CN113648051B - 一种基于emc-emi的自适应射频信号数据处理设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于EMC‑EMI的自适应射频信号数据处理设备，该设备响应于射频信号，进行分割和预处理；对于分割后的信号进行希尔伯特‑黄变换，获取对应窗口阶段的电磁信号时频特征；计算EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式，与对应的阈值进行比较，获得消融与切割、凝血与热量控制窗口阶段内的刀头状态，包括触碰金属短路、过热和过载；进行自适应调整射频消融设备的能量参数或者提示用户调整射频消融设备的能量参数。本发明的设备能够根据射频发射的信噪模态和模式识别定性定量地检测、分类瞬时和动态的射频等离子体，对刀头的实际状态进行感知，进行自适应控制或者提示用户调整操作。

Description

一种基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备
技术领域
本发明涉及电外科领域，具体地说，涉及一种基于EMC-EMI射频信噪水平测量的自适应射频消融设备。
背景技术
低温消融技术是一种有效解剖并去除组织的微创低温技术，适用于扁桃腺切除、腺样体切除、肥大鼻甲骨复位、喉息肉切除和病变部位减灭、软托板、鼻鼾和鼻窦手术等耳鼻喉手术。与大多数热驱动的射频手术产品相比，低温消融技术更为精准，可以产生一个可控且稳定的等离子场，在较低温度下精准去除组织，从而将周围的软组织受到的热损伤降到最低。
由于消融的过程涉及到生物学、传热学、力学、临床医学等诸多学科领域，因此需要精确控制消融范围，尽可能减少不必要的损伤，保证在不伤及正常组织细胞的情况下最大限度地摧毁病灶细胞。
目前，大多数的射频消融设备主要是通过测量RMS电流来跟踪、估计、评估射频功率和能量传输，在低温消融的射频能量传输中容易造成能量损失以及电磁噪声，现有技术中尚没有能够准确跟踪分析射频消融设备信号的方法。
此外，鉴于微创操作技术具有较高的技术门槛和较长的学习曲线，年轻的医师难以具备足够的知识和经验，对年轻医师的培训和工作初期的指导尤其困难，现有的培训方法通常依赖于知识点讲解、视频介绍等，医师的长期操作经验无法精确表达，不能很好地帮助初学者了解操作步骤、辨识操作环境，控制射频参数。因此，临床中亟待一种信号处理设备，可以在临床实操和模拟培训中，进行辅助的信号分析，并且提供匹配的操作参数，供医师参考。
发明内容
本发明的目的是针对目前射频消融设备无法准备的进行信号跟踪和自适应反馈的问题，提出一种基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，根据射频发射的信噪模态和模式识别定性定量地检测、分类瞬时和动态的射频等离子体，对刀头的实际状态进行感知，进行自适应控制或者提示用户调整操作。
本发明的技术方案是：
本发明提供一种基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，该设备包括：
射频信号分割单元：用于响应EMC-EMI传感器采集的射频消融设备的射频信号，对射频信号进行分割，分割后的窗口阶段包括空转、能量产生、消融与切割、凝血与热量控制几个阶段中的一个或多个，对分割后的各窗口阶段信号分别进行预处理；
希尔伯特-黄变换单元：用于对分割后的消融与切割、凝血与热量控制两个窗口阶段的信号进行希尔伯特-黄变换，获取对应窗口阶段的电磁信号时频特征；
阈值比较单元：依据电磁信号时频特征计算EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式；将EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式分别与对应的阈值进行比较，获得消融与切割、凝血与热量控制窗口阶段内的刀头状态，包括触碰金属短路、过热和过载；
输出单元：用于输出根据刀头状态调整射频消融设备的能量参数或者提示用户调整射频消融设备的能量参数。
一种基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，该设备执行以下处理步骤：
S1、响应于EMC-EMI传感器采集的射频消融设备的射频信号；
S2、对射频信号进行分割，分割后的窗口阶段包括空转、能量产生、消融与切割、凝血与热量控制几个阶段中的一个或多个，对分割后的各窗口阶段信号分别进行预处理；
S3、对于分割后的消融与切割、凝血与热量控制两个窗口阶段的信号进行希尔伯特-黄变换，获取对应窗口阶段的电磁信号时频特征；
S4、依据电磁信号时频特征计算EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式；将EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式分别与对应的阈值进行比较，获得消融与切割、凝血与热量控制窗口阶段内的刀头状态，包括触碰金属短路、过热和过载；
S5、根据步骤S4获得的刀头状态调整射频消融设备的能量参数或者提示用户调整射频消融设备的能量参数。
进一步地，所述的步骤S2中，预处理包括：
步骤2.1、低通滤波去除高频电噪声；
步骤2.2、高通滤波消除信号漂移；
步骤2.3、带通滤波移除非生理伪信号。
进一步地，所述的步骤S3中，希尔伯特-黄变换具体包括以下步骤：S3.1、对消融与切割、凝血与热量控制的窗口阶段信号分别进行经验模式分解EMD，获取对应信号s(t)的有限个固有模态函数分量IMF表达；
Figure GDA0003700341730000031
其中，i表示IMF分量阶数的编号，k表示IMF分量阶数，；ci(t)为第i阶IMF分量，rk(t)为第i阶IMF残余分量；
S3.2、对每阶IMF分量ci(t)做希尔伯特变换，得到IMF分量的希尔伯特变换表达yi(t)；
Figure GDA0003700341730000041
其中：p为柯西主值，τ表示单位时间变化量；
S3.3、采用下述公式获取各阶IMF分量的瞬时相位
Figure GDA0003700341730000042
和瞬时频率ωi(t)；
Figure GDA0003700341730000043
Figure GDA0003700341730000044
S3.4、将瞬时频率ωi(t)中各频率点值与瞬时频率阈值λ进行比较筛选，如果瞬时频率|ωi|＞λ，则保持IMFi分量不变，否则令IMFi分量为0；
S3.5、根据各频率点值区分方波和谐波，记录IMFi分量的频谱及频谱特征；
S3.6、使用步骤S3.4筛选后的IMF分量重构信号s′(t)，获取重构信号的电磁信号时频特征。
进一步地，所述的步骤S3.1中，获取信号s(t)的有限个固有模态函数分量IMF具体包括以下步骤：
S3.1.1、对原信号s(t)按照预设的处理窗口进行划分，对任一处理窗口，取原信号s(t)的最大和最小值；
S3.1.2、采用样条插值法对上述处理窗口内原信号s(t)的最大和最小值进行插值，拟合上、下包络线；
S3.1.3、计算上、下包络线均值m1(t)，并获取原信号s(t)与均值m1(t)的差值h1(t)；h1(t)＝s(t)-m1(t)；
S3.1.4、计算首个IMF分量c1(t)和残余信号r1(t)；
c1(t)＝h1(t)，r1(t)＝s(t)-c1(t)；
S3.1.5、判断残余信号r1(t)是否符合经验模式分解EMD条件即r1(t)是否为单调函数，如果满足，停止处理，记k＝1；
否则，将h1(t)作为原信号，重复S3.1.1-S3.1.4的步骤k次；
hk(t)＝h(k-1)(t)-mk(t)，ck(t)＝hk(t)，rk(t)＝h(k-1)(t)-ck(t)；
直到残余信号rk(t)为单调函数，完成平滑分解处理，记录k；
S3.1.6、将s(t)转换为k个固有模态函数分量IMF表达：
Figure GDA0003700341730000051
其中，ci(t)为信号的第i个IMF分量。
进一步地，所述的步骤S3.4中，瞬时频率阈值λ为0.0094-0.01。
进一步地，所述的步骤S3.5中，频谱特征包括：频率特征峰值、峰间频率幅度比、主频率分量。
进一步地，所述的步骤S1中，射频消融设备的能量参数包括：电压、电流、阻抗、温度、湿度和接触力。
本发明的有益效果：
本发明设备能够有效地分割信号，精准识别出电磁信号时频特征，获取EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式等信息，得到各窗口状态下射频消融设备的实际情况；根据设备实际情况匹配出适应输出相关电流、电压等参数，提示用户实现精准、安全的能量控制：在射频频率较低的情况下，神经因为应激反应拉动肌肉发生肌肉组织的抖动，在手术中造成风险，尤其是在深层肌肉，9cm以下的深入切割，100kHz左右较为明显，通过自适应能量控制，提升射频频率至350kHz以上，能有效减少98％以上的神经性肌肉抖动，进而降低手术风险。
本发明的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了本发明的数据处理流程图。
图2示出了本发明的自适应方法应用时与常规射频消融设备的波形对比示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
本发明提供本发明提供一种基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，该设备包括：
射频信号分割单元：用于响应EMC-EMI传感器采集的射频消融设备的射频信号，对射频信号进行分割，分割后的窗口阶段包括空转、能量产生、消融与切割、凝血与热量控制几个阶段中的一个或多个，对分割后的各窗口阶段信号分别进行预处理；
希尔伯特-黄变换单元：用于对分割后的消融与切割、凝血与热量控制两个窗口阶段的信号进行希尔伯特-黄变换，获取对应窗口阶段的电磁信号时频特征；
阈值比较单元：依据电磁信号时频特征计算EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式；将EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式分别与对应的阈值进行比较，获得消融与切割、凝血与热量控制窗口阶段内的刀头状态，包括触碰金属短路、过热和过载；
输出单元：用于输出根据刀头状态调整射频消融设备的能量参数或者提示用户调整射频消融设备的能量参数。
一种基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，该设备执行以下处理步骤：
S1、响应于EMC-EMI传感器采集的射频消融设备的射频信号，包括：电压、电流、阻抗、温度、湿度和接触力
S2、对射频信号进行分割，分割后的窗口阶段包括空转、能量产生、消融与切割、凝血与热量控制几个阶段中的一个或多个，对分割后的各窗口阶段信号分别进行预处理；预处理包括：低通滤波去除高频电噪声；高通滤波消除信号漂移；带通滤波移除非生理伪信号；
S3、对于分割后的消融与切割、凝血与热量控制两个窗口阶段的信号进行希尔伯特-黄变换，获取对应窗口阶段的电磁信号时频特征；
S4、依据电磁信号时频特征计算EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式；将EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式分别与对应的阈值进行比较，获得消融与切割、凝血与热量控制窗口阶段内的刀头状态，包括触碰金属短路、过热和过载；
S5、根据步骤S4获得的刀头状态调整射频消融设备的能量参数或者提示用户调整射频消融设备的能量参数。
在本实施例中，本发明的设备能够有效地分割信号，精准识别出电磁信号时频特征，获取EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式等信息，得到各窗口状态下射频消融设备的实际情况；根据设备实际情况匹配出适应输出相关电流、电压等参数，提示用户实现精准、安全的能量控制。
进一步地，希尔伯特-黄变换具体包括以下步骤：
S3.1、对消融与切割、凝血与热量控制的窗口阶段信号分别进行经验模式分解EMD，获取对应信号s(t)的有限个固有模态函数分量IMF表达；
Figure GDA0003700341730000071
其中，i表示IMF分量阶数的编号，k表示IMF分量阶数，；ci(t)为第i阶IMF分量，rk(t)为第i阶IMF残余分量；获取信号s(t)的有限个固有模态函数分量IMF具体包括以下步骤：
S3.1.1、对原信号s(t)按照预设的处理窗口进行划分，对任一处理窗口，取原信号s(t)的最大和最小值；
S3.1.2、采用样条插值法对上述处理窗口内原信号s(t)的最大和最小值进行插值，拟合上、下包络线；
S3.1.3、计算上、下包络线均值m1(t)，并获取原信号s(t)与均值m1(t)的差值h1(t)；h1(t)＝s(t)-m1(t)；
S3.1.4、计算首个IMF分量c1(t)和残余信号r1(t)；
c1(t)＝h1(t)，r1(t)＝s(t)-c1(t)；
S3.1.5、判断残余信号r1(t)是否符合经验模式分解EMD条件即r1(t)是否为单调函数，如果满足，停止处理，记k＝1；
否则，将h1(t)作为原信号，重复S3.1.1-S3.1.4的步骤k次；
hk(t)＝h(k-1)(t)-mk(t)，ck(t)＝hk(t)，rk(t)＝h(k-1)(t)-ck(t)；
直到残余信号rk(t)为单调函数，完成平滑分解处理，记录k；
S3.1.6、将s(t)转换为k个固有模态函数分量IMF表达：
Figure GDA0003700341730000081
其中，ci(t)为信号的第i个IMF分量。
S3.2、对每阶IMF分量ci(t)做希尔伯特变换，得到IMF分量的希尔伯特变换表达yi(t)；
Figure GDA0003700341730000082
其中：p为柯西主值，τ表示单位时间变化量；
S3.3、采用下述公式获取各阶IMF分量的瞬时相位
Figure GDA0003700341730000083
和瞬时频率ωi(t)；
Figure GDA0003700341730000084
Figure GDA0003700341730000085
S3.4、将瞬时频率ωi(t)中各频率点值与瞬时频率阈值λ进行比较筛选，如果瞬时频率|ωi|＞λ，则保持IMFi分量不变，否则令IMFi分量为0；瞬时频率阈值λ为0.0094-0.01；
S3.5、根据各频率点值区分方波和谐波，记录IMFi分量的频谱及频谱特征；频谱特征包括：频率特征峰值、峰间频率幅度比、主频率分量；
S3.6、使用步骤S3.4筛选后的IMF分量重构信号s′(t)，获取重构信号的电磁信号时频特征。
在本实施例中，希尔伯特-黄变换的第一个部分：将非线性、非平稳信号分解为有限个固有模态函数IMF分量IMFi，可以采用窗口信号两端的极值均值延宕实现对信号端点的约束，改进端点附近的拟合误差；希尔伯特-黄变换的第二个部分：希尔伯特频谱分析(HHP)，即对有效IMFi进行希尔伯特变换，重构信号之前采用阈值判断，分离有效信号和分解误差或噪声干扰。在等离子刀的数据分析中，集中考察电磁传导、电磁干扰等少数IMF有效分量的信号表征，分离出的噪声干扰将被剔除，有效提高了数据跟踪的精准性。
具体实施时：
如图1所示，EMC-EMI信号-噪声的分析包括了对射频阶段信号波形的分割、电流/电压/能量的窗口计算、统计学参数和指标的计算(均值、STD、变异和变异性、频谱比等)、多计算指标组合和信息融合等。射频消融过程可以分为W1～W4四个阶段：W1为空转阶段；W2为等离子体产生和稳定阶段；W3为射频消融切割阶段；W4为射频凝血和热量控制阶段。可以利用多种不同的方法计算、估计和表征射频因素，并评估射频传输效率。不同的结果可以融合在一起，这有助于临床使用，以获得更好的、更精确的临床诊断。
在本实施例中，采用两种不同射频等离子体产生机制的射频：自适应射频消融手术***和常用的射频消融设备。自适应射频消融手术***采用基于无线EMC-EMI信号采集和计算的闭环反馈控制的自适应射频等离子体产生机制；而常用的射频消融设备是利用预先设定好的电压设定值和能级的射频等离子体产生机制。通过监测两者的等离子体产生及稳定阶段W2来进行对比。如图2所示，图中位于上方的是常规的射频消融设备；图中位于下方的是自适应射频消融手术***。
在本实施例中，两个射频消融发生器都是相同的初始射频等级设定值，该值为4。启动后，常用的射频消融设备会产生稳定的190V的RMS电压，而且在生理盐水中等离子刀刀头有一些闪烁的等离子火焰，这意味着射频等级设定值为4时不能传输足够的电压来稳定地产生等离子体。而自适应射频消融手术***配备了无线EMC-EMI传感器、转换器、计算器和通讯模块，刚开始时的现象和常用的射频消融设备的现象相似；但在2-3次的射频激活后，等离子刀刀头的等离子体变得稳定且高效，并向临床用户提供反馈控制，增加到230V的RMS电压。通过监测W2阶段等离子刀刀头闪烁和点火的模式，无线EMC-EMI模块可以评估并计算出在特定生理盐水环境或临床情况下产生稳定的射频等离子体所需的最小RMS电压。从射频输出电压监测可以看出，对于射频等离子体的产生和稳定，自适应等离子射频消融***具有快速响应和调整能力。
在射频频率较低的情况下，神经因为应激反应拉动肌肉发生肌肉组织的抖动，在手术中造成风险，尤其是在深层肌肉，9cm以下的深入切割，100kHz左右较为明显，通过自适应能量控制，提升射频频率至350kHz以上，能有效减少98％以上的神经性肌肉抖动，进而降低手术风险。
本实施例只是展示了利用EMC-EMI信号-噪声来跟踪/监测/控制等离子体稳定产生的电压传输。在实际的应用中，EMC-EMI信号-噪声的数据和波形可以在射频消融中提供更多详细的信息，如电流限制、消融持续时间、凝血深度控制等，甚至可以预测器官组织所需最优最少的能量传输。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (8)

1.一种基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于该设备包括：
射频信号分割单元：用于响应EMC-EMI传感器采集的射频消融设备的射频信号，对射频信号进行分割，分割后的窗口阶段包括空转、能量产生、消融与切割、凝血与热量控制几个阶段中的一个或多个，对分割后的各窗口阶段信号分别进行预处理；
希尔伯特-黄变换单元：用于对分割后的消融与切割、凝血与热量控制两个窗口阶段的信号进行希尔伯特-黄变换，获取对应窗口阶段的电磁信号时频特征；
阈值比较单元：依据电磁信号时频特征计算EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式；将EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式分别与对应的阈值进行比较，获得消融与切割、凝血与热量控制窗口阶段内的刀头状态，包括触碰金属短路、过热和过载；
输出单元：用于输出根据刀头状态调整射频消融设备的能量参数或者提示用户调整射频消融设备的能量参数。
2.根据权利要求1所述的基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于该设备执行以下处理步骤：
S1、响应于EMC-EMI传感器采集的射频消融设备的射频信号；
S2、对射频信号进行分割，分割后的窗口阶段包括空转、能量产生、消融与切割、凝血与热量控制几个阶段中的一个或多个，对分割后的各窗口阶段信号分别进行预处理；
S3、对于分割后的消融与切割、凝血与热量控制两个窗口阶段的信号进行希尔伯特-黄变换，获取对应窗口阶段的电磁信号时频特征；
S4、依据电磁信号时频特征计算EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式；将EMC功率、EMI射频能量和模式，以及射频信噪模式分别与对应的阈值进行比较，获得消融与切割、凝血与热量控制窗口阶段内的刀头状态，包括触碰金属短路、过热和过载；
S5、根据步骤S4获得的刀头状态调整射频消融设备的能量参数或者提示用户调整射频消融设备的能量参数。
3.根据权利要求2所述的基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于所述的步骤S2中，预处理包括：
步骤2.1、低通滤波去除高频电噪声；
步骤2.2、高通滤波消除信号漂移；
步骤2.3、带通滤波移除非生理伪信号。
4.根据权利要求2所述的基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于所述的步骤S3中，希尔伯特-黄变换具体包括以下步骤：
S3.1、对消融与切割、凝血与热量控制的窗口阶段信号分别进行经验模式分解EMD，获取对应信号s(t)的有限个固有模态函数分量IMF表达；
Figure FDA0003700341720000021
其中，i表示IMF分量阶数的编号，k表示IMF分量阶数,；ci(t)为第i阶IMF分量，rk(t)为第i阶IMF残余分量；
S3.2、对每阶IMF分量ci(t)做希尔伯特变换，得到IMF分量的希尔伯特变换表达yi(t)；
Figure FDA0003700341720000022
其中：p为柯西主值，τ表示单位时间变化量；
S3.3、采用下述公式获取各阶IMF分量的瞬时相位
Figure FDA0003700341720000023
和瞬时频率ωi(t)；
Figure FDA0003700341720000024
Figure FDA0003700341720000025
S3.4、将瞬时频率ωi(t)中各频率点值与瞬时频率阈值λ进行比较筛选，如果瞬时频率|ωi|>λ,则保持IMFi分量不变，否则令IMFi分量为0；
S3.5、根据各频率点值区分方波和谐波，记录IMFi分量的频谱及频谱特征；
S3.6、使用步骤S3.4筛选后的IMF分量重构信号s′(t)，获取重构信号的电磁信号时频特征。
5.根据权利要求4所述的基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于所述的步骤S3.1中，获取信号s(t)的有限个固有模态函数分量IMF具体包括以下步骤：
S3.1.1、对原信号s(t)按照预设的处理窗口进行划分，对任一处理窗口，取原信号s(t)的最大和最小值；
S3.1.2、采用样条插值法对上述处理窗口内原信号s(t)的最大和最小值进行插值，拟合上、下包络线；
S3.1.3、计算上、下包络线均值m1(t)，并获取原信号s(t)与均值m1(t)的差值h1(t)；h1(t)＝s(t)-m1(t)；
S3.1.4、计算首个IMF分量c1(t)和残余信号r1(t)；
c1(t)＝h1(t)，r1(t)＝s(t)-c1(t)；
S3.1.5、判断残余信号r1(t)是否符合经验模式分解EMD条件即r1(t)是否为单调函数，如果满足，停止处理，记k＝1；
否则，将h1(t)作为原信号，重复S3.1.1-S3.1.4的步骤k次；
hk(t)＝h(k-1)(t)-mk(t)，ck(t)＝hk(t)，rk(t)＝h(k-1)(t)-ck(t)；
直到残余信号rk(t)为单调函数，完成平滑分解处理，记录k；
S3.1.6、将s(t)转换为k个固有模态函数分量IMF表达：
Figure FDA0003700341720000031
其中，ci(t)为信号的第i个IMF分量。
6.根据权利要求4所述的基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于所述的步骤S3.4中，瞬时频率阈值λ为0.0094-0.01。
7.根据权利要求4所述的基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于所述的步骤S3.5中，频谱特征包括：频率特征峰值、峰间频率幅度比、主频率分量。
8.根据权利要求2所述的基于EMC-EMI的自适应射频信号数据处理设备，其特征在于所述的步骤S1中，射频消融设备的能量参数包括：电压、电流、阻抗、温度、湿度和接触力。
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