基于多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵的心電信號(hào)研究

王旭文

(南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003)

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基于多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵的心電信號(hào)研究

王旭文

(南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003)

復(fù)雜度理論已成為研究生理電信號(hào)的熱點(diǎn)，而符號(hào)轉(zhuǎn)移熵是一種反映系統(tǒng)混亂程度的非線性指標(biāo)。文章在原有多變量轉(zhuǎn)移熵的基礎(chǔ)上提出了多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵，對(duì)傳統(tǒng)時(shí)間序列靜態(tài)劃分方法做出了改進(jìn)，即將時(shí)間序列使用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)分割的方式進(jìn)行符號(hào)化。應(yīng)用該算法對(duì)正常人和冠心病患者的心電信號(hào)進(jìn)行分析，在實(shí)驗(yàn)中選取最佳的導(dǎo)聯(lián)對(duì)，結(jié)果表明該算法能夠顯著區(qū)分正常人和冠心病患者，對(duì)原始心電時(shí)間序列疊加上高斯噪聲后依然可靠有效。

生理電信號(hào);多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵;動(dòng)態(tài)自適應(yīng)分割

0 引言

人體最重要的生理信號(hào)就是電信號(hào)，電信號(hào)會(huì)隨著時(shí)間的變化而產(chǎn)生瞬時(shí)的變化，這是因?yàn)槿梭w的生理狀態(tài)和病理狀態(tài)是不同的。符號(hào)轉(zhuǎn)移熵作為一個(gè)生理電信號(hào)特征,在生理電活動(dòng)信號(hào)的特征提取與分析中發(fā)揮了越來越重要的作用[1]。

從臨床醫(yī)學(xué)方面來說，心電信號(hào)是心臟電活動(dòng)體表的綜合反映，因此，臨床心電圖檢驗(yàn)對(duì)于檢測(cè)和診斷心臟疾病有著十分重要的意義，并且對(duì)生命信息科學(xué)也有著十分重要的研究?jī)r(jià)值。

本文首先提出多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵算法，該算法主要用來分析心電信號(hào)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值，采用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)化方法劃分時(shí)間序列[2]。然后通過正常人與冠心病患者的心電數(shù)據(jù)對(duì)比，傳統(tǒng)算法與所提算法對(duì)比，以及疊加與不疊加高斯噪聲對(duì)比，表明所提算法具有良好性能[3]。

1 多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵

1.1 多變量轉(zhuǎn)移熵

1.2 原始序列符號(hào)化

符號(hào)動(dòng)力學(xué)是研究符號(hào)動(dòng)力系統(tǒng)的一種復(fù)雜抽象的數(shù)學(xué)理論。在符號(hào)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)中，系統(tǒng)的狀態(tài)可以表示成有限個(gè)抽象符號(hào)的無窮序列。

符號(hào)時(shí)間序列分析方法是指把原始的時(shí)間序列轉(zhuǎn)化成由若干個(gè)符號(hào)組成的時(shí)間序列，然后進(jìn)行分析的一種“粗略”方法[4]。在把原始時(shí)間序列符號(hào)化的進(jìn)程中，時(shí)間序列會(huì)不可避免地失去一部分細(xì)節(jié)信息。盡管失去了一部分的細(xì)節(jié)信息，原始時(shí)間序列的動(dòng)力學(xué)特征還是保存了下來。在計(jì)算中使用符號(hào)化后的符號(hào)序列來代替原始的時(shí)間序列，會(huì)極大地提高計(jì)算數(shù)值的速度。

對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行符號(hào)化分析的過程中，最關(guān)鍵的是采取什么樣的方式來對(duì)原始時(shí)間序列的值劃分相應(yīng)的符號(hào)區(qū)域，然后把原始時(shí)間序列轉(zhuǎn)化成符號(hào)序列，有些符號(hào)動(dòng)力學(xué)分析方法首先采用靜態(tài)范圍來劃分符號(hào)區(qū)域，然后再進(jìn)行符號(hào)的轉(zhuǎn)化。

1.3 改進(jìn)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵

在過去的20年，許多傳統(tǒng)的算法都可以用來估計(jì)時(shí)間序列的復(fù)雜性，如維度和Lyapunov指數(shù)等。這些算法雖然都能夠正確地估計(jì)復(fù)雜性，但是它們通常都需要很長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集來統(tǒng)計(jì)結(jié)果，不便于在臨床上研究和應(yīng)用。

使用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的方法來劃分原始時(shí)間序列能夠更精確地捕捉時(shí)間序列中的動(dòng)力學(xué)特征。動(dòng)態(tài)自適應(yīng)劃分方法如下：

對(duì)于一個(gè)N點(diǎn)的時(shí)間序列u：u={u(i):1≤i≤N}。對(duì)于時(shí)間序列u(i)，在時(shí)間序列中嵌入m維相空間：

X(i)=[u(i),u(i+L),…,u(i+(m-1)L)]

(1)

其中m是嵌入維數(shù)，L是時(shí)間延遲。當(dāng)時(shí)間延遲L選取為1時(shí)，m維向量的個(gè)數(shù)是N-m+1。對(duì)于任意一個(gè)m維向量，基本尺度BS是通過m維向量相鄰兩點(diǎn)之間差值的均方根計(jì)算的：

(2)

(3)

圖1 序列符號(hào)化示意圖

改進(jìn)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵是指原始時(shí)間序列使用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)進(jìn)行劃分，然后對(duì)符號(hào)化后的序列，利用多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵進(jìn)行分析[6]。

2 基于改進(jìn)算法的心電信號(hào)分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

使用從醫(yī)院臨床診斷中采集得到的正常人與冠心病患者的原始心電信號(hào)的時(shí)間序列。該庫中記錄了包括12個(gè)導(dǎo)聯(lián)信號(hào)(Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,aVR,aVL,aVF,V1,V2,V3,V4,V5,V6)的多參數(shù)腦電數(shù)據(jù)，該信號(hào)的記錄長(zhǎng)度均大于1 min，采樣周期為512 Hz。

從正常人的心電數(shù)據(jù)和冠心病患者的心電數(shù)據(jù)中分別隨機(jī)選取20個(gè)人的心電數(shù)據(jù)。選用的數(shù)據(jù)是分別從正常人心電和冠心病患者心電數(shù)據(jù)中取aVL、aVF、I 3個(gè)導(dǎo)聯(lián)信號(hào)，即在已知I的條件下，計(jì)算aVL→aVF的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵(由實(shí)驗(yàn)證實(shí)，aVL、aVF、I導(dǎo)聯(lián)具有較好的區(qū)分度，故選擇aVL、aVF、I導(dǎo)聯(lián)作為研究對(duì)象)。將這兩組數(shù)據(jù)分別記為樣本“正?！奔皹颖尽肮谛摹薄?/p>

2.2 實(shí)驗(yàn)方法

首先讀取各組原始數(shù)據(jù)中有效的心電時(shí)間序列，對(duì)原始心電數(shù)據(jù)進(jìn)行符號(hào)化處理，然后對(duì)符號(hào)化后的時(shí)間序列計(jì)算其多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值，對(duì)計(jì)算出來的結(jié)果使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行顯著性查驗(yàn)來驗(yàn)證該算法的有效性[7]。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

從“正?！迸c“冠心”樣本中對(duì)每個(gè)個(gè)體的腦電信號(hào)序列每隔一個(gè)周期取一個(gè)點(diǎn)，取出全部的心電時(shí)間序列。對(duì)已經(jīng)取出的心電時(shí)間序列，取長(zhǎng)度為L(zhǎng)=160的原始心電時(shí)間序列來計(jì)算心電數(shù)據(jù)的多變量符號(hào)熵。

對(duì)每個(gè)時(shí)間原始序列作符號(hào)化處理，計(jì)算每組時(shí)間序列長(zhǎng)度為160的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值，并把計(jì)算的每個(gè)個(gè)體中的各個(gè)多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值取平均作為這個(gè)個(gè)體最終的符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值。最后對(duì)這20個(gè)正常人和20個(gè)冠心病患者的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值進(jìn)行平均，得到轉(zhuǎn)移熵值。結(jié)果如圖2所示。

圖2 不同導(dǎo)聯(lián)組下多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值比較

由圖2知正常人和冠心病患者在不同的導(dǎo)聯(lián)組下心電信號(hào)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵的結(jié)果比較(橫軸坐標(biāo)表示的含義是：1—Ⅲ-> aVR |I， 2—aVL ->aVF|I， 3—V1-> V2|I， 4—V3-> V4|I， 5—V5-> V6|I)。在5組導(dǎo)聯(lián)信號(hào)中，計(jì)算正常人與冠心病患者心電信號(hào)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵中導(dǎo)聯(lián)aVL和導(dǎo)聯(lián)aVF在導(dǎo)聯(lián)I條件下多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值的差值最大，由此可見信號(hào)區(qū)分度最好，所以取aVL和aVF以及I導(dǎo)聯(lián)組數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象。

對(duì)正常人與冠心病患者的心電信號(hào)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值進(jìn)行基本研究后，根據(jù)平均值與方差繪制成圖，如圖3所示。

圖3 正常人和冠心病患者多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵比較

使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)提出的算法的準(zhǔn)確性及有效性進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證，將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行獨(dú)立T檢驗(yàn)分析[8]。結(jié)果如表1所示。

表1 正常人和冠心病患者改進(jìn)多變量符號(hào)

轉(zhuǎn)移熵顯著性差異

Leven方差相等性檢驗(yàn)均值相等的t檢驗(yàn)F顯著性tdfSig．(雙側(cè))平均差假設(shè)方差相等1．6110．2123．163380．0034．5834假設(shè)方差不等3．16336．5600．0034．5834

由表1可知，t=3.163，Sig=0.003<0.05， 這說明正常人與冠心病患者心電信號(hào)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵的差異性非常顯著，該算法可以有效地區(qū)分正常人與冠心病患者。

對(duì)樣本“正?！焙汀肮谛摹钡男碾姅?shù)據(jù)采用傳統(tǒng)符號(hào)化計(jì)算的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵和改進(jìn)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵比較，分析對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

圖4 傳統(tǒng)與改進(jìn)多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值比較

圖4表明無論是正常人還是冠心病患者，改進(jìn)算法的熵值均大于傳統(tǒng)算法的熵值，而且可以有效區(qū)分正常人和冠心病患者，說明改進(jìn)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵在心電信號(hào)上優(yōu)于傳統(tǒng)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵。

對(duì)原始的心電時(shí)間序列疊加上高斯白噪聲后[9]，使用改進(jìn)多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵算法計(jì)算正常人及冠心病患者心電信號(hào)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值，與未疊加高斯噪聲的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值對(duì)比，結(jié)果如圖5所示。

圖5 改進(jìn)多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵算法健壯性分析

由圖5可知，疊加上高斯白噪聲后正常人及冠心病患者的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值并沒有太大的變化，這說明改進(jìn)的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵算法穩(wěn)健性高。

3 結(jié)論

本文提出的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵算法，目的是為了計(jì)算電信號(hào)原始時(shí)間序列的多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵值，來區(qū)分正常人及患者。應(yīng)用多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵在心電信號(hào)上，能實(shí)現(xiàn)預(yù)想的效果，對(duì)心電信號(hào)的研究及臨床輔助診斷都有很大的幫助。

但是，該算法還有很多的不足和改進(jìn)空間。一方面，多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵可以應(yīng)用在更廣泛的生理信號(hào)領(lǐng)域，比如腦電信號(hào)；另一方面，理論研究還需要與實(shí)際臨床醫(yī)學(xué)疾病的診斷和醫(yī)治進(jìn)行更為密切的結(jié)合，進(jìn)一步提高算法和研究的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值及可操作性。

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王旭文(1992 -)，女，碩士，主要研究方向：通信與信號(hào)處理。

Research on physiological signals based on multivariable symbols transition entropy

Wang Xuwen

(College of Communication & Information Engineering, Nanjing University of Posts & Telecommunications, Nanjing 210003, China)

Using complexity theory to study the physiological signals has become a hot spot.The symbolic transfer entropy is a nonlinear system indicator to reflect the degree of chaos, which can be used as a characteristic of physiological signals.The paper adopts multivariable symbols transition entropy based on the multivariable transfer entropy,to improve traditional time series static partition method using dynamic adaptive segmentation.Using this algorithm to analysis the ECG of people both normal and coronary heart disease patients. In the experiment by selecting the best lead pair to determine the improved algorithm can significantly distinguish between normal subjects and patients with coronary heart disease.And the original sequence is superimposed on the gauss noise result that the algorithm is still reliable and effective.

physiological signals ; multivariable symbols transition entropy;dynamic adaptive segmentation

TN911.23

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.23.017

王旭文. 基于多變量符號(hào)轉(zhuǎn)移熵的心電信號(hào)研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2016,35(23)：59-61，68.

2016-08-04)