CN115778389B - 基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于情绪监测和调节技术领域，具体为基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和***。本发明包括：同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号，医生根据分娩态度问卷划分孕妇分娩恐惧等级；信号预处理，包括滤波去噪和标准化；对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征；基于卷积神经网络模型得到心电和皮肤电信号的网络学习特征，并与耦合性特征进行融合；将融合后的综合特征输入双向长短时记忆网络模型进行分娩恐惧等级评估，得到分娩恐惧分类结果。相较于基于主观量表的分娩恐惧检测，本发明深入挖掘心电和皮肤电信号中包含的与孕妇情绪有关的信息，能够更加及时、准确地判别分娩恐惧，有利于孕妇及时了解与调整自己的心理状态。
Description
技术领域
本发明属于情绪监测和调节技术领域，具体涉及一种妊娠妇女分娩恐惧检测方法和***。
背景技术
妊娠期是女性特有的关键时期，在这期间除了生理上会产生多种变化之外，心理上也会发生一系列的变化。分娩恐惧(fear of childbirth,FOC)是妊娠妇女常见的一种心理问题，近年来备受关注。分娩恐惧是对分娩的消极认知评价，是对即将到来的分娩充满恐惧和焦虑，甚至想要逃避的心理状态，会对分娩质量和产程安全造成负面影响。及时、准确的识别分娩恐惧，从而采集有效干预措施，具有重要的意义。
在情绪识别领域，相较于面部表情、语音、手势、姿势等，基于人体生理信号的情绪识别方法被认为是更加可靠、更加准确的。然而目前对于妊娠妇女分娩恐惧的判别，主要通过自测量表实现，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。基于生理信号的分娩恐惧评估尚缺乏***的研究。
用于情绪识别采用的生理信号主要包括脑电(EEG)、心电(ECG)、肌电(EMG)、皮肤电反应(GSR)、呼吸(RSP)、皮肤温度(SKT)和光电容积脉搏(PPG)等。相较于其他生理信号，心电和皮肤电信号更易于获取，且受噪声干扰小。同时考虑到妊娠女性体型的特殊性，这两种信号对妊娠妇女的影响最小，最适于构建分娩恐惧评估模型。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够更加及时、准确地判别分娩恐惧的基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和***，使孕妇及时了解与调整自己的心理状态。
本发明提出的基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法，包括采集获取孕妇原始皮肤电信号；同步采集孕妇心电和皮肤电信号；对原始信号进行滤波、去噪和标准化处理；计算心电和皮肤电信号的时域、频域和非线性耦合性特征；通过卷积神经网络(CNN)获得心电和皮肤电信号的网络训练特征，并和上述耦合性特征进行融合；将获得的综合特征送入双向长短时记忆网络(biLSTM)，得到分娩恐惧分类结果。具体步骤如下：
步骤(1)：同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级；
步骤(2)：信号预处理，包括滤波去噪和标准化；
步骤(3)：对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征；
步骤(4)：采用卷积神经网络(CNN)模型得到心电和皮肤电信号的网络学习特征，并与耦合性特征进行融合；
步骤(5)：将融合后的综合特征输入双向长短时记忆网络(biLSTM)模型，进行分娩恐惧等级评估，得到分娩恐惧分类结果。
进一步地，步骤(1)中所述分娩恐惧等级分为：无分娩恐惧、轻度分娩恐惧、中度分娩恐惧和重度分娩恐惧。
进一步地，步骤(2)中所述信号预处理包括：对于采集的原始心电信号，采用0.05-75Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器进行去噪和去基线漂移处理，并使用50Hz的陷波滤波器去除工频干扰；对于采集的原始皮肤电信号，采用0.02-0.5Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器，进行去噪和去基线漂移处理；然后，采用Z-score方法对滤波后的皮肤电和心电信号进行标准化处理。
进一步地，步骤(3)中所述耦合性指标包括皮尔逊相关系数、幅值平方相干函数以及互信息、互样本熵和互模糊熵，分别从时域、频域和非线性三个方面分析皮肤电和心电之间的耦合关系。对于心电序列{Xi＝x(i)，1≤i≤N}和皮肤电序列{Yj＝y(j)，1≤j≤M}，x(i)和y(j)分别表示时间序列中的每个心电、皮肤电数值，N表示序列长度，耦合性指标通过以下方式获得：
①皮尔逊相关系数：
其中，和/>分别表示Xi和Yj的均值，/>和/>分别表示Xi和Yj的标准差。
②幅值平方相干函数：
其中，PXY(f)表示两个时间序列之间的互谱密度，PXX(f)和PYY(f)分别表示Xi和Yj的自功率谱，MSCF表示两个时间序列在各频率上分量间的线性相关程度。
③给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为：
定义和/>之间的距离为：
其中，‖ ‖表示最大范数；
给定阈值r,定义
其中，Θ(-)是Heaviside函数；
将重构维数m增加到m+1，计算则互样本熵为：
④给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为：
定义和/>之间的距离为：
给定阈值r,定义为：
其中，为降半高斯分布函数；
将重构维数m增加到m+1，计算则互模糊熵为：
进一步地，步骤(4)中所述卷积神经网络(CNN)模型为双尺度卷积神经网络。每个尺度具有4个卷积层，2个池化层，2个dropout层，1个平铺层和1个全连接层。第一个卷积层用来初步提取特征并减小张量尺寸，池化层和dropout层用来对特征张量进行降采样并防止过拟合现象的发生，随后的三个相同的卷积层用来进一步完善滤波器。然后应用另一个池化层和平铺层以进一步减小每个张量的尺寸，最后将这些张量连接起来后通过一个dropout层，并通过全连接层将张量尺寸进一步减少。在得到网络学习特征之后，与步骤(3)的耦合性特征进行融合，获得综合特征。
基于上述分娩恐惧检测方法，本发明还包括基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测***。具体包括五个模块，分别为：孕妇的原始心电和皮肤电信号采集模块，信号预处理模块，心电和皮肤电信号耦合性特征提取模块，基于卷积神经网络(CNN)模型的特征学习、融合模块，基于双向长短时记忆网络(biLSTM)模型的分娩恐惧等级评估模块。五个模块分别执行本发明方法五个步骤的操作内容。
本发明的特点及有益效果在于：
相较于目前基于主观量表的分娩恐惧检测，本发明深入挖掘心电和皮肤电信号中包含的与孕妇情绪有关的信息，能够更加及时、准确地判别分娩恐惧，有利于孕妇及时了解与调整自己的心理状态。
附图说明
图1是本发明的基于心电和皮肤电信号联合分析的分娩恐惧检测方法的整体流程图。
图2是双尺度卷积神经网络的整体架构。
图3是双向长短时记忆网络(biLSTM)的整体架构。
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如下。本发明提出的分娩恐惧检测方法，整体流程如图1所示，包括以下步骤：
(1)同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分分娩恐惧等级；
本实施例中，用便携式设备采集了20例孕32周孕妇的心电和皮肤电信号，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)信号预处理，包括滤波去噪和标准化。
在本实施例中，对于采集的原始心电信号，采用0.05-75Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器进行去噪和去基线漂移处理，并使用50Hz的陷波滤波器去除工频干扰；对于采集的原始皮肤电信号，采用0.02-0.5Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器，进行去噪和去基线漂移处理；然后，采用Z-score方法对滤波后的皮肤电和心电信号进行标准化处理，计算方法为：
其中，Normalized(X)为标准化后的信号，mean(X)为原始信号的均值，为原始信号的标准差。
(3)对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征。
耦合性指标包括皮尔逊相关系数、幅值平方相干函数以及互信息、互样本熵和互模糊熵，分别从时域、频域和非线性三个方面分析皮肤电和心电之间的耦合关系。对于心电序列{Xi＝x(i)，1≤i≤N}和皮肤电序列{Yj＝y(j)，1≤j≤N}，x(i)和y(j)分别表示时间序列中的每个心电、皮肤电数值，N表示序列长度，耦合性指标通过以下方式获得：
①皮尔逊相关系数：
其中，和/>分别表示Xi和Yj的均值，/>和/>分别表示Xi和Yj的标准差。
②幅值平方相干函数：
其中，PXY(f)表示两个时间序列之间的互谱密度，PXX(f)和PYY(f)分别表示Xi和Yj的自功率谱，MSCF表示两个时间序列在各频率上分量间的线性相关程度。
③给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为：
定义和/>之间的距离为：
其中，‖ ‖表示最大范数；给定阈值r,定义
其中Θ(-)是Heaviside函数；将重构维数m增加到m+1，计算则互样本熵
④给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为：
定义和/>之间的距离为：
给定阈值r,定义为：
其中，为降半高斯分布函数；
将重构维数m增加到m+1，计算则互模糊熵：
本实施例中，XSampEn和XFuzzyEn的参数均设置为重构维数m＝2，阈值r＝0.2。
(4)基于卷积神经网络(CNN)模型得到心电和皮肤电信号的网络学***铺层和1个全连接层。第一个卷积层用来初步提取特征并减小张量尺寸，池化层和dropout层用来对特征张量进行降采样并防止过拟合现象的发生，随后的三个相同的卷积层用来进一步完善滤波器。然后应用另一个池化层和平铺层以进一步减小每个张量的尺寸，最后将这些张量连接起来后通过一个dropout层，并通过全连接层将张量尺寸进一步减少。
在本实施例中，采用的双尺度网络架构如图2所示。池化类型采用最大池化，每个卷积层添加批量归一化(BN)操作和线性整流单元(ReLU)。在卷积神经网络特征提取完毕后，与步骤(3)的耦合性特征进行融合，获得综合特征。
(5)将融合后的综合特征输入基于双向长短时记忆网络(biLSTM)模型进行分娩恐惧等级评估。该模型包含三个biLSTM层和一个dense层。三个biLSTM层包含的神经元数量依次是为200,100和50，采用Sigmoid激活函数、Adam优化器和交叉熵损失函数。
在本实施例中，采用的双向长短时记忆网络架构如图3所示：将基于心电和皮肤电获取的综合特征送入该网络，采用五折交叉验证，即把数据平均分成5等份，每次只使用1份作为测试集，其余4份作为训练集，5次验证的均值作为最终的分娩恐惧评估结果。结果表明，本发明所述方法对于无分娩恐惧和有分娩恐惧的识别准确率为82.05％。
本发明提供的基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法，一方面引入耦合性分析，获取两种体表信号的同步性信息，克服了单一信号的局限性；另一方面利用深度学习方法深入挖掘信号中包含的与孕妇情绪有关的信息，提高了检测的准确性。相较于目前基于主观量表的分娩恐惧检测，本发明能够客观、准确、实时地进行分娩恐惧评估，有利于孕妇及时进行情绪调节与心理疏导，从而实现孕期精准化管理。
需要说明的是，以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制。本领域的技术人员应当理解，在不脱离本发明原理的前提下，对本发明的技术方案进行的各种组合、修改或者等同替换，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤(1)：同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级；
步骤(2)：信号预处理，包括滤波去噪和标准化；
步骤(3)：对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征；
步骤(4)：基于卷积神经网络(CNN)模型得到心电和皮肤电信号的网络学习特征，并与耦合性特征进行融合；
步骤(5)：将融合后的综合特征输入双向长短时记忆网络(biLSTM)模型进行分娩恐惧等级评估，得到分娩恐惧分类结果；
步骤(3)中耦合性指标包括皮尔逊相关系数、幅值平方相干函数以及互信息、互样本熵和互模糊熵，分别从时域、频域和非线性三个方面分析皮肤电和心电之间的耦合关系；对于心电序列{Xi＝x(i)，1≤i≤N}和皮肤电序列{Yj＝y(j)，1≤j≤N}，x(i)和y(j)分别表示时间序列中的每个心电、皮肤电数值，N表示序列长度，耦合性指标通过以下方式获得：
①皮尔逊相关系数：
其中，和/>分别表示Xi和Yj的均值，/>和/>分别表示Xi和Yj的标准差；
②幅值平方相干函数：
其中，PXY(f)表示两个时间序列之间的互谱密度，PXX(f)和PYY(f)分别表示Xi和Yj的自功率谱，MSCF表示两个时间序列在各频率上分量间的线性相关程度；
③给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为：
定义和/>之间的距离为：
其中，‖‖表示最大范数；
给定阈值r,定义
其中，Θ(-)是Heaviside函数；
将重构维数m增加到m+1，计算则互样本熵为：
④给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为：
定义和/>之间的距离为：
给定阈值r,定义为：
其中，为降半高斯分布函数；
将重构维数m增加到m+1，计算则互模糊熵为：
2.根据权利要求1所述的分娩恐惧检测方法，其特征在于，步骤(1)中所述分娩恐惧等级分为：无分娩恐惧、轻度分娩恐惧、中度分娩恐惧和重度分娩恐惧。
3.根据权利要求2所述的分娩恐惧检测方法，其特征在于，步骤(2)中所述信号预处理包括：对于采集的原始心电信号，采用0.05-75Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器进行去噪和去基线漂移处理，并使用50Hz的陷波滤波器去除工频干扰；对于采集的原始皮肤电信号，采用0.02-0.5Hz的二阶巴特沃斯带通滤波器，进行去噪和去基线漂移处理；然后，采用Z-score方法对滤波后的皮肤电和心电信号进行标准化处理。
4.根据权利要求1所述的分娩恐惧检测方法，其特征在于，步骤(4)中所述模型为双尺度卷积神经网络；每个尺度具有4个卷积层，2个池化层，2个dropout层，1个平铺层和1个全连接层；第一个卷积层用来初步提取特征并减小张量尺寸，池化层和dropout层用来对特征张量进行降采样并防止过拟合现象的发生，随后的三个相同的卷积层用来进一步完善滤波器；然后应用另一个池化层和平铺层以进一步减小每个张量的尺寸，最后将这些张量连接起来后通过一个dropout层，并通过全连接层将张量尺寸进一步减少；在得到网络学习特征之后，与步骤(3)的耦合性特征进行融合，获得综合特征。
5.根据权利要求4所述的分娩恐惧检测方法，其特征在于，步骤(5)中所述双向长短时记忆网络模型包含三个biLSTM层和一个dense层；三个biLSTM层包含的神经元数量依次是为200,100和50，采用Sigmoid激活函数、Adam优化器和交叉熵损失函数。
6.一种基于权利要求1-5之一所述方法的分娩恐惧检测***，其特征在于，具体包括五个模块，分别为：孕妇的原始心电和皮肤电信号采集模块，信号预处理模块，心电和皮肤电信号耦合性特征提取模块，基于卷积神经网络模型的特征学习、融合模块，基于双向长短时记忆网络模型的分娩恐惧等级评估模块；五个模块分别执行所述方法五个步骤的操作内容。
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