CN113768517B - 一种心脏健康质量智能预警系统及其预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种心脏健康质量智能预警系统及其预警方法,该系统及其方法旨在解决现有技术只能在心脏出现问题后才能发现问题,而不能根据人们目前的各项指标对心脏的健康质量进行预估,无法起到预警的作用,因此人们不能降低心脏疾病发病率的技术问题。该系统包括采集传输模块、滤波模块、模数转换模块、预警模块;所述采集传输模块对心脏检测时的信号进行采集,并将信号发送至滤波模块进行处理;所述滤波模块根据滤波算法对采集传输模块采集到的信号进行滤波处理,抑制干扰。该系统及其方法利用滤波模块对采集到的信号进行滤波处理,最后预警模块根据BP神经网络和Fisher判别模型对心脏健康质量进行预警判定,从而对心脏的健康状态进行预判。
Description
技术领域
本发明属于心脏智能监测技术领域,具体涉及一种心脏健康质量智能预警系统及其预警方法。
背景技术
WHO关于人类死因的总结报告指出,心脏病是导致全球死亡的主要疾病之一,因此如果可以根据人们日常生活中的身体症状和心脏指标数据来预测人们心脏病发病的概率,将可以通过改善生活方式和习惯来帮助患者降低发病概率。
目前,专利号为CN201810554870.1的发明专利公开了一种心脏预警仪,包括外部电极,用于采集人体心电信号;处理模块,用于处理分析采集的人体心电信号;电源电路,用于对处理模块供电;其中,处理模块包括电极电路、滤波电路、放大电路、模数转化器,CPU和无线传输模块,该外部电极将采集的心电信号传输至该电极电路,该电极电路将采集的心电信号通过滤波电路滤波后传输至放大电路对心电信号放大,该放大后的信号通过模数转化器将模拟信号转化为数字信号输入至CPU,该CPU对信号进行分析处理后发送至无线传输模块。其采用的是通过解读心电信号来了解心脏状况,但该预警仪只能在心脏出现问题后才能发现问题,而不能根据人们目前的各项指标对心脏的健康质量进行预估,无法起到预警的作用,因此人们不能降低心脏疾病的发病率。
因此,针对上述预警器无法在心脏出现问题前进行预警的问题,亟需得到解决,以改善预警仪的使用场景。
发明内容
(1)要解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种心脏健康质量智能预警系统及其预警方法,该系统及其方法旨在解决现有技术只能在心脏出现问题后才能发现问题,而不能根据人们目前的各项指标对心脏的健康质量进行预估,无法起到预警的作用,因此人们不能降低心脏疾病发病率的技术问题。
(2)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提供了这样一种心脏健康质量智能预警系,该系统包括采集传输模块、滤波模块、模数转换模块、预警模块;
所述采集传输模块对心脏检测时的信号进行采集,并将信号发送至滤波模块进行处理;
所述滤波模块根据滤波算法对采集传输模块采集到的信号进行滤波处理,抑制干扰;
所述模数转换模块根据模数转换规则,将滤波后的模拟输入信号转化为便于处理的数字输出信号;
所述预警模块包括样本库,样本库内的个人样本包括13项指标A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M,样本库对样本数据和目标数据进行归一化处理,使其均落在[0,1]之间,预警模块根据BP神经网络和Fisher判别模型对心脏健康质量进行预警判定,其步骤为:
1)BP神经网络隐层与输出层上的神经元j输出Oj=fi(Netj)=fj(∑jwjixi+θi),传递函数采用连续可微的非线性的Sigmoid函数神经元的训练中权重和阈值的更新为:wji(t+i)=wji+ηδjOpj+α(wji(t)-wji(t-1))和θ(t+1)=θjηδj+α(δj(t)-θj(t-1)),建立BP神经网络的模型
2)指标A、B设为协变量,C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M归为自变量,将样本分成训练组和检验组,且训练组和检验组的比例为9:1,经过BP神经网络处理后,可知A、C、E、G、H、I、J、K对心脏健康质量的影响程度高于B、C、E、G、H、I、J、K;
3)由于心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,对应的将总体n分成5组,从总体n中抽取p个具有m个指标的样本观测数据,构造判别式:y=c1x1+c2x2+c3x3+…+cmxm,五组间离差平方和 组内离差平方和
求出使I值最大时的c1,c2,c3…cm,建立Fisher判别模型为/>
4)基于BP神经网络对13个指标重要性的分析可知,判定心脏健康质量的关键因素为A、C、E、G、H、I、J、K,基于A、C、E、G、H、I、J、K、常量,而心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,建立Fisher判别式分类函数系数矩阵表,将参数带入Fisher判别式,得到结果:
5)参考得到的结果,根据预警规则判定是否需要预警,当结果N=0时,心脏健康质量良好,不需要预警;若否,当结果N=1或N=2时,向用户发送三级预警;当结果N=3时,向用户发送二级预警;当结果N=4时,向用户发送一级预警。
优选地,所述滤波算法的公式为其中β是滤波系数,/>是本次采样值,Y(z-1)是上次滤波输出值,Y(z)是本次滤波输出值。
优选地,所述模数转换规则为模数转换模块将模拟信号与不同的参考电压U1进行多次比较,使转换所得的数字量在数值上逐次逼近模拟信号对应值,将寄存器的最高位设置成1,使输出数字为100……0,输出数字被转换成相应的模拟电压U0,与U1进行比较,若U0>U1,说明数字过大了,将最高位的1清除;若U0<U1,则保留最高位的1,记为S,并计数,依次类推,S=S+1,一直到最低位为止,最后的结果就是数字量输出。
优选地,所述指标A:年龄;B:1表示男性、0表示女性;C:1表示典型的心绞痛、2表示非典型的心绞痛、3表示非心绞痛、4表示无症状;D:静息血压;E:血清中胆固醇含量mg/dl;F:1表示空腹时血糖>120mg/dl、0表示空腹时血糖≤120mg/dl;G:0表示静息时心电图结果正常、1表示静息时心电图结果有ST-T波异常、2表示静息时心电图结果可能左心室肥大;H:最大心跳速率;I:1表示运动诱发心绞痛、0表示运动不会诱发心绞痛;J:运动心电图ST下降程度;K:1表示ST段斜坡上升、2表示ST段斜坡屏、3表示ST段斜坡下降;L:大血管属性;M:3表示地中海贫血正常、6表示地中海贫血固定的缺陷、7表示地中海贫血可逆缺损,归一化处理的公式为:其中xmax与xmin分别为每一项指标中最大值和最小值。
优选地,所述fi表示神经元对应的传递函数激发函数,wji表示神经元i到j的连接权值,xi表示神经元i的输入,θi表示神经元的阈值,η为学习速率,α为动量系数。
优选地,所述Fisher判别式分类函数系数矩阵表为:
一种心脏健康质量智能预警方法,其包括如上述所述的一种心脏健康质量智能预警系统,其步骤如下:
步骤一:心脏检测时的信号进行采集,并将信号发送至滤波模块进行处理;
步骤二:滤波模块根据滤波算法对采集传输模块采集到的信号进行滤波处理,抑制干扰,滤波算法的公式为其中β是滤波系数,/>是本次采样值,Y(z-1)是上次滤波输出值,Y(z)是本次滤波输出值;
步骤三:模数转换模块根据模数转换规则,将滤波后的模拟输入信号转化为便于处理的数字输出信号:模数转换模块将模拟信号与不同的参考电压U1进行多次比较,使转换所得的数字量在数值上逐次逼近模拟信号对应值,将寄存器的最高位设置成1,使输出数字为100……0,输出数字被转换成相应的模拟电压U0,与U1进行比较,若U0>U1,说明数字过大了,将最高位的1清除;若U0<U1,则保留最高位的1,记为S,并计数,依次类推,S=S+1,一直到最低位为止,最后的结果就是数字量输出;
步骤四:样本库对样本数据和目标数据进行归一化处理,使其均落在[0,1]之间,归一化处理的公式为:其中xmax与xmin分别为每一项指标中最大值和最小值;
步骤五:预警模块根据BP神经网络和Fisher判别模型对心脏健康质量进行预警判定:
1)BP神经网络隐层与输出层上的神经元j输出Oj=fi(Netj)=fj(∑jwjixi+θi),传递函数采用连续可微的非线性的Sigmoid函数神经元的训练中权重和阈值的更新为:wji(t+i)=wji+ηδjOpj+α(wji(t)-wji(t-1))和θ(t+1)=θjηδj+α(δj(t)-θj(t-1)),建立BP神经网络的模型
2)指标A、B设为协变量,C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M归为自变量,将样本分成训练组和检验组,且训练组和检验组的比例为9:1,经过BP神经网络处理后,可知A、C、E、G、H、I、J、K对心脏健康质量的影响程度高于B、C、E、G、H、I、J、K;
3)由于心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,对应的将总体n分成5组,从总体n中抽取p个具有m个指标的样本观测数据,构造判别式:y=c1x1+c2x2+c3x3+…+cmxm,五组间离差平方和 组内离差平方和 求出使I值最大时的c1,c2,c3…cm,建立Fisher判别模型为/>
4)基于BP神经网络对13个指标重要性的分析可知,判定心脏健康质量的关键因素为A、C、E、G、H、I、J、K,基于A、C、E、G、H、I、J、K、常量,而心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,建立Fisher判别式分类函数系数矩阵表,将参数带入Fisher判别式,得到结果:
5)将用户的A、C、E、G、H、I、J、K8项指标带入4)中,参考得到的结果,根据预警规则判定是否需要预警,当结果N=0时,心脏健康质量良好,不需要预警;若否,当结果N=1或N=2时,向用户发送三级预警;当结果N=3时,向用户发送二级预警;当结果N=4时,向用户发送一级预警。
(3)有益效果
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:本发明的系统及其方法利用滤波模块对采集到的信号进行滤波处理,将有用的信号与噪声分离,提高信号的抗干扰性及信噪比,滤掉不感兴趣的频率成分,提高分析精度,而模数转换模块将模拟信号转换成便于处理的数字信号,最后预警模块根据BP神经网络和Fisher判别模型对心脏健康质量进行预警判定,从而对心脏的健康状态进行预判,向人们发出预警,提醒人们注意心脏的健康,从而降低了心脏疾病的发病率。
附图说明
为了更清楚的说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术中描述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种实施方式,对于本领域普通技术人员来说,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为本发明系统及其预警方法一种具体实施方式的工作流程图;
图2为本发明系统及其预警方法一种具体实施方式的整体框架结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面对本发明具体实施方式中的技术方案进行清楚、完整的描述,以进一步阐述本发明,显然,所描述的具体实施方式仅仅是本发明的一部分实施方式,而不是全部的样式。
实施例1
本具体实施方式是心脏健康质量智能预警系统及其预警方法,其工作流程图如图1所示,其整体框架结构示意图如图2所示,该系统包括采集传输模块、滤波模块、模数转换模块、预警模块;
采集传输模块对心脏检测时的信号进行采集,并将信号发送至滤波模块进行处理;
滤波模块根据滤波算法对采集传输模块采集到的信号进行滤波处理,抑制干扰;
模数转换模块根据模数转换规则,将滤波后的模拟输入信号转化为便于处理的数字输出信号;
预警模块包括样本库,样本库内的个人样本包括13项指标A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M,样本库对样本数据和目标数据进行归一化处理,使其均落在[0,1]之间,预警模块根据BP神经网络和Fisher判别模型对心脏健康质量进行预警判定,其步骤为:
1)BP神经网络隐层与输出层上的神经元j输出Oj=fi(Netj)=fj(∑jwjixi+θi),传递函数采用连续可微的非线性的Sigmoid函数神经元的训练中权重和阈值的更新为:wji(t+i)=wji+ηδjOpj+α(wji(t)-wji(t-1))和θ(t+1)=θjηδj+α(δj(t)-θj(t-1)),建立BP神经网络的模型
2)指标A、B设为协变量,C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M归为自变量,将样本分成训练组和检验组,且训练组和检验组的比例为9:1,经过BP神经网络处理后,可知A、C、E、G、H、I、J、K对心脏健康质量的影响程度高于B、C、E、G、H、I、J、K;
3)由于心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,对应的将总体n分成5组,从总体n中抽取p个具有m个指标的样本观测数据,构造判别式:y=c1x1+c2x2+c3x3+…+cmxm,五组间离差平方和 组内离差平方和 求出使I值最大时的c1,c2,c3…cm,建立Fisher判别模型为/>
4)基于BP神经网络对13个指标重要性的分析可知,判定心脏健康质量的关键因素为A、C、E、G、H、I、J、K,基于A、C、E、G、H、I、J、K、常量,而心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,建立Fisher判别式分类函数系数矩阵表,将参数带入Fisher判别式,得到结果:
5)参考得到的结果,根据预警规则判定是否需要预警,当结果N=0时,心脏健康质量良好,不需要预警;若否,当结果N=1或N=2时,向用户发送三级预警;当结果N=3时,向用户发送二级预警;当结果N=4时,向用户发送一级预警。
其中,滤波算法的公式为其中β是滤波系数,/>是本次采样值,Y(z-1)是上次滤波输出值,Y(z)是本次滤波输出值。
同时,模数转换规则为模数转换模块将模拟信号与不同的参考电压U1进行多次比较,使转换所得的数字量在数值上逐次逼近模拟信号对应值,将寄存器的最高位设置成1,使输出数字为100……0,输出数字被转换成相应的模拟电压U0,与U1进行比较,若U0>U1,说明数字过大了,将最高位的1清除;若U0<U1,则保留最高位的1,记为S,并计数,依次类推,S=S+1,一直到最低位为止,最后的结果就是数字量输出。
另外,指标A:年龄;B:1表示男性、0表示女性;C:1表示典型的心绞痛、2表示非典型的心绞痛、3表示非心绞痛、4表示无症状;D:静息血压;E:血清中胆固醇含量mg/dl;F:1表示空腹时血糖>120mg/dl、0表示空腹时血糖≤120mg/dl;G:0表示静息时心电图结果正常、1表示静息时心电图结果有ST-T波异常、2表示静息时心电图结果可能左心室肥大;H:最大心跳速率;I:1表示运动诱发心绞痛、0表示运动不会诱发心绞痛;J:运动心电图ST下降程度;K:1表示ST段斜坡上升、2表示ST段斜坡屏、3表示ST段斜坡下降;L:大血管属性;M:3表示地中海贫血正常、6表示地中海贫血固定的缺陷、7表示地中海贫血可逆缺损,归一化处理的公式为:其中xmax与xmin分别为每一项指标中最大值和最小值。
此外,fi表示神经元对应的传递函数激发函数,wji表示神经元i到j的连接权值,xi表示神经元i的输入,θi表示神经元的阈值,η为学习速率,α为动量系数,Fisher判别式分类函数系数矩阵表为:
一种心脏健康质量智能预警方法,其包括如上述所述的一种心脏健康质量智能预警系统,其步骤如下:
步骤一:心脏检测时的信号进行采集,并将信号发送至滤波模块进行处理;
步骤二:滤波模块根据滤波算法对采集传输模块采集到的信号进行滤波处理,抑制干扰,滤波算法的公式为其中β是滤波系数,/>是本次采样值,Y(z-1)是上次滤波输出值,Y(z)是本次滤波输出值;
步骤三:模数转换模块根据模数转换规则,将滤波后的模拟输入信号转化为便于处理的数字输出信号:模数转换模块将模拟信号与不同的参考电压U1进行多次比较,使转换所得的数字量在数值上逐次逼近模拟信号对应值,将寄存器的最高位设置成1,使输出数字为100……0,输出数字被转换成相应的模拟电压U0,与U1进行比较,若U0>U1,说明数字过大了,将最高位的1清除;若U0<U1,则保留最高位的1,记为S,并计数,依次类推,S=S+1,一直到最低位为止,最后的结果就是数字量输出;
步骤四:样本库对样本数据和目标数据进行归一化处理,使其均落在[0,1]之间,归一化处理的公式为:其中xmax与xmin分别为每一项指标中最大值和最小值;
步骤五:预警模块根据BP神经网络和Fisher判别模型对心脏健康质量进行预警判定:
1)BP神经网络隐层与输出层上的神经元j输出Oj=fi(Netj)=fj(∑jwjixi+θi),传递函数采用连续可微的非线性的Sigmoid函数神经元的训练中权重和阈值的更新为:wji(t+i)=wji+ηδjOpj+α(wji(t)-wji(t-1))和θ(t+1)=θjηδj+α(δj(t)-θj(t-1)),建立BP神经网络的模型
2)指标A、B设为协变量,C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M归为自变量,将样本分成训练组和检验组,且训练组和检验组的比例为9:1,经过BP神经网络处理后,可知A、C、E、G、H、I、J、K对心脏健康质量的影响程度高于B、C、E、G、H、I、J、K;
3)由于心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,对应的将总体n分成5组,从总体n中抽取p个具有m个指标的样本观测数据,构造判别式:y=c1x1+c2x2+c3x3+…+cmxm,五组间离差平方和 组内离差平方和
求出使I值最大时的c1,c2,c3…cm,建立Fisher判别模型为/>
4)基于BP神经网络对13个指标重要性的分析可知,判定心脏健康质量的关键因素为A、C、E、G、H、I、J、K,基于A、C、E、G、H、I、J、K、常量,而心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,建立Fisher判别式分类函数系数矩阵表,将参数带入Fisher判别式,得到结果:
5)将用户的A、C、E、G、H、I、J、K8项指标带入4)中,参考得到的结果,根据预警规则判定是否需要预警,当结果N=0时,心脏健康质量良好,不需要预警;若否,当结果N=1或N=2时,向用户发送三级预警;当结果N=3时,向用户发送二级预警;当结果N=4时,向用户发送一级预警。
以上描述了本发明的主要技术特征和基本原理及相关优点,对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性具体实施方式的细节,而且在不背离本发明的构思或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将上述具体实施方式看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外,应当理解,虽然本说明书按照各实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施方式中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (4)
1.一种心脏健康质量智能预警系统,该系统包括采集传输模块、滤波模块、模数转换模块、预警模块;其特征在于,
所述采集传输模块对心脏检测时的信号进行采集,并将信号发送至滤波模块进行处理;
所述滤波模块根据滤波算法对采集传输模块采集到的信号进行滤波处理,抑制干扰;
所述模数转换模块根据模数转换规则,将滤波后的模拟输入信号转化为便于处理的数字输出信号;
所述预警模块包括样本库,样本库内的个人样本包括13项指标A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M,样本库对样本数据和目标数据进行归一化处理,使其均落在[0,1]之间,预警模块根据BP神经网络和Fisher判别模型对心脏健康质量进行预警判定,其步骤为:
1)BP神经网络隐层与输出层上的神经元j输出Oj=fi(Netj)=fj(∑jwjixi+θi),传递函数采用连续可微的非线性的Sigmoid函数神经元的训练中权重和阈值的更新为:wji(t+i)=wji+ηδjOpj+α(wji(t)-wji(t-1))和θ(t+1)=θjηδj+α(δj(t)-θj(t-1)),建立BP神经网络的模型/>
2)指标A、B设为协变量,C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M归为自变量,将样本分成训练组和检验组,且训练组和检验组的比例为9:1,经过BP神经网络处理后,可知A、C、E、G、H、I、J、K对心脏健康质量的影响程度高于B、C、E、G、H、I、J、K;
3)由于心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,对应的将总体n分成5组,从总体n中抽取p个具有m个指标的样本观测数据,构造判别式:y=c1x1+c2x2+c3x3+…+cmxm,五组间离差平方和 组内离差平方和 求出使I值最大时的c1,c2,c3…cm,建立Fisher判别模型为
4)基于BP神经网络对13个指标重要性的分析可知,判定心脏健康质量的关键因素为A、C、E、G、H、I、J、K,基于A、C、E、G、H、I、J、K和常量,而心脏健康质量的判断结果N有0、1、2、3、4五种不用的值,建立Fisher判别式分类函数系数矩阵表,将参数带入Fisher判别式,得到结果:
5)参考得到的结果,根据预警规则判定是否需要预警,当结果N=0时,心脏健康质量良好,不需要预警;若否,当结果N=1或N=2时,向用户发送三级预警;当结果N=3时,向用户发送二级预警;当结果N=4时,向用户发送一级预警;
所述滤波算法的公式为其中β是滤波系数,是本次采样值,Y(z-1)是上次滤波输出值,Y(z)是本次滤波输出值;
所述模数转换规则为模数转换模块将模拟信号与不同的参考电压U1进行多次比较,使转换所得的数字量在数值上逐次逼近模拟信号对应值,将寄存器的最高位设置成1,使输出数字为100……0,输出数字被转换成相应的模拟电压U0,与U1进行比较,若U0>U1,说明数字过大了,将最高位的1清除;若U0<U1,则保留最高位的1,记为S,并计数,依次类推,S=S+1,一直到最低位为止,最后的结果就是数字量输出。
2.根据权利要求1所述的一种心脏健康质量智能预警系统,其特征在于,所述指标A:年龄;B:1表示男性、0表示女性;C:1表示典型的心绞痛、2表示非典型的心绞痛、3表示非心绞痛、4表示无症状;D:静息血压;E:血清中胆固醇含量mg/dl;F:1表示空腹时血糖>120mg/dl、0表示空腹时血糖≤120mg/dl;G:0表示静息时心电图结果正常、1表示静息时心电图结果有ST-T波异常、2表示静息时心电图结果可能左心室肥大;H:最大心跳速率;I:1表示运动诱发心绞痛、0表示运动不会诱发心绞痛;J:运动心电图ST下降程度;K:1表示ST段斜坡上升、2表示ST段斜坡屏、3表示ST段斜坡下降;L:大血管属性;M:3表示地中海贫血正常、6表示地中海贫血固定的缺陷、7表示地中海贫血可逆缺损,归一化处理的公式为:其中xmax与xmin分别为每一项指标中最大值和最小值。
3.根据权利要求1所述的一种心脏健康质量智能预警系统,其特征在于,所述fi表示神经元对应的传递函数激发函数,wji表示神经元i到j的连接权值,xi表示神经元i的输入,θi表示神经元的阈值,η为学习速率,α为动量系数。
4.根据权利要求1所述的一种心脏健康质量智能预警系统,其特征在于,所述Fisher判别式分类函数系数矩阵表为:
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