CN115813389A - 基于皮肤电信号分析的孕妇分娩恐惧检测方法和系统 - Google Patents
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- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
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Abstract
本发明属于情绪监测和调节技术领域，具体为一种基于皮肤电信号分析的孕妇分娩恐惧检测方法和系统。本发明方法包括：获取孕妇原始皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级；对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪，提取时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数和非线性指标；特征归一化和特征选择；建立分娩恐惧评估模型，最终输出分娩恐惧等级。本发明能够更加精准地判别分娩恐惧状况，保证结果的客观性和准确性，有利于及时识别孕妇的心理情绪状态，从而开展孕期精准分娩管理。
Description
技术领域
本发明属于情绪监测和调节技术领域，具体涉及基于皮肤电的孕妇分娩恐惧检测方法和系统。
背景技术
孕妇的心理情绪直接影响到母婴的健康，负性心理会对孕妇以及胎儿产生一系列潜在危害。分娩恐惧是孕妇最常见的负性心理，是对即将到来的分娩产生的焦虑、担心等复杂心理体验。分娩恐惧会造成产程延长、剖宫产率增加甚至增加产后抑郁、难产等不良情况发生风险，影响分娩质量和产程安全。
临床上，对分娩恐惧的测量主要采用访谈法和问卷调查法。其中，问卷调查法最为常用，包括分娩态度量表(CAQ)、分娩恐惧量表(FCQ)和Wijma分娩预期/体验量表(W-DEQ)等。单纯依靠问卷调查结果会导致以下问题：1)量表内容均为主观性自评，会导致结果缺乏客观性；2)多量表施测作答时间长，孕妇可能会产生不良情绪，影响测评结果准确性；3)恐惧心理会随着孕妇所处环境的变化而改变，问卷调查无法实时地反映这种变化。然而目前尚缺乏对分娩恐惧客观、及时的测评方法。
人体的皮肤电(GSR)信号受交感神经系统调控，研究表明，不同心理状态下皮肤内血管的舒张和收缩以及汗腺分泌等变化，导致皮肤电信号的改变。当孕妇处于焦虑恐惧的心理状态，交感神经兴奋，汗腺活动加强，汗液分泌增多，会引起皮肤导电能力变化。因此，通过孕妇皮肤导电性的监测分析，可以从客观上体现孕妇的心理状态，精准量化分娩恐惧等级。同时，相比于其他人体生理信号，皮肤电信号的采集舒适便捷，孕妇接受度较高，应用性较强。鉴于此，本发明提出一种基于皮肤电信号的孕妇分娩恐惧检测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够客观、准确地判别分娩恐惧的基于皮肤电信号分析的分娩恐惧检测方法和系统，以利于及时识别孕妇的心理情绪状态，从而开展孕期精准分娩管理。
本发明提出的基于皮肤电信号分析的分娩恐惧检测方法，具体步骤如下：
(1)获取孕妇原始皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级。
(2)采用db5小波、Rigrsure阈值选择方法，对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪处理。
(3)对去噪后的皮肤电信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数(MFCC)和非线性特征，共94个；其中：
时域指标，包括皮肤电信号及其一阶差分、二阶差分的均值、中值、标准差、最小值、最大值、最小值比率、最大值比率、最大最小差值，共24个；
频域指标，是将皮肤电信号经离散傅里叶变换处理后，计算能量谱的偏度、峰度、均值、中值、标准差、最小值、最大值，共7个；
梅尔频率倒谱系数(MFCC)，计算方式为：将皮肤电信号加汉明窗，化为短帧；对于每一帧，进行FFT获得频谱；通过Mel滤波器将频谱映射到Mel尺度上；求Mel谱值对数，应用离散余弦变换(DCT)获得梅尔频率倒谱系数；选择DCT系数2-13，分别计算均值、中值、标准差、最小值、最大值；共有60个；
非线性特征，指采用熵测度分析方法，提取皮肤电信号的样本熵(SampEn)、排列熵(PE)和分布熵(DistEn)；具体计算方式如下：
设预处理后的皮肤电信号时间序列为{ui＝u(i),1≤i≤N}，u(i)表示时间序列中的每个皮肤电数值，N表示序列长度，
①给定相空间重构维数m，重构N-m维向量：
计算
与
之间的距离：
对于给定的阈值r,定义
其中，Θ(-)代表Heaviside函数；将重构维数m增加到m+1，计算
则样本熵：
②给定相空间重构维数m，重构N-m+1维向量：
给定分辨率Δ，将
粗粒化：
其中，floor代表向下取整函数，得到N-m+1维符号化向量：
将向量
内的元素按照数值大小作升序排列，得到与之对应的序数模式。将序数模式按照单调性的不同，归类为模式
五种模式依次代表常量模式、单调减模式、单调增模式、凹模式和凸模式；；分别统计五种动力学模式的概率{p(Di),1≤i≤5}，则排列熵：
PE(m,Δ)＝-∑ip(Di)lnp(Di)； (8)
③给定相空间重构维数m，重构N-m维向量：
{X(i)＝u(i),u(i+1),...,u(i+m-1),1≤i≤N-m}； (9)
定义X(i)与X(j)(1≤i,j≤N-m)之间的距离为D＝{di,j}，其中：
di,j＝max{|u(i+k)-u(j+k)|,0≤k≤m-1}； (10)
在[0,1]区间上，利用直方图法估计di,j中除主对角线(即i＝j)外，所有元素的经验概率密度函数(ePDF)。直方图的个数预定义为M，统计落入每个直方图中元素的概率，记为pt,t＝1,2,...,M；则分布熵：
(4)将上述特征采取最大-最小标准化法归一化，消除皮肤电基准的个体差异影响。同时，采取信息增益率的方法筛选重要特征，计算方法如下：
Entropy(S)＝-∑ipilog pi， (12)
式中，S代表样本集合，pi为第i类的概率，Sv代表S中所有在特征A上取值为v的集合。
(5)将筛选出的特征放入分类器，建立分娩恐惧评估模型，获得分娩恐惧等级结果。
本发明使用的分类器包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K近邻和决策树等，但不限于这些分类方法。
基于上述检测方法，本发明还提供基于皮肤电信号分析的分娩恐惧检测系统，具体包括如下五个模块，分别为：孕妇原始皮肤电信号获取模块，对原始皮肤电信号去噪处理模块，皮肤电信号特征提取模块，特征归一化及筛选模块，分娩恐惧等级评估模块；五个模块用于依次执行本发明五个步骤的操作内容。
本发明的特点及有益效果在于：
本发明首先采集获取孕妇原始皮肤电信号；对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪，提取时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数(MFCC)和非线性指标；特征归一化之后进行特征筛选；建立分娩恐惧评估模型，最终输出分娩恐惧等级。相较于目前基于量表的分娩恐惧检测，本发明通过皮肤电信号采集、预处理、特征提取和选择，进行分娩恐惧等级划分，能够更加精准地判别分娩恐惧状况。
本发明基于孕妇的皮肤电信号进行分娩恐惧检测，保证了结果的客观性和准确性，有利于及时识别孕妇的心理情绪状态，从而开展孕期精准分娩管理。
附图说明
图1是本发明的基于皮肤电信号的分娩恐惧检测方法的整体流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进一步详细说明。
本发明提出基于皮肤电信号的分娩恐惧检测方法，流程图如图1所示，包括以下步骤：
(1)获取孕妇原始皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级；
本实施例中，用便携式设备采集了20例孕32周的孕妇皮肤电信号，采集工作在产科门诊哺乳室进行，信号时长至少5分钟。孕妇填写一般资料调查表和分娩态度量表，并由医生根据量表划分分娩恐惧等级。具体地，分娩态度量表包含16个条目，采用1-4级计分，总分为16-64分，得分越高表明分娩恐惧的程度越严重，得分16-27分代表无分娩恐惧，得分28-39分代表轻度分娩恐惧，得分40-51分代表中度分娩恐惧，得分52-64分代表重度分娩恐惧。
(2)采用db5小波、Rigrsure阈值选择方法，对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪；
本实施例中，选择3层db5小波函数进行皮肤电信号的分解和重构，阈值函数采取Rigrsure阈值选择方法。
(3)对去噪后的皮肤电信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数(MFCC)和非线性特征共94个；
其中，时域指标包括皮肤电信号及其一阶差分、二阶差分的均值、中值、标准差、最小值、最大值、最小值比率、最大值比率、最大最小差值，共24个。
频域指标是将皮肤电信号经离散傅里叶变换处理后，计算能量谱的偏度、峰度、均值、中值、标准差、最小值、最大值，共7个。
梅尔频率倒谱系数(MFCC)包括60个，计算方式为：将皮肤电信号加汉明窗，化为短帧；对于每一帧，进行FFT获得频谱；通过Mel滤波器将频谱映射到Mel尺度上；求Mel谱值对数，应用离散余弦变换(DCT)获得梅尔频率倒谱系数；选择DCT系数2-13，分别计算均值、中值、标准差、最小值、最大值。
非线性指采用熵测度分析方法，提取皮肤电信号的样本熵(SampEn)、排列熵(PE)和分布熵(DistEn)，计算方式如下：
设预处理后的皮肤电信号时间序列为{ui＝u(i),1≤i≤N}，u(i)表示时间序列中的每个皮肤电数值，N表示序列长度，
①给定相空间重构维数m，重构N-m维向量：
计算
与
之间的距离：
对于给定的阈值r,定义
其中，Θ(-)代表Heaviside函数；将重构维数m增加到m+1，计算
则样本熵：
本实施例中，m＝2,r＝0.2。
②给定相空间重构维数m，重构N-m+1维向量：
给定分辨率Δ，将
粗粒化：
其中，floor代表向下取整函数，得到N-m+1维符号化向量：
将向量
内的元素按照数值大小作升序排列，得到与之对应的序数模式。将序数模式按照单调性的不同，归类为模式
分别统计五种动力学模式的概率{p(Di),1≤i≤5}，则排列熵：
PE(m,Δ)＝-∑ip(Di)lnp(Di)； (8)
本实施例中，m＝3,Δ＝4。
③给定相空间重构维数m，重构N-m维向量：
{X(i)＝u(i),u(i+1),...,u(i+m-1),1≤i≤N-m}； (9)
定义X(i)与X(j)(1≤i,j≤N-m)之间的距离为D＝{di,j}，其中：
di,j＝max{|u(i+k)-u(j+k)|,0≤k≤m-1}； (10)
在[0,1]区间上，利用直方图法估计di,j中除主对角线(即i＝j)外，所有元素的经验概率密度函数(ePDF)。直方图的个数预定义为M，统计落入每个直方图中元素的概率，记为pt,t＝1,2,...,M；则分布熵：
本实施例中，m＝2，M＝29。
(4)将上述特征采取最大-最小标准化法归一化，消除皮肤电基准的个体差异影响。同时，采取信息增益率的方法筛选重要特征，计算方法如下：
Entropy(S)＝-∑ipilog pi， (12)
(5)将筛选出的特征放入分类器，建立分娩恐惧评估模型，获得分娩恐惧等级结果。本发明的分类器包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K近邻和决策树等，但不限于这些分类方法。
在本实施例中,将基于20例孕妇皮肤电获取的特征筛选后送入SVM分类器：用网格搜索法寻找最优超参数，并采取留一法交叉验证(LOOCV)，即每次只使用一个作为测试集，剩下的19个全部作为训练集，训练20次，最终的结果是这20次验证的均值。在本实施例中，对于无分娩恐惧和有分娩恐惧的识别准确率达到了82％。
本发明提供的基于孕妇的皮肤电信号进行分娩恐惧检测的方法，通过获取孕妇原始皮肤电信号，对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪，提取时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数(MFCC)和非线性指标，特征归一化之后进行特征筛选，最后建立分娩恐惧评估模型，输出分娩恐惧等级。本发明可以更加精准地判别分娩恐惧状况，有利于识别孕妇的心理情绪状态，从而开展孕期精准分娩管理。
Claims (5)
1.一种基于皮肤电信号分析的孕妇分娩恐惧检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
(1)获取孕妇原始皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级；
(2)采用db5小波、Rigrsure阈值选择方法，对原始皮肤电信号进行小波阈值去噪处理；
(3)对去噪后的皮肤电信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征、梅尔频率倒谱系数和非线性特征，共94个；其中：
时域指标，包括皮肤电信号及其一阶差分、二阶差分的均值、中值、标准差、最小值、最大值、最小值比率、最大值比率、最大最小差值，共24个；
频域指标，是将皮肤电信号经离散傅里叶变换处理后，计算能量谱的偏度、峰度、均值、中值、标准差、最小值、最大值，共7个；
梅尔频率倒谱系数(MFCC)，计算方式为：将皮肤电信号加汉明窗，化为短帧；对于每一帧，进行FFT获得频谱；通过Mel滤波器将频谱映射到Mel尺度上；求Mel谱值对数，应用离散余弦变换(DCT)获得梅尔频率倒谱系数；选择DCT系数2-13，分别计算均值、中值、标准差、最小值、最大值；共有60个；
非线性特征，指采用熵测度分析方法，提取皮肤电信号的样本熵、排列熵和分布熵，共3个；
(4)将上述特征采取最大-最小标准化法归一化，消除皮肤电基准的个体差异影响；同时，采取信息增益率的方法筛选重要特征；
(5)将筛选出的特征放入分类器，建立分娩恐惧评估模型，获得分娩恐惧等级结果。
2.根据权利要求1所述的孕妇分娩恐惧检测方法，其特征在于，步骤(3)中所述非线性特征，具体计算方式如下：
设预处理后的皮肤电信号时间序列为{ui＝u(i),1≤i≤N}，u(i)表示时间序列中的每个皮肤电数值，N表示序列长度，
①给定相空间重构维数m，重构N-m维向量：
计算
与
之间的距离：
对于给定的阈值r,定义
其中，Θ(-)代表Heaviside函数；将重构维数m增加到m+1，计算
则样本熵：
②给定相空间重构维数m，重构N-m+1维向量：
给定分辨率Δ，将
粗粒化：
其中，floor代表向下取整函数，得到N-m+1维符号化向量：
将向量
内的元素按照数值大小作升序排列，得到与之对应的序数模式；将序数模式按照单调性的不同，归类为模式
五种模式依次代表常量模式、单调减模式、单调增模式、凹模式和凸模式；分别统计五种动力学模式的概率{p(Di),1≤i≤5}，则排列熵：
PE(m,Δ)＝-∑ip(Di)lnp(Di)； (8)
③给定相空间重构维数m，重构N-m维向量：
{X(i)＝u(i),u(i+1),...,u(i+m-1),1≤i≤N-m}； (9)
定义X(i)与X(j)(1≤i,j≤N-m)之间的距离为D＝{di,j}，其中：
di,j＝max{|u(i+k)-u(j+k)|,0≤k≤m-1}； (10)
在[0,1]区间上，利用直方图法估计di,j中除主对角线(即i＝j)外，所有元素的经验概率密度函数(ePDF)；直方图的个数预定义为M，统计落入每个直方图中元素的概率，记为pt,t＝1,2,...,M；则分布熵：
3.根据权利要求2所述的孕妇分娩恐惧检测方法，其特征在于，步骤(4)中所述采取信息增益率的方法筛选重要特征，具体计算方法如下：
Entropy(S)＝-∑ipilog pi， (12)
式中，S代表样本集合，pi为第i类的概率，Sv代表S中所有在特征A上取值为v的集合。
4.根据权利要求3所述的孕妇分娩恐惧检测方法，其特征在于，步骤(5)中所述的分类器为支持向量机、随机森林、K近邻和决策树。
5.基于权利要求1-4之一所述方法的孕妇分娩恐惧检测系统，其特征在于，具体包括如下五个模块，分别为：孕妇原始皮肤电信号获取模块，对原始皮肤电信号去噪处理模块，皮肤电信号特征提取模块，特征归一化及筛选模块，分娩恐惧等级评估模块；五个模块用于依次执行本发明五个步骤的操作内容。
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| Q. ZHANG, X. LAI AND G. LIU: "Emotion Recognition of GSR Based on an Improved Quantum Neural Network", 2016 8TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT HUMAN-MACHINE SYSTEMS AND CYBERNETICS (IHMSC), 28 August 2016 (2016-08-28) * |
| 刘峰: "基于皮肤电信号的情感识别与调节研究", 万方学术期刊数据库, 2 November 2015 (2015-11-02), pages 7 - 15 * |
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