第8个卷积块由一个卷积层、一个VirtualBatchNorm归一化层和一个LeakyReLU激活函数层组成，第3个卷积块、第6个卷积块和第9个卷积块由一个卷积层、一个dropout层、一个VirtualBatchNorm归一化层和一个LeakyReLU激活函数层组成，其中第一个卷积块至第十一个卷积块的卷积核的大小均为31，第十二个卷积块的卷积核大小为1，第一个卷积块至第十一个卷积块的步长均设置为2，第十二个卷积块的步长设置为1，十二个卷积块的填充均设置为15，十二个卷积块的维度分别设置为32、64、64、128、128、256、256、512、512、1024、2048、1。
优选的，步骤j)中重复步骤h)和步骤i)300次。

Claims (8)

1.一种基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)在MIT-BIH心率失常库中选择原始纯净信号X，从MIT-BIH噪声压力测试库中选取电极运动伪影信号、肌电伪差信号及基线漂移信号加入原始纯净信号X中得到原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000011
b)利用计算机对原始纯净信号X和原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000012
进行切片处理，得到切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000013
c)将切片后的原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000014
传入对抗网络的生成器中的编码器内，得到数据形式为样本数量*特征图的编码信号y；
d)将编码信号y与随机正态分布向量Z连接得到连接后的信号
Figure FDA0002566184420000015
e)将连接后的信号
Figure FDA0002566184420000016
传入对抗网络的解码器内，得到降噪信号
Figure FDA0002566184420000017
f)将原始纯净信号x和原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000018
以组合的形式输入对抗网络的判别器内，得到当前输入组合是切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000019
组合
Figure FDA00025661844200000110
的概率P；
g)通过公式
Figure FDA00025661844200000111
计算生成器的损失函数
Figure FDA00025661844200000112
式中E为求期望运算，切片后的原始带噪信号
Figure FDA00025661844200000113
服从原始带噪信号分布
Figure FDA00025661844200000114
随机正态分布向量Z服从随机向量分布pZ(Z)，
Figure FDA00025661844200000115
为以降噪信号
Figure FDA00025661844200000116
和切片后的原始带噪信号
Figure FDA00025661844200000117
为输入的判别器输出的得分值，n为信号中数据点的个数，xi′为生成信号中的第i个点的值，xi为原始纯净信号中的第i个点的值，i∈n；
通过公式
Figure FDA0002566184420000021
计算判别器的损失函数
Figure FDA0002566184420000022
式中
Figure FDA0002566184420000023
为以切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000024
为输入的判别器输出得分值，组合
Figure FDA0002566184420000025
服从切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000026
的分布
Figure FDA0002566184420000027
h)将切片后的原始纯净信号x和切片后的原始带噪信号
Figure FDA0002566184420000028
组合
Figure FDA0002566184420000029
与降噪信号
Figure FDA00025661844200000210
和切片后的原始带噪信号
Figure FDA00025661844200000211
的组合
Figure FDA00025661844200000212
为训练集，以判别器的损失函数
Figure FDA00025661844200000213
为反馈，通过梯度下降法更新判别器参数；
i)以切片后的原始带噪信号
Figure FDA00025661844200000214
为训练集，以生成器的损失函数
Figure FDA00025661844200000215
和判别器的损失函数
Figure FDA00025661844200000216
为反馈，通过梯度下降法更新判别器参数；
j)重复步骤h)和步骤i)300-500次；
k)保存模型和参数。
2.根据权利要求1所述的基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤a)中在MIT-BIH心率失常库中选择编号分别为103、105、111、116、122、205、213、219、223、230的记录作为原始纯净信号X。
3.根据权利要求1所述的基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤a)中电极运动伪影信号以信噪比为0dB，肌电伪差信号以信噪比为1.25dB，基线漂移信号以信噪比为5dB加入原始纯净信号X中。
4.根据权利要求1所述的基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤b)中切片处理时切割为采样点数为16384的片段。
5.根据权利要求1所述的基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤c)中编码器由十一个卷积块构成，卷积块为包含一个卷积层和一个PReLU的激活函数层的网络模型，其中卷积核的大小均设置为32，步长均设置为2，填充均设置为15，十一个卷积块的维度分别设置为16、32、32、64、64、128、128、256、256、512、1024。
6.根据权利要求1所述的基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤e)中解码器由十一个反卷积块构成，其中第一至第十的反卷积块包含一个卷积层和一个PReLU的激活函数层，第十一的反卷积块包含一个卷积层和一个Tanh输出函数层，其中反卷积块的反卷积核的大小均设置为32，步长均设置为2，填充均设置为15，十一个反卷积块的维度分别设置为512、256、256、128、128、64、64、32、32、16、1。
7.根据权利要求1所述的基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤f)中判别器包含十二个卷积块、一个全连接层和一个Sigmoid输出层，其中第1个卷积块、第2个卷积块、第4个卷积块、第5个卷积块、第7个卷积块和第8个卷积块由一个卷积层、一个VirtualBatchNorm归一化层和一个LeakyReLU激活函数层组成，第3个卷积块、第6个卷积块和第9个卷积块由一个卷积层、一个dropout层、一个VirtualBatchNorm归一化层和一个LeakyReLU激活函数层组成，其中第一个卷积块至第十一个卷积块的卷积核的大小均为31，第十二个卷积块的卷积核大小为1，第一个卷积块至第十一个卷积块的步长均设置为2，第十二个卷积块的步长设置为1，十二个卷积块的填充均设置为15，十二个卷积块的维度分别设置为32、64、64、128、128、256、256、512、512、1024、2048、1。
8.根据权利要求1所述的基于对抗生成网络的心电信号降噪方法，其特征在于：步骤j)中重复步骤h)和步骤i)300次。
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