CN115392327A - 信号的基线更新方法、信号的检测方法及测量装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及信号检测技术领域，公开了一种信号的基线更新方法、信号的检测方法及测量装置。基线更新方法包括：获取已检测基线信号的初始基线，滑窗处理待检测信号并计算待检测信号内各时窗的能量特征值，筛选符合更新条件的时窗并将其能量特征值更新至初始基线。检测方法包括：基于基线更新方法更新待检测信号的特征阈值，根据特征阈值输出待检测信号中各时窗的检测结果，基于时窗的检测结果输出信号的备选HFO信号，删除备选HFO信号中的伪迹，得到信号的HFO检测结果。本发明能够提高特征阈值的自适应性，从而提高检测结果的准确性和检测方法的鲁棒性。

Description

信号的基线更新方法、信号的检测方法及测量装置

技术领域

本发明涉及信号检测技术领域，尤其涉及一种信号的基线更新方法、信号的检测方法及测量装置。

背景技术

目前，现有的信号检测方法中大多采用设置阈值的方式来判断一个信号是否为某种特定的信号，或者来检测信号中是否含有噪声等。但是，现有方法中所设置的阈值大多为一个确定值，在信号检测过程中一直延用同一个确定的阈值，无法应对信号波动的情况。或者，也有一些方法通过将新的信号参数都全部直接更新到基线中，这种方式随着信号误差的累积，会导致阈值出现单调变化，进而导致最终的检测结果的准确率逐步下降，出现检测结果明显不准确的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为了解决现有方法容易导致检测结果不准确的技术问题。本发明提供一种信号的基线更新方法、信号的检测方法及测量装置，能够提高特征阈值的自适应性，从而提高检测结果的准确性和检测方法的鲁棒性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种信号的基线更新方法，包括：

获取已检测基线信号的初始基线；

滑窗处理待检测信号并计算待检测信号内各时窗的能量特征值；以及

检测符合更新条件的时窗并将其能量特征值更新至初始基线。

进一步的，所述更新条件包括：时窗的能量特征值小于特征阈值且时窗的能量特征概率P大于随机概率P₀。

进一步的，所述时窗的能量特征概率P的计算方法包括：

筛选各多通道先验信号的基线数据；

基于所述基线数据获取各多通道先验信号的能量特征分布直方图；

对能量特征分布直方图进行多通道平均，以得到先验概率分布曲线；以及

将时窗的能量特征值对照先验概率分布曲线，得到该时窗的能量特征概率P。

进一步的，所述多通道先验信号为多个通道同步采集的离线信号；

所述基线数据不包含已经标记为高频振荡信号的数据。

进一步的，所述已检测基线信号的长度为100～3000个时窗。

本发明还提供一种信号的检测方法，包括：

基于所述的信号的基线更新方法更新待检测信号的特征阈值；

根据特征阈值输出待检测信号中各时窗的检测结果；

基于时窗的检测结果输出信号的备选HFO信号；以及

删除备选HFO信号中的伪迹，得到信号的HFO检测结果。

进一步的，所述特征阈值包括第一特征阈值和/或第二特征阈值；

根据特征阈值输出待检测信号中各时窗的检测结果包括：

当时窗的能量特征值小于第一特征阈值时，筛选该时窗为符合更新条件的时窗；

当时窗的能量特征值大于第二特征阈值时，标记该时窗为HFO窗口。

进一步的，所述基于时窗的检测结果输出信号的备选HFO信号包括：

当待检测信号中的若干个HFO窗口持续时长大于X毫秒且在HFO窗口持续期间的极值个数大于Y时，则将若干个HFO窗口整体标记为备选HFO信号。

进一步的，所述删除备选HFO信号中的伪迹包括：

获取多个通道信号的备选HFO信号；

统计同一时段被标记为备选HFO信号的通道数C，若通道数C大于预设阈值C₀，则将各通道在该时段的备选HFO信号标记为备选肌电伪迹；

遍历并输出通道的备选肌电伪迹；

若某一通道的备选肌电伪迹的前后均有时窗被标记为备选HFO信号，则将该通道的备选肌电伪迹改判为HFO信号。

本发明还提供一种信号的测量装置，包括：

采集模块，用于采集信号；

处理器；

显示模块，用于显示HFO信号和/或显示能量特征值的变化趋势；其中

所述HFO信号适于通过所述的检测方法获取。

进一步的，所述显示能量特征值的变化趋势包括：

记第k个数据片段的能量特征值为f(t_k)，

将原始信号作为第一图像数据，将进行伪彩映射后得到的伪彩图像作为第二图像数据；

将第一图像数据和第二图像数据进行叠加显示；其中

所述伪彩映射的公式为：

R(t_k)=T_R[f(t_k)]，G(t_k)=T_G[f(t_k)]，B(t_k)=T_B[f(t_k)]，

其中，R(t_k)、G(t_k)和B(t_k)分别表示第k个数据片段对应的伪彩空间RGB分量，T_R、T_G和T_B分别表示映射函数。

本发明的有益效果是，

本发明的本发明的基线更新方法，利用待检测信号自身的特征来更新基线，再利用更新后的基线对特征阈值进行更新，使得特征阈值与信号的变化趋势具有很好的跟随性，能够显著提高后续信号检测的准确性。

本发明的检测方法基于基线更新方法，不仅能够提高对HFO信号检测的准确率，还能识别出肌电伪迹，具有良好的鲁棒性。

本发明的测量装置，利用伪彩映射，将不同的图像数据进行叠加显示，使得检测结果更加直观、明了。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的基线更新方法的流程图。

图2是本发明的已检测基线信号的示意图。

图3是本发明的先验概率分布曲线的示意图。

图4是本发明的基线更新方法的一实施例。

图5是现有技术使用了基线更新，但是将实时数据（新数据、测试数据）全部更新到基线的实施例。

图6是本发明的检测方法的流程图。

图7是本发明的识别肌电伪迹的流程图。

图8是本发明的识别肌电伪迹的一实施例。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图1所示，本发明的基线更新方法包括：S1、获取已检测基线信号的初始基线。S2、滑窗处理待检测信号并计算待检测信号内各时窗的能量特征值。S3、检测并筛选符合更新条件的时窗并将其能量特征值更新至初始基线。换言之，本发明的基线更新方法利用待检测信号的多个时窗的能量特征值来实时更新基线，使得基线具有更好的稳定性和鲁棒性，进而提高对待检测信号检测的准确性。

本发明的基线更新方法可应用于各种信号，包括但不限于脑电信号、肌电信号、心电信号等。

需要说明的是，获取已检测基线信号的初始基线包括：选取待检测信号之前的基线信号为已检测基线信号，根据已检测基线信号的能量特征值得到初始基线。所述已检测基线信号为符合更新条件的信号，已检测基线信号的长度为100～3000个时窗。能量特征值例如是线长、均值、方差、RMS等特征值。例如设待检测信号的起始时刻为T₀，则已检测基线信号是T₀时刻之前的一段信号（如图2所示），已检测基线信号的长度为100～3000个时窗，假设每个时窗的长度设置为1秒，则已检测基线信号的长度为100秒～3000秒。获取已检测基线信号后，分别计算每个时窗内数据的能量特征值，由这些能量特征值构成初始基线。

更新条件包括：时窗的能量特征值小于特征阈值且时窗的能量特征概率P大于随机概率P₀。特征阈值是根据初始基线计算得到的。能量特征概率P是指时窗的能量特征值出现的概率，当待检测信号的时窗的能量特征值小于特征阈值时，计算该时窗的能量特征值的概率P，若概率P大于随机概率P₀，则将该时窗的能量特征值用于更新基线。随机概率P₀是随机生成的一个概率值，其取值范围为0～1。

具体的，时窗的能量特征概率P的计算方法包括：筛选各多通道先验信号的基线数据，基于基线数据获取各多通道先验信号的能量特征分布直方图，对能量特征分布直方图进行多通道平均，以得到先验概率分布曲线，将时窗的能量特征值对照先验概率分布曲线，得到该时窗的能量特征概率P。其中，多通道先验信号为多个通道同步采集的离线信号（即历史数据），对多通道先验信号的数据进行筛选，剔除被标记为高频振荡信号的数据后，可以得到基线数据。即，基线数据中不包含高频振荡信号的数据。高频振荡信号数据的标记可以采用人工打标等方式。得到基线数据后，计算基线数据中全部通道的能量特征值，得到能量特征分布直方图，对能量特征分布直方图进行多通道平均、归一化处理后可以得到先验概率分布曲线（如图3所示）。然后，计算出当前待检测信号的每个时窗的能量特征值，将该能量特征值对照先验概率分布曲线，得到该时窗的能量特征值的能量特征概率P。然后将能量特征概率P与随机概率P₀进行比较，若P大于P₀，则将该时窗的能量特征值用于更新基线。基线更新后，可以重新计算特征阈值，即，特征阈值也得到了更新。

例如，以脑电数据为例，采用本发明的基线更新方法后，特征阈值（能量特征阈值1和阈值2）与原始数据的变化具有很好的跟随性，即，特征阈值的变化趋势跟随原始数据的变化趋势（如图4所示）。而现有技术中，虽然采用了基线更新，但是将检测数据中的非HFO时窗也全部更新进了基线，由于误差累积，计算得到的阈值会出现单调递减的问题，跟随性差（如图5所示）。由此可以说明，本发明的基线更新方法能够提高特征阈值的精度，进而提高待检测信号的检测精度。

如图6所示，本发明还提供一种信号的检测方法，包括：基于上述的信号的基线更新方法更新待检测信号的特征阈值，根据特征阈值输出待检测信号中各时窗的检测结果，基于时窗的检测结果输出信号的备选HFO信号，删除备选HFO信号中的伪迹，得到信号的HFO检测结果。高频振荡信号的检测是基线更新方法的一种应用。将基线更新方法用于更新待检测信号的特征阈值，能够提高对高频振荡信号检测的准确率，排除伪迹干扰。

现有HFO检测算法中，最有代表性的是基于阈值判断的唯时域算法。其基本处理步骤包括：1）对原始脑电进行带通滤波，提取与高频振荡相关的成分；2）对滤波后脑电做滑窗处理，计算各窗数据的RMS和线长等能量特征，大于预设阈值的窗口，记为HFO窗；3）根据滑窗阈值判断结果，计算HFO的持续时长及重复次数，大于预设阈值者，最终被检测为HFO。此类检测算法存在两个难点：第一，能量特征阈值的不参与自适应更新算法，或者将全部新数据都更新到基线，则容易出现误差累积现象，阈值不准确的问题；第二，肌电和滤波后的尖峰等伪迹对检测准确率的影响。本发明通过将待检测信号进行滑窗处理得到多个时窗，计算每个时窗的能量特征值，将能量特征值与特征阈值进行比较，并实时更新特征阈值，能够输出备选HFO信号，最后再将备选HFO信号中的伪迹删除，得到最终的HFO检测结果。这样，能够显著提高对HFO检测的准确性和鲁棒性。

例如，特征阈值包括第一特征阈值和/或第二特征阈值。根据特征阈值输出待检测信号中各时窗的检测结果包括：当时窗的能量特征值小于第一特征阈值时，筛选该时窗为符合更新条件的时窗；当时窗的能量特征值大于第二特征阈值时，标记该时窗为HFO窗口。第一特征阈值可以用于判断当前时窗的能量特征值是否参与基线更新，第二特征阈值可以用于进一步判断当前时窗是否被标记为HFO窗口。第一特征阈值和第二特征阈值可以根据基线计算得到。例如，首先计算初始基线中的能量特征阈值的均值和方差，再计算第一特征阈值和第二特征阈值的初始值。第一特征阈值=均值+N₁*方差，第二特征阈值=均值+N₂*方差，其中，N₁和N₂为系数，且N₂>N₁，例如在正态分布中，距离平均值三倍方差之外的概率小于等于0.003，属于极小概率事件，所以一般将N1设定为3，小于第一特征阈值的窗口被认为属于基线的正常分布范围；大于第一特征阈值的窗口被认为是异常值窗口，通常HFO窗口是异常窗口中能量较高的部分窗口，因此，将N2设置为大于N1，通常取值3-5，具体值需要根据数据分布确定。

获取待检测信号后，可以对待检测信号进行滑窗处理，得到M个时窗，计算每个时窗的能量特征值，将第1个时窗的能量特征值与第一特征阈值进行比较，若第1个时窗的能量特征值小于第一特征阈值，则判断该时窗的能量特征概率P是否大于随机概率P₀，若是，则将该时窗的能量特征值用于更新基线，重新计算第一特征阈值和第二特征阈值。若第1个时窗的能量特征值不小于第一特征阈值，则判断第1个时窗的能量特征值是否大于第二特征阈值，若是，则将该时窗标记为HFO窗口。当第一特征阈值和第二特征阈值被更新后，在检测第2个时窗的能量特征值时，采用更新后的第一特征阈值和第二特征阈值进行判断，若第2个时窗的能量特征值继续用于更新基线，则在检测第3个时窗的能量特征值时，仍采用更新后的第一特征阈值和第二特征阈值进行判断，以此类推。也就是说，本发明的检测方法在输出各时窗的HFO检测结果时，是采用边检测边更新特征阈值的方式，这样，不仅能够提高检测结果的准确性，还能够提高检测方法的鲁棒性。

如图7所示，当获取所有时窗的检测结果后，输出待检测信号的备选HFO信号包括：当待检测信号中的若干个HFO窗口持续时长大于X毫秒且在HFO窗口持续期间的极值个数大于Y时，则将若干个HFO窗口整体标记为备选HFO信号。例如，第5～10个时窗被标记为HFO窗口，且第5～10个时窗满足持续时长大于X毫秒且在HFO窗口持续期间的极值个数大于Y，则将第5～10个时窗整体标记为备选HFO信号。这样，在整段待检测信号中可以输出多个备选HFO信号。例如，X、Y的具体数值可以根据HFO最小持续周期确定，若HFO最小持续周期为3个周期（例如，500Hz的HFO，单个周期长度为2ms），则X可以设置为6ms；Y表示在X毫秒持续期间，波形中出现完整周期的数量，每个波形具有一个极大值和一个极小值，则在HFO最小持续周期内，应至少出现6个极值，即Y可以设置为6。

获得所有的备选HFO信号后，筛选出备选HFO信号中伪迹并删除伪迹。删除备选HFO信号中的伪迹包括：获取多个通道信号的备选HFO信号，统计同一时段被标记为备选HFO信号的通道数C，若通道数C大于预设阈值C₀，则将各通道在该时段的备选HFO信号标记为备选肌电伪迹，遍历并输出通道的备选肌电伪迹；若某一通道的备选肌电伪迹的前后均有时窗被标记为备选HFO信号，则将该通道的备选肌电伪迹改判为HFO信号。肌电信号为0-500Hz，主要能量分布于50-150Hz的信号，肌电信号的频带与HFO有部分重叠（例如80-500Hz）。现有的HFO检测方法仅仅通过识别HFO频段对应的能量来区分HFO信号，如果信号中存在肌电伪迹，那么现有方法很容易将肌电伪迹误判为HFO。而本方法利用HFO信号与肌电信号在头皮或皮层分布的空间差异（即多通道数据），能够更准确的将肌电伪迹和HFO信号区分开来，进一步提升对HFO信号检测的准确性和可靠性。

需要说明的是，一个通道可以采集一组数据，多个通道可以并行采集数据，获得待检测信号。将每个通道的数据均进行滑窗处理，分成多个时窗，按上述方法进行检测，输出每个通道的备选HFO信号。多个通道的时窗长度相等。统计在同一时段被标记为备选HFO信号的通道数C，若通道数C大于预设阈值C₀，则先将这些通道在这个时段的备选HFO信号标记为备选肌电伪迹。遍历所有的通道，输出各个通道的备选肌电伪迹。此时，再判断某一通道的备选肌电伪迹的前后是否均有时窗被标记为备选HFO信号，如果有，则将该备选肌电伪迹改判为HFO信号。

例如，请参考图8，图中，横坐标为时窗序号，纵坐标为通道序号，浅色时窗为HFO窗口，深色时窗为未被标记为HFO窗口的时窗。例如预设阈值C₀设为20，则，实线方框内的时窗被及标为备选肌电伪迹。在备选肌电伪迹中，只有通道六和通道十四的备选肌电伪迹前后均有时窗被标记为备选HFO信号，则将通道六和通道十四的备选肌电伪迹改判为HFO信号。保留通道六和通道十四的HFO信号，删除其余通道的备选肌电伪迹。由此，可以获得准确的HFO检测结果。

本发明的检测方法不仅能够提高HFO检测的准确性，还能够识别出信号中的肌电伪迹并将其删除，具有很好的实际应用价值。

本发明还提供信号的测量装置，包括：采集模块、处理器和显示模块，采集模块用于采集信号；显示模块用于显示HFO信号和/或显示能量特征值的变化趋势；处理器可以运行上述的检测方法以获取HFO信号。其中，显示能量特征值的变化趋势包括：记第k个数据片段的能量特征值为f(t_k)，将原始信号作为第一图像数据，将进行伪彩映射后得到的伪彩图像作为第二图像数据；将第一图像数据和第二图像数据进行叠加显示。其中，伪彩映射的公式为：

R(t_k)=T_R[f(t_k)]，G(t_k)=T_G[f(t_k)]，B(t_k)=T_B[f(t_k)]，其中，R(t_k)、G(t_k)和B(t_k)分别表示第k个数据片段对应的伪彩空间RGB分量，T_R、T_G和T_B分别表示映射函数。第一图像数据和第二图像数据均包括波形和背景。在叠加显示时，可以将第二图像数据作为背景叠加显示或者作为波形叠加显示。叠加显示的触发条件为：待检测信号中检测出HFO信号。通过伪彩叠加显示，可以在显示模块中展示两种信息（普通信号和HFO信号），使得用户观察检测结果可以更加直观、清晰。

综上所述，本发明的基线更新方法，利用待检测信号自身的特征来更新基线，再利用更新后的基线对特征阈值进行更新，使得特征阈值与信号的变化趋势具有很好的跟随性，能够显著提高后续信号检测的准确性。本发明的检测方法基于基线更新方法，不仅能够提高对HFO信号检测的准确率，还能识别出肌电伪迹，具有良好的鲁棒性。本发明的测量装置，利用伪彩映射，将不同的图像数据进行叠加显示，使得检测结果更加直观、明了。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要如权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (11)

1.一种信号的基线更新方法，其特征在于，包括：

获取已检测基线信号的初始基线；

滑窗处理待检测信号并计算待检测信号内各时窗的能量特征值；以及

检测符合更新条件的时窗并将其能量特征值更新至初始基线。

2.如权利要求1所述的基线更新方法，其特征在于，

所述更新条件包括：时窗的能量特征值小于特征阈值且时窗的能量特征概率P大于随机概率P₀。

3.如权利要求2所述的基线更新方法，其特征在于，

所述时窗的能量特征概率P的计算方法包括：

筛选各多通道先验信号的基线数据；

基于所述基线数据获取各多通道先验信号的能量特征分布直方图；

对能量特征分布直方图进行多通道平均，以得到先验概率分布曲线；以及

将时窗的能量特征值对照先验概率分布曲线，得到该时窗的能量特征概率P。

4.如权利要求3所述的基线更新方法，其特征在于，

所述多通道先验信号为多个通道同步采集的离线信号；

所述基线数据不包含已经标记为高频振荡信号的数据。

5.如权利要求1所述的基线更新方法，其特征在于，

所述已检测基线信号的长度为100～3000个时窗。

6.一种信号的检测方法，其特征在于，包括：

基于权利要求1-5任一项所述的信号的基线更新方法更新待检测信号的特征阈值；

根据特征阈值输出待检测信号中各时窗的检测结果；

基于时窗的检测结果输出信号的备选HFO信号；以及

删除备选HFO信号中的伪迹，得到信号的HFO检测结果。

7.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，

所述特征阈值包括第一特征阈值和/或第二特征阈值；

根据特征阈值输出待检测信号中各时窗的检测结果包括：

当时窗的能量特征值小于第一特征阈值时，筛选该时窗为符合更新条件的时窗；

当时窗的能量特征值大于第二特征阈值时，标记该时窗为HFO窗口。

8.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，

所述基于时窗的检测结果输出信号的备选HFO信号包括：

当待检测信号中的若干个HFO窗口持续时长大于X毫秒且在HFO窗口持续期间的极值个数大于Y时，则将若干个HFO窗口整体标记为备选HFO信号。

9.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，

所述删除备选HFO信号中的伪迹包括：

获取多个通道信号的备选HFO信号；

统计同一时段被标记为备选HFO信号的通道数C，若通道数C大于预设阈值C₀，则将各通道在该时段的备选HFO信号标记为备选肌电伪迹；

遍历并输出通道的备选肌电伪迹；

若某一通道的备选肌电伪迹的前后均有时窗被标记为备选HFO信号，则将该通道的备选肌电伪迹改判为HFO信号。

10.一种信号的测量装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集信号；

处理器；

显示模块，用于显示HFO信号和/或显示能量特征值的变化趋势；其中

所述HFO信号适于通过如权利要求6-9任一项所述的检测方法获取。

11.如权利要求10所述的测量装置，其特征在于，

所述显示能量特征值的变化趋势包括：

记第k个数据片段的能量特征值为f(t_k)，

将原始信号作为第一图像数据，将进行伪彩映射后得到的伪彩图像作为第二图像数据；

将第一图像数据和第二图像数据进行叠加显示；其中

所述伪彩映射的公式为：

R(t_k)=T_R[f(t_k)]，G(t_k)=T_G[f(t_k)]，B(t_k)=T_B[f(t_k)]，

其中，R(t_k)、G(t_k)和B(t_k)分别表示第k个数据片段对应的伪彩空间RGB分量，T_R、T_G和T_B分别表示映射函数。

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