CN116784860B - 基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，包括：数据采集模块、提取模块、数据处理模块和分类分析模块；数据采集模块用于采集运动状态下的心电数据；提取模块用于基于心电数据提取QRS波群，得到提取信号，并对提取信号进行增强，提取增强后的提取信号的R峰；数据处理模块用于基于R峰对提取信号进行处理，得到QRS波群心拍以及心拍特征参数；分类分析模块用于基于心拍特征参数对QRS波群心拍进行分类，得到模板库；并将目标心拍波形与所述模板库中的模板进行匹配分析，得到更新模板库，并基于所述更新模板库处理心电信号。本发明具有提取特征值的时间效率高，不需要耗费大量的时间和计算资源的优点。
Description
技术领域
本发明属于医疗卫生、生物医学和电子信息技术领域，具体涉及基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***。
背景技术
心血管疾病是严重威胁人类健康的一种重要疾病，患病率正逐年上升且患病群体越来越年轻化，心血管疾病治疗非常复杂，需要进行长期监测和预防。心电图是诊断心血管疾病常用的临床检测方式之一，测量时需要静态平躺于床上，以避免各种噪声对心电信号的干扰。但是由于心血管疾病的随机性、不可控性，医院的短时长心电图只能监测短时间内心脏活动的变化状况，无法准确判断心电信号是否存在异常，因此需要对心电信号进行长时间的动态稳定监测。随着可穿戴设备的发展，动态心电图的监测主要在可穿戴设备完成，心电电极可采用更加舒适的织物电极，取代一次性心电电极贴，但由于织物电极阻抗较大，且无法牢固地固定在人体皮肤上，在运动过程中极易与皮肤摩擦引起电极-皮肤阻抗变化，而且动态监测时存在肌肉运动，导致可穿戴动态心电图在进行监测时受到畸变失去原有的信息。基于上述问题，亟需一种新的提取运动状态下提取心电信号信息的识别算法。
发明内容
本发明旨在解决现有技术的不足，提出一种基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，以准确地提取人体在运动状态下心电信号的特征。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，包括：数据采集模块、提取模块、数据处理模块和分类分析模块；
所述数据采集模块用于采集运动状态下的心电数据；
所述提取模块与所述数据采集模块连接，所述提取模块用于基于所述心电数据提取QRS波群，得到提取信号，并对所述提取信号进行增强，提取增强后的提取信号的R峰；
所述数据处理模块与所述提取模块连接，所述数据处理模块用于基于所述R峰对所述提取信号进行处理，得到QRS波群心拍以及心拍特征参数；
所述分类分析模块与所述数据处理模块连接，所述分类分析模块用于基于所述心拍特征参数对所述QRS波群心拍进行分类，得到模板库；并将目标心拍波形与所述模板库中的模板进行匹配分析，得到更新模板库，并基于所述更新模板库处理心电信号。
优选地，所述心拍特征参数包括：QRS波宽度、QRS波面积、QRS波高度、QRS波肥胖指数和QRS波尖峰粗顿指数。
优选地，所述QRS波肥胖指数计算方法包括：
FQRS＝AQRS/|HQRS|
式中，FQRS表示QRS波肥胖指数，AQRS表示QRS波面积，HQRS表示QRS波高度。
优选地，所述QRS波尖峰粗顿指数计算方法包括：
式中，AGQRS表示QRS波尖峰粗顿指数，f(n)表示心电信号第n个采样点的采样值，TR表示R波峰值点位置，MS20表示20毫秒后对应的采样点的个数，HQRS表示QRS波高度。
优选地，得到所述模板库的方法包括：根据所述心拍特征参数对所述QRS波群心拍进行分类，得到三种运动状态下的QRS心拍模板；将所述心电数据进行分层聚类，分别对应三种运动状态下的所述QRS心拍模板，所述QRS心拍模板组成所述模板库。
优选地，得到三种运动状态下的QRS心拍模板的方法包括：
将每一个QRS波群心拍定义为一个簇，根据所述心拍特征参数计算所有QRS波群心拍的差异值；将两个差异值最小的簇合并形式新簇；计算新簇与其他簇之间的不相似度，基于不相似度更新相似度矩阵，进行下一次迭代，到预设迭代次数结束，得到三种运动状态下的QRS心拍模板。
优选地，进行匹配分析的方法包括：
以QRS心拍模板中的基准波形为中心，构造轮廓波形的上限与下限，形成波形检测的轮廓窗口；
将目标心拍波形与所述QRS心拍模板中的波形以R峰位置对齐，在所述轮廓窗口内，计算所述目标心拍波形与所述QRS心拍模板中的波形在时间点上的差异值；将时间点上的差异值除以所述目标心拍波形与所述QRS心拍模板中的波形P波、R波及T波波峰差值之和；得到QRS波群心拍差异值，所述QRS波群心拍差异值小于0.7为匹配成功。
优选地，得到所述更新模板库的方法包括：
所述QRS心拍模板中的波形存在与所述目标心拍波形匹配的波形时，将所述目标心拍波形加入到所述QRS心拍模板中，对所述QRS心拍模板进行更新买得到所述更新模板库；
所述QRS心拍模板中的波形不存在与所述目标心拍波形匹配的波形时，查看匹配的所述QRS心拍模板中的波形是否达到8个，当没有达到8个时，以所述目标心拍波形为原型，在所述QRS心拍模板中建立新模板，将所述目标心拍波形模板号置为新模板的编号；当达到8个时，删除所述QRS心拍模板中的一个模板，以所述目标心拍波形为原型，在所述QRS心拍模板中建立新模板，将所述目标心拍波形模板号置为新模板的编号。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，具有提取特征值的时间效率高，不需要耗费大量的时间和计算资源的优点。(1)精度高，可以准确捕捉心电信号中的细微结构和相关特征，提高对心电信号识别和解析的精度；(2)鲁棒性和解释性强：形态学心拍模板聚类算法与神经网络算法相比，具有更强的鲁棒性和解释性，可以更好地描述心电信号的特征、趋势和异常情况；(3)可解释性高：可以通过具体的心跳模板形态和参数特征来解释诊断结果，更直观并易于理解和实现。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例分类分析模块进行匹配分析的方法流程示意图；
图2为本发明实施例静止状态下的模板库部分样本示意图；
图3为本发明实施例行走状态下的模板库部分样本示意图；
图4为本发明实施例跑步状态下的模板库部分样本示意图；
图5为本发明实施例静止状态下心电信号频谱图；
图6为本发明实施例静止状态下去除噪声信号后的心电信号频谱图；
图7为本发明实施例行走状态下心电信号频谱图；
图8为本发明实施例行走状态下去除噪声信号后的心电信号频谱图；
图9为本发明实施例跑步状态下心电信号频谱图；
图10为本发明实施例跑步状态下去除噪声信号后的心电信号频谱图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
本实施例提供一种基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，包括：数据采集模块、提取模块、数据处理模块和分类分析模块；
数据采集模块用于采集运动状态下的心电数据。
本实施例中，心电数据包括：在静止、跑步(10km/h)、行走(4km/h)三种运动状态下采集到的心电数据f1(x)、f2(x)、f3(x)。
提取模块与数据采集模块连接，提取模块用于基于心电数据提取QRS波群，得到提取信号，并对提取信号进行增强，提取增强后的提取信号的R峰。
本实施例中，采用Patrick S.Hamilton算法提取上述三种运动状态下心电数据的QRS波群，提取后的提取信号分别为f1QRS(x)、f2QRS(x)、f3QRS(x)。再采用窗口滑动积分函数进行增强，采用双斜率可变阈值法提取增强后的提取信号的R峰。
数据处理模块与提取模块连接，数据处理模块用于基于R峰对提取信号进行处理，得到QRS波群心拍以及心拍特征参数。
处理方法包括：
将提取信号先通过16Hz的低通滤波器，再通过8Hz的高通滤波器，滤除呼吸干扰、工频干扰与肌电噪声；然后通过一个中值滤波器，去除基线偏移，并把心电信号基线拉至零电位。在预处理中采用强滤波(8-16Hz)的目的在于最大化地突出QRS波的能量，而把基线拉至零电位是为了方便后续波群面积等特征参数的计算。
具体的，首先根据提取的R峰位置确定每一个QRS波群心拍波形的起点T0与终点Ts，计算心拍特征参数；本实施例心拍特征参数包括：QRS波宽度(WQRS)、QRS波面积(AQRS)、QRS波高度(HQRS)、QRS波肥胖指数(FQRS)和QRS波尖峰粗顿指数(AGQRS)。
其中，QRS波宽度(WQRS)计算方法如下：
WQRS＝Ts-T0
式中，WQRS表示QRS波宽度，Ts表示QRS波群心拍波形的终点，T0表示QRS波群心拍波形的起点。
QRS波面积(AQRS)计算方法为：QRS波群心拍波形的起点T0开始，对预处理后的心电数据采样值进行绝对值积分，至QRS波群心拍波形的终点Ts结束。计算公式如下：
式中，AQRS表示QRS波面积，f(n)表示表示心电信号第n个采样点的采样值，TQ表示QRS波的起点。
QRS波高度(HQRS)计算方法为：R波峰值点位置(TR)的预处理后心电数据的采样值，正值表示R峰正向，负值表示R峰反向。计算公式如下：
HQRS＝f(TR)
式中，HQRS表示QRS波高度，TR表示R波峰值点位置。
QRS波肥胖指数(FQRS)计算方法为：QRS波群心拍波形面积与高度绝对值的比值。计算公式如下：
FQRS＝AQRS/|HQRS|
式中，FQRS表示QRS波肥胖指数，AQRS表示QRS波面积，HQRS表示QRS波高度。
QRS波尖峰粗顿指数(AGQRS)的计算方法如下：
式中，AGQRS表示QRS波尖峰粗顿指数，f(n)表示心电信号第n个采样点的采样值，TR表示R波峰值点位置，MS20表示20毫秒后对应的采样点的个数，HQRS表示QRS波高度。
分类分析模块与数据处理模块连接，分类分析模块用于基于心拍特征参数对QRS波群心拍进行分类，得到模板库；并将目标心拍波形与模板库中的模板进行匹配分析，得到更新模板库，并基于更新模板库处理心电信号。
具体的，得到模板库的方法包括：根据上述五个心拍特征参数对QRS波群心拍进行分类，采用分层聚类算法将全部心拍进行分类，得到三种运动状态下的QRS心拍模板；具体的，QRS波群心拍定义为一个簇，根据心拍特征参数计算所有QRS波群心拍的差异值；
QRS波群心拍差异值SDIFF计算方法包括：
式中，T(n)为模板心拍波形数据第n个采样点的采样值，X(n)为目标心拍波形数据第n个采样点的采样值，Rpeak为R峰位置，KD为常数，Tmax(Tmin)为模板心拍波形数据在[Rpeak-KD,Rpeak+KD]范围内的最大(小)值，Xmax(Xmin)为目标心拍波形数据在[Rpeak-KD,Rpeak+KD]范围内的最大(小)值。
将两个差异值最小的簇合并形式新簇；计算新簇与其他簇之间的不相似度，基于不相似度更新相似度矩阵，进行下一次迭代，到预设迭代次数结束。得到三种运动状态下的QRS心拍模板。将心电数据进行分层聚类，心电数据f1(x)、f2(x)、f3(x)经分层聚类后得到P11(x)，P12(x)，…，P21(x)，P22(x)，…，P31(x)，P32(x)，…，分别对应上述三种运动状态下的QRS心拍模板S1、S2、S3，，QRS心拍模板组成模板库。如图2、图3、图4所示。
心电数据与模板库中的模板进行匹配分析的方法包括：
本实施例采用轮廓限围和累积差值法将心电数据与模板库中的模板进行匹配；轮廓限围是指QRS心拍模板中的波形作为轮廓限围的基准波形，并以此基准波形为中心，构造轮廓波形的上限Δf1与下限Δf2，形成波形检测的轮廓窗口，即轮廓窗口为X＝fr(x)+Δf1-Δf2，其中，r取值为1，2，3。累积差值法是将目标心拍波形与QRS心拍模板中的波形以R峰位置对其，然后在上述轮廓窗口范围内(一般为QRS波的宽度60-100ms)，计算目标波形与QRS心拍模板中的波形在各个时间点上的差异值；将时间点上的差异值除以目标心拍波形与QRS心拍模板中的波形P波、R波及T波波峰差值之和，得到QRS波群心拍差异值SDIFF。
本实施例中，目标心拍波形与QRS心拍模板中的波形匹配成功的判定条件包括：
(1)R峰同向；
(2)体型组别相同；
(3)|HQRS(X)-HQRS(T)|<|HQRS(X)+HQRS(T)|/8，其中，HQRS(X)是目标心拍波形的QRS波高度，HQRS(T)是QRS心拍模板中的波形的QRS波高度；
(4)|WQRS(X)-WQRS(T)|≤20ms，WQRS(X)是目标心拍波形的QRS波宽度，WQRS(T)是QRS心拍模板中的波形的QRS波宽度；
(5)SDIFF<0.7。
具体的，如图1所示，得到更新模板库的方法包括：
QRS心拍模板中的波形存在与目标心拍波形匹配的波形时，将目标心拍波形以Pmi(x)(m为QRS心拍模板的种类，i为QRS心拍模板中信号的编号)加入到QRS心拍模板中，对QRS心拍模板进行更新买得到更新模板库。
QRS心拍模板中的波形不存在与目标心拍波形匹配的波形时，查看匹配的QRS心拍模板中的波形是否达到8个，当没有达到8个时，以目标心拍波形为原型，在QRS心拍模板中建立新模板，将目标心拍波形模板号置为新模板的编号Sn(4≤n≤8)；当达到8个时，则删除QRS心拍模板中的其中一个模板，以目标心拍波形为原型，在QRS心拍模板中建立新模板，将目标心拍波形模板号置为新模板的编号。并利用更新模板库对心电信号进行聚类处理。如图5-10可以看出，本发明能有效的去除心电信号的运动噪声。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (5)
1.基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，其特征在于，包括：数据采集模块、提取模块、数据处理模块和分类分析模块；
所述数据采集模块用于采集运动状态下的心电数据；
所述提取模块与所述数据采集模块连接，所述提取模块用于基于所述心电数据提取QRS波群，得到提取信号，并对所述提取信号进行增强，提取增强后的提取信号的R峰；
所述数据处理模块与所述提取模块连接，所述数据处理模块用于基于所述R峰对所述提取信号进行处理，得到QRS波群心拍以及心拍特征参数；
所述分类分析模块与所述数据处理模块连接，所述分类分析模块用于基于所述心拍特征参数对所述QRS波群心拍进行分类，得到模板库；并将目标心拍波形与所述模板库中的模板进行匹配分析，得到更新模板库，并基于所述更新模板库处理心电信号；
所述心拍特征参数包括：QRS波宽度、QRS波面积、QRS波高度、QRS波肥胖指数和QRS波尖峰粗顿指数；
所述QRS波肥胖指数计算方法包括：
式中，F QRS 表示QRS波肥胖指数，A QRS 表示QRS波面积，H QRS 表示QRS波高度；
所述QRS波尖峰粗顿指数计算方法包括：
式中，AG QRS 表示QRS波尖峰粗顿指数，f（n）表示心电信号第n个采样点的采样值，T R 表示R波峰值点位置，MS20表示20毫秒后对应的采样点的个数，H QRS 表示QRS波高度。
2.根据权利要求1所述基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，其特征在于，得到所述模板库的方法包括：根据所述心拍特征参数对所述QRS波群心拍进行分类，得到三种运动状态下的QRS心拍模板；将所述心电数据进行分层聚类，分别对应三种运动状态下的所述QRS心拍模板，所述QRS心拍模板组成所述模板库。
3.根据权利要求2所述基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，其特征在于，得到三种运动状态下的QRS心拍模板的方法包括：
将每一个QRS波群心拍定义为一个簇，根据所述心拍特征参数计算所有QRS波群心拍的差异值；将两个差异值最小的簇合并形式新簇；计算新簇与其他簇之间的不相似度，基于不相似度更新相似度矩阵，进行下一次迭代，到预设迭代次数结束，得到三种运动状态下的QRS心拍模板。
4.根据权利要求2所述基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，其特征在于，进行匹配分析的方法包括：
以QRS心拍模板中的基准波形为中心，构造轮廓波形的上限与下限，形成波形检测的轮廓窗口；
将目标心拍波形与所述QRS心拍模板中的波形以R峰位置对齐，在所述轮廓窗口内，计算所述目标心拍波形与所述QRS心拍模板中的波形在时间点上的差异值；将时间点上的差异值除以所述目标心拍波形与所述QRS心拍模板中的波形P波、R波及T波波峰差值之和；得到QRS波群心拍差异值，所述QRS波群心拍差异值小于0.7为匹配成功。
5.根据权利要求4所述基于形态学心拍模板聚类的心电信号特征提取***，其特征在于，得到所述更新模板库的方法包括：
所述QRS心拍模板中的波形存在与所述目标心拍波形匹配的波形时，将所述目标心拍波形加入到所述QRS心拍模板中，对所述QRS心拍模板进行更新得到所述更新模板库；
所述QRS心拍模板中的波形不存在与所述目标心拍波形匹配的波形时，查看匹配的所述QRS心拍模板中的波形是否达到8个，当没有达到8个时，以所述目标心拍波形为原型，在所述QRS心拍模板中建立新模板，将所述目标心拍波形模板号置为新模板的编号；当达到8个时，删除所述QRS心拍模板中的一个模板，以所述目标心拍波形为原型，在所述QRS心拍模板中建立新模板，将所述目标心拍波形模板号置为新模板的编号。
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| 15例扩张型心肌病心室晚电位分析;曹雪滨等;中国保健医学研究会心脏学学会全国第一届心脏学学术会议论文汇编;19951001;全文 * |
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