WO2022166307A1 - 一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法 - Google Patents

一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法 Download PDF

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Abstract

一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，将心电信号由一维数据转化为二维数据，利用图像处理与深度学习相结合，提高了心电信号房颤分类的准确性。将心电信号形成多种变换图像，分别从中提取出有益的深度学习特征，辅以提取的心电信号的特征，从而达到精准判别、精准分类的效果，在融合特征5折分类测试中，准确度能达到99％以上。二维图像的采集可分别通过时域信号增强变换、短时傅里叶变换(STFT)、S变换、格拉姆角变换等时域与时频信号处理算法实现。不同图像采集方法得到的二维图像在深度学习网络中都取得了理想的效果，融合了手工提取特征后模型的抗干扰能力与分类准确率进一步增强。

Description

一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法 技术领域
本发明涉及动态心电信号处理领域，具体涉及一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法。
背景技术
心电信号是反映心脏活动重要指标，在心电信号分类领域，特征提取主要靠手动。首先，在提取特征时会遇到诸如噪声、信号倒置等问题，影响最终的分类效果。其次，手动提取特征过程复杂、繁琐，且部分特征分类效果不好，甚至会误导分类的结果，而单纯采用基于深度学习的分类方法也存在提取特征无效、分类准确性不高等问题。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种能够降低心电信号中的各类干扰对分类的影响，还能够从多角度、多层次获得特征的心电信号自动分类方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，包括如下步骤：
a)获取用于训练的心电信号，获得心电信号的类别标签，并进行预处理；
b)将步骤a)中的心电信号分别转化为时域增强图、S变换时频图、STFT时频图和格拉姆角矩阵图；
c)将步骤b)中转化后的心电信号的图像送入卷积神经网络中，获得各个图像的深度学习特征；
d)将步骤c)中深度学习特征提取出来，与提取的心电信号特征进行融合，形成特征融合分类器；
e)将待分类的心电信号一步骤b)中的方式转化为时域增强图、S变换时频图、STFT时频图和格拉姆角矩阵图，将转化后的图像输入步骤c)中的卷积神经网络中获得深度学习特征，将深度学习特征提取出来；
f)将步骤e)中提取的特征输入到步骤d)中的特征融合分类器中进行分类，得到分类结果。
进一步的，步骤a)中采用椭圆带通滤波器对心电信号中存在的基线漂移、运动伪影的噪声信号进行去除，对心电信号倒置进行纠正，完成心电信号的预处理。
进一步的，步骤a)中的心电信号从可穿戴心电衣中获取或从标准心电数据库中获取。
进一步的，步骤b)包括如下步骤：
b-1)通过公式signalImage＝f(signal,mapH,mapW)计算得到心电信号signal的二维时域增强图signalImage，式中mapH为构建的二维时域增强图的图像高度，mapW为构建的二维时域增强图的图像宽度；
b-2)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000001
及
Figure PCTCN2021131597-appb-000002
计算二维时域增强图signalImage的横坐标x和纵坐标y，式中x 0为位于横坐标x左侧的心电信号signal中对应点的横坐标，x 1为位于横坐标x右侧的心电信号signal中对应点的横坐标，y 0为位于纵坐标y左侧的心电信号signal中对应点的纵坐标，y 1为位于纵坐标y右侧的心电信号signal中对应点的纵坐标，sigRangeW为心电信号signal的信号长度，n为小于mapW的正整数，N *为正整数，通过公式Imagex＝ceil((1:sigRangeW)·*(mapW/sigRangeW))及Image y＝ceil((y-min(y))·*(mapH/(max(y)-min(y))))计算二维时域增强图signalImage中显示为亮色的点的横坐标Imagex及纵坐标Image y，式中·*为点乘计算，ceil()为ceil函数，max(y)为纵坐标y中的最大值，min(y)为纵坐标y中的最小值，通过公式signalImage＝zeros(mapH,mapW)及signalImage(Imagex,Image y)得到以纯黑色为底色，增强后的心电信号为白色的二维图像，式中zeros()为zeros函数；
b-3)利用公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000003
计算得到心电信号的一维S变换时频图S(f,τ)，式中f为频率，τ为时移因子，j为虚数单位，e为自然常数，t为时间；
b-4)利用公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000004
计算得到心电信号signal的象函数F(ω)，式中ω为频率，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000005
计算得到心电信号的STFT时频图STFT(t,ω)，w(τ-t)为窗函数。
进一步的，上述窗函数为汉明窗。
进一步的，步骤c)从卷积层中提取特征时通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000006
进行最大池化处理，得到最大值y max(i,j)，式中a为以坐标i,j为中心相邻的若干点的横坐标，b为以坐标i,j为中心相邻的若干点的纵坐标，f()为激活函数，通过公式A＝f(xW+b)计算非线性变换后的输出结果A，A为深度学习特征，式中b为偏置项，W为全连接权重。
进一步的，步骤d)中提取心电信号特征包括如下步骤：
d-1)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000007
计算心电信号中R-R间期的平均值MeanRR，
Figure PCTCN2021131597-appb-000008
计算心电信号中R-R间期差分值的平均值MeanΔRR，式中RRinterval i为每一个间期的时长，ΔRRinterval i为相邻间期的时长差；
d-2)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000009
计算可定义检测比RatioPR；
d-3)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000010
计算得到心电信号中的SDNN信号，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000011
计算得到心电信号中的SDSD信号，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000012
计算得到心电信号中的rMSSD信号，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000013
计算得到心电信号中pNN50信号，式中NN50为ΔRRinterval i中大于50ms的个数。
本发明的有益效果是：将心电信号由一维数据转化为二维数据，利用图像处理与深度学习相结合，提高了心电信号房颤分类的准确性。将心电信号形成多种变换图像，分别从中提取出有益的深度学习特征，辅以提取的心电信号的特征，从而达到精准判别、精准分类的效果，在融合特征5折分类测试中，准确度能达到99％以上。二维图像的采集可分别通过时域信号加强变换、短时傅里叶变换(STFT)、S变换、格拉姆角变换等时域与时频信号处理算法实现。将不同图像采集方法得到的二维图像在深度学习网络中都取得了理想的效果，融合了手工提取特征后模型的抗干扰能力与分类准确率进一步增强。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明做进一步说明。
一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，包括如下步骤：
a)获取用于训练的心电信号，获得心电信号的类别标签，并进行预处理；
b)将步骤a)中的心电信号分别转化为时域增强图、S变换时频图、STFT时频图和格拉姆角矩阵图；
c)将步骤b)中转化后的心电信号的图像送入卷积神经网络中，获得各个图像的深度学习特征；
d)将步骤c)中深度学习特征提取出来，与提取的心电信号特征进行融合，形成 特征融合分类器；
e)将待分类的心电信号一步骤b)中的方式转化为时域增强图、S变换时频图、STFT时频图和格拉姆角矩阵图，将转化后的图像输入步骤c)中的卷积神经网络中获得深度学习特征，将深度学习特征提取出来；
f)将步骤e)中提取的特征输入到步骤d)中的特征融合分类器中进行分类，得到分类结果。
将心电信号由一维数据转化为二维数据，利用图像处理与深度学习相结合，提高了心电信号房颤分类的准确性。将心电信号形成多种变换图像，分别从中提取出有益的深度学习特征，辅以提取的心电信号的特征，从而达到精准判别、精准分类的效果，在融合特征5折分类测试中，准确度能达到99％以上。二维图像的采集可分别通过时域信号加强变换、短时傅里叶变换(STFT)、S变换、格拉姆角变换等时域与时频信号处理算法实现。将不同图像采集方法得到的二维图像在深度学习网络中都取得了理想的效果，融合了手工提取特征后模型的抗干扰能力与分类准确率进一步增强。
实施例1：
步骤a)中采用椭圆带通滤波器对心电信号中存在的基线漂移、运动伪影的噪声信号进行去除，对心电信号倒置进行纠正，完成心电信号的预处理。
实施例2：
步骤a)中的心电信号从可穿戴心电衣中获取或从标准心电数据库中获取。
实施例3：
步骤b)包括如下步骤：
b-1)通过公式signalImage＝f(signal,mapH,mapW)计算得到心电信号signal的二维时域增强图signalImage，式中mapH为构建的二维时域增强图的图像高度，mapW为构建的二维时域增强图的图像宽度；
b-2)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000014
及
Figure PCTCN2021131597-appb-000015
计算二维时域增强图signalImage的横坐标x和纵坐标y，式中x 0为位于横坐标x 左侧的心电信号signal中对应点的横坐标，x 1为位于横坐标x右侧的心电信号signal中对应点的横坐标，y 0为位于纵坐标y左侧的心电信号signal中对应点的纵坐标，y 1为位于纵坐标y右侧的心电信号signal中对应点的纵坐标，sigRangeW为心电信号signal的信号长度，n为小于mapW的正整数，N *为正整数，通过公式Imagex＝ceil((1:sigRangeW)·*(mapW/sigRangeW))及Image y＝ceil((y-min(y))·*(mapH/(max(y)-min(y))))计算二维时域增强图signalImage中显示为亮色的点的横坐标Imagex及纵坐标Image y，式中·*为点乘计算，ceil()为ceil函数，max(y)为纵坐标y中的最大值，min(y)为纵坐标y中的最小值，通过公式signalImage＝zeros(mapH,mapW)及signalImage(Imagex,Image y)得到以纯黑色为底色，增强后的心电信号为白色的二维图像，式中zeros()为zeros函数；
b-3)利用公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000016
计算得到心电信号的一维S变换时频图S(f,τ)，式中f为频率，τ为时移因子，j为虚数单位，e为自然常数，t为时间；
b-4)利用公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000017
计算得到心电信号signal的象函数F(ω)，式中ω为频率，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000018
计算得到心电信号的STFT时频图STFT(t,ω)，w(τ-t)为窗函数。
实施例4：
上述窗函数为汉明窗。
实施例5：
步骤c)从卷积层中提取特征时通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000019
进行最大池化处理，得到最大值y max(i,j)，式中a为以坐标i,j为中心相邻的若干点的横坐标，b为以坐标i,j为中心相邻的若干点的纵坐标，f()为激活函数，通过公式A＝f(xW+b)计算非线性变换后的输出结果A，A为深度学习特征，式中b为偏置项，W为全连接权重。
实施例6：
步骤d)中提取心电信号特征包括如下步骤：
d-1)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000020
计算心电信号中R-R间期的平均值MeanRR，
Figure PCTCN2021131597-appb-000021
计算心电信号中R-R间期差分值的平均值MeanΔRR，式中RRinterval i为每一个间期的时长，ΔRRinterval i为相邻间期的时长差；
d-2)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000022
计算可定义检测比RatioPR；
d-3)通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000023
计算得到心电信号中的SDNN信号，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000024
计算得到心电信号中的SDSD信号，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000025
计算得到心电信号中的rMSSD信号，通过公式
Figure PCTCN2021131597-appb-000026
计算得到心电信号中pNN50信号，式中NN50为ΔRRinterval i中大于50ms的个数。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、 改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

  1. 一种基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
    a)获取用于训练的心电信号，获得心电信号的类别标签，并进行预处理；
    b)将步骤a)中的心电信号分别转化为时域增强图、S变换时频图、STFT时频图和格拉姆角矩阵图；
    c)将步骤b)中转化后的心电信号的图像送入卷积神经网络中，获得各个图像的深度学习特征；
    d)将步骤c)中深度学习特征提取出来，与提取的心电信号特征进行融合，形成特征融合分类器；
    e)将待分类的心电信号一步骤b)中的方式转化为时域增强图、S变换时频图、STFT时频图和格拉姆角矩阵图，将转化后的图像输入步骤c)中的卷积神经网络中获得深度学习特征，将深度学习特征提取出来；
    f)将步骤e)中提取的特征输入到步骤d)中的特征融合分类器中进行分类，得到分类结果。
  2. 根据权利要求1所述的基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，其特征在于：步骤a)中采用椭圆带通滤波器对心电信号中存在的基线漂移、运动伪影的噪声信号进行去除，对心电信号倒置进行纠正，完成心电信号的预处理。
  3. 根据权利要求1所述的基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，其特征在于：步骤a)中的心电信号从可穿戴心电衣中获取或从标准心电数据库中获取。
  4. 根据权利要求1所述的基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，其特征在于，步骤b)包括如下步骤：
    b-1)通过公式signalImage＝f(signal,mapH,mapW)计算得到心电信号signal的二维时域增强图signalImage，式中mapH为构建的二维时域增强图的图像高度，mapW为构建的二维时域增强图的图像宽度；
    b-2)通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100001
    及
    Figure PCTCN2021131597-appb-100002
    计算二维时域增强图signalImage的横坐标x和纵坐标y，式中x 0为位于横坐标x左侧的心电信号signal中对应点的横坐标，x 1为位于横坐标x右侧的心电信号signal中对应点的横坐标，y 0为位于纵坐标y左侧的心电信号signal中对应点的纵坐标，y 1为位于纵坐标y右侧的心电信号signal中对应点的纵坐标，sigRangeW为心电信号signal的信号长度，n为小于mapW的正整数，N *为正整数，通过公式Imagex＝ceil((1:sigRangeW)·*(mapW/sigRangeW))及Imagey＝ceil((y-min(y))·*(mapH/(max(y)-min(y))))计算二维时域增强图signalImage中显示为亮色的点的横坐标Imagex及纵坐标Imagey，式中·*为点乘计算，ceil()为ceil函数，max(y)为纵坐标y中的最大值，min(y)为纵坐标y中的最小值，通过公式signalImage＝zeros(mapH,mapW)及signalImage(Imagex,Imagey)得到以纯黑色为底色，增强后的心电信号为白色的二维图像，式中zeros()为zeros函数；
    b-3)利用公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100003
    计算得到心电信号的一维S变换时频图S(f,τ)，式中f为频率，τ为时移因子，j为虚数单位，e为自然常数，t为时间；
    b-4)利用公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100004
    计算得到心电信号signal的象函数F(ω)，式中ω为频率，通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100005
    计算得到心电信号的STFT时频图STFT(t,ω)，w(τ-t)为窗函数。
  5. 根据权利要求4所述的基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，其特征在于：所述窗函数为汉明窗。
  6. 根据权利要求4所述的基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，其特征在于：步骤c)从卷积层中提取特征时通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100006
    进行最大池化处理，得到最大值y max(i,j)，式中a为以坐标i,j为中心相邻的若干点的横坐标，b为以坐标i,j为中心相邻的若干点的纵坐标，f()为激活函数，通过公式A＝f(xW+b)计算非线性变换后的输出结果A，A为深度学习特征，式中b为偏置项，W为全连接权重。
  7. 根据权利要求4所述的基于特征提取与深度学习的心电信号自动分类方法，其特征在于，步骤d)中提取心电信号特征包括如下步骤：
    d-1)通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100007
    计算心电信号中R-R间期的平均值MeanRR，
    Figure PCTCN2021131597-appb-100008
    计算心电信号中R-R间期差分值的平均值MeanΔRR，式中RRintervali为每一个间期的时长，ΔRRintervali为相邻间期的时长差；
    d-2)通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100009
    计算可定义检测比RatioPR；
    d-3)通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100010
    计算得到心电信号中的SDNN信号，通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100011
    计算得到心电信号中的SDSD信号，通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100012
    计算得到心电信号中的rMSSD信号，通过公式
    Figure PCTCN2021131597-appb-100013
    计算得到心电信号中pNN50信号，式中NN50为ΔRRinterval i中大于50ms的个数。
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