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    基于心率變異性與機(jī)器學(xué)習(xí)的睡眠呼吸事件分類(lèi)*

    2018-06-07 03:02:50梁九興張湘民黃少雄曾令紫羅語(yǔ)溪
    關(guān)鍵詞:特征參數(shù)變異性分類(lèi)器

    梁九興,張湘民,黃少雄,曾令紫,羅語(yǔ)溪

    (1.中山大學(xué)工學(xué)院,廣東廣州510006;2.中山大學(xué)附屬第六醫(yī)院,廣東廣州510655)

    睡眠呼吸暫停低通氣綜合征(SAHS)是由于在睡眠期間反復(fù)出現(xiàn)的呼吸暫?;虻屯鉅顟B(tài),其中每次呼吸暫?;虻屯獬掷m(xù)時(shí)間至少達(dá)到10 s,且暫?;虻屯庵笖?shù)(AHI)達(dá)到 5次/h以上[1-2]。SAHS是睡眠呼吸障礙中最為常見(jiàn)的疾病之一。根據(jù)大量國(guó)內(nèi)外相關(guān)臨床病學(xué)調(diào)查研究,在美國(guó)約有4%的男性及2%的女性患有SAHS[3]。而在我國(guó)相關(guān)的調(diào)查研究中,亦普遍認(rèn)為人群中約有4%患有該疾病[4-5],由此可知SAHS普遍存在于廣大人群中。除此以外,SAHS具有巨大的潛在危害性。這是由于反復(fù)的呼吸暫?;蛘叩屯鉅顟B(tài),使機(jī)體長(zhǎng)期處于缺氧及二氧化碳的潴留可能引致諸如低氧血癥、高碳酸癥[6]、肺動(dòng)脈高壓[7]、腦卒中[8]、心血管疾病[9-10]、心衰[11]等臨床癥狀。

    雖然SAHS疾病存在巨大的潛在危害性且普遍存在于大眾中,但中重度SAHS患者中有93%的女性及82%的男性卻沒(méi)有得到及時(shí)的診斷[12-13]。SAHS的發(fā)病率之高與有條件被診斷患者的比例之低是臨床和流行病學(xué)調(diào)查工作的主要矛盾。隨著國(guó)民對(duì)SAHS的認(rèn)識(shí)程度和國(guó)民收入水平的不斷提高,越來(lái)越多的疑似患者將會(huì)去醫(yī)院就診并前往睡眠實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行監(jiān)測(cè),上述結(jié)果必然導(dǎo)致通過(guò)多導(dǎo)睡眠(polysomnography,PSG)檢查疑似 SAHS患者人數(shù)的上升。盡管PSG是進(jìn)行各種睡眠障礙疾病診斷及治療評(píng)價(jià)的金標(biāo)準(zhǔn)[1,14],但是,PSG監(jiān)測(cè)具有生理負(fù)荷高、設(shè)備檢查環(huán)境要求高、檢查和分析技術(shù)復(fù)雜、人力資源消耗大和費(fèi)用相對(duì)昂貴的特點(diǎn)。開(kāi)發(fā)低生理負(fù)荷、便攜式的監(jiān)測(cè)設(shè)備及相應(yīng)的診斷算法已經(jīng)成為大勢(shì)所趨。在此過(guò)程中,針對(duì)異常睡眠呼吸事件的識(shí)別算法是其技術(shù)的關(guān)鍵因素。

    通過(guò)提取心率變異性的時(shí)域、頻域及非線性域特征參數(shù),并采用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練,可以對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)分類(lèi)。一些研究人員已把心率變異性與各機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于多種預(yù)測(cè)分類(lèi)場(chǎng)合,如睡眠分期[15]和與心血管疾病相關(guān)的病征[16-17]的預(yù)測(cè)問(wèn)題,但尚未涉及對(duì)睡眠呼吸事件的預(yù)測(cè)識(shí)別研究。心率變異性與呼吸節(jié)律存在著緊密的聯(lián)系,因此有可能通過(guò)心率變異性各特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)異常睡眠呼吸事件的預(yù)測(cè)分類(lèi),并結(jié)合短時(shí)耗的分類(lèi)算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)SAHS病患低生理負(fù)荷的篩查。

    1 睡眠呼吸事件分類(lèi)模型的建立

    本研究的方法包括數(shù)據(jù)提取、心電數(shù)據(jù)預(yù)處理、心率變異性特征值的提取、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練及分類(lèi)輸出等步驟,具體流程詳見(jiàn)圖1。

    圖1 基于心率變異性的睡眠呼吸事件分類(lèi)流程圖Fig.1 The flow chart of the classification method of SAHSbased on HRV

    1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集

    本研究共有19例SAHS患者的整晚多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)(PSG)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在進(jìn)行PSG監(jiān)測(cè)之前醫(yī)生需提前告知在參與本監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)前6 h內(nèi)不能服用任何藥物和飲用含有酒精的飲料以及含有可卡因等會(huì)導(dǎo)致精神振奮的食品。并且,參與本實(shí)驗(yàn)的對(duì)象均主訴無(wú)其他心血管類(lèi)病史。本實(shí)驗(yàn)均在中山大學(xué)附屬第六醫(yī)院睡眠呼吸障礙診療中心進(jìn)行。19例SAHS患者的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和睡眠監(jiān)測(cè)基本信息,如表1所示。

    表1 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和睡眠監(jiān)測(cè)基本信息Table 1 Demographic and sleep monitoring basic data

    為保障本實(shí)驗(yàn)具有足夠的正常呼吸事件、異常呼吸事件樣本參與機(jī)器學(xué)習(xí),本實(shí)驗(yàn)的入組和退出準(zhǔn)則如下:1)AHI控制在10~60次/h;2)整晚有效監(jiān)測(cè)的總睡眠時(shí)間長(zhǎng)度不應(yīng)小于300 min;3)剔除心電信號(hào)和口鼻呼吸氣流信號(hào)偽差明顯的患者;4)剔除患有失眠、癲癇、心血管等病史的患者。

    1.2 特征向量的提取

    從正常睡眠呼吸狀態(tài)及異常睡眠呼吸事件狀態(tài)下的多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取對(duì)應(yīng)的心電信號(hào)。提取心電信號(hào)時(shí)以60 s為一個(gè)數(shù)據(jù)截取窗長(zhǎng)度。為了提取心率變異性各特征參數(shù)作為分類(lèi)學(xué)習(xí)的特征向量,首先需對(duì)截取的心電信號(hào)進(jìn)行一維墨西哥帽小波變換用以去除基線漂移[18]。其次,采用差分閾值算法檢測(cè)心電信號(hào)的QRS復(fù)合波后通過(guò)區(qū)域最大值檢測(cè)R波峰,再通過(guò)最小心搏時(shí)間間隔去除異搏[19]。然后,提取RR間期序列。在心率變異性的頻域特征提取過(guò)程中,還需對(duì)RR間期序列進(jìn)行3次樣條插值及重采樣處理[20-21],并采用自回歸模型的Burg算法對(duì)插值處理后的RR間期序列進(jìn)行現(xiàn)代功率譜密度估計(jì) 。最后,從功率譜密度估計(jì)中提取各頻域的特征參數(shù)。

    本實(shí)驗(yàn)中,輸入分類(lèi)器進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練和分類(lèi)的特征向量共有12個(gè)特征值,如表2所示。由于個(gè)體之間各心率變異性參數(shù)之間的差異較大,為了能夠消除每位實(shí)驗(yàn)參與者之間的個(gè)體性差異以及方便分類(lèi)器的特征輸入,需對(duì)每一位實(shí)驗(yàn)參與者的特征參數(shù)按照式(1)進(jìn)行歸一化處理:

    x指代輸入心率變異性的特征序列。歸一化處理之后,對(duì)每一組的12個(gè)特征參數(shù)根據(jù)PSG標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行特征向量的標(biāo)定。

    表2 心率變異性的特征向量Table 2 Eigenvector of heart rate variability

    1.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法

    概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)是一種有導(dǎo)師監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,最早于1988年由Specht[23-24]提出。它是基于貝葉斯概率決策準(zhǔn)則而構(gòu)造的一種概率密度分類(lèi)估計(jì)及其并行處理的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此,概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所擁有的一般屬性,亦具有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確精度,很好的泛化能力以及由并行處理帶來(lái)的快速學(xué)習(xí)能力[25]。正因?yàn)楦怕噬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有上述優(yōu)勢(shì),該機(jī)器學(xué)習(xí)模式被廣泛地應(yīng)用于各類(lèi)分類(lèi)預(yù)測(cè)問(wèn)題。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法架構(gòu)如圖2所示[26]。

    PNN的架構(gòu)分別由輸入層,中間模式層,中間求和層以及輸出層組成。PNN分類(lèi)算法包含以下3個(gè)基本步驟:內(nèi)核計(jì)算,類(lèi)條件概率計(jì)算及最大類(lèi)條件概率的選擇。設(shè)某一訓(xùn)練樣本集T={xCi,j},對(duì)某一分類(lèi)問(wèn)題訓(xùn)練樣本集中下標(biāo)j指代的是特征樣本歸屬Cj的類(lèi)別。如果樣本集T中共有NC組類(lèi)別,則該樣本可分為NC個(gè)子集,此時(shí)Ci={xCi,1,xCi,2,…,xCi,NC}。其具體計(jì)算流程可由圖3進(jìn)行歸納[26]。

    圖2 PNN算法架構(gòu)Fig.2 The architecture of PNN algorithm

    圖3 PNN算法流程Fig.3 Flow diagram of PNN algorithm

    1.4 預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)

    采用準(zhǔn)確率、靈敏度、特異性、受試者工作特性曲線及曲線下面積(AUC)等評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行PNN分類(lèi)算識(shí)別性能的評(píng)估。

    TP指代的是正確地分類(lèi)出異常睡眠呼吸事件的例數(shù),TN指代的是正確地分類(lèi)出正常睡眠呼吸狀態(tài)的例數(shù),F(xiàn)P指代的是錯(cuò)誤地把正常睡眠呼吸狀態(tài)分類(lèi)成異常睡眠呼吸事件的例數(shù),F(xiàn)N指代的是錯(cuò)誤地把異常睡眠呼吸事件分類(lèi)成正常睡眠呼吸的例數(shù)[27]。

    受試者工作特性曲線(receiver operating characteristic curve,ROC)[28-29]以測(cè)試靈敏度為縱坐標(biāo)、1-特異性或假陽(yáng)性率(false positive rate,F(xiàn)PR)為橫坐標(biāo)曲線圖,用以表示測(cè)試的真陽(yáng)性率(true positive rate,TPR)與其假陽(yáng)性率(FPR)之間的關(guān)系。它是評(píng)估分類(lèi)器整體性能的一種方法[30]。實(shí)際應(yīng)用中,通過(guò)計(jì)算 ROC曲線下面積(AUC)進(jìn)行量化評(píng)估。AUC以0~1之間的數(shù)值表征從測(cè)試樣本中隨機(jī)選擇某一正例比起選擇某一負(fù)例的概率要高[31]。因此,AUC數(shù)值越大,則對(duì)應(yīng)分類(lèi)器的整體性能越好[32]。

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    共有5 910組心率變異性特征參數(shù)參與機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)實(shí)驗(yàn)。其中,標(biāo)記為正常睡眠呼吸狀態(tài)有2 816組,而標(biāo)記為異常睡眠呼吸事件有3 094組。異常睡眠呼吸事件與正常睡眠呼吸狀態(tài)數(shù)據(jù)總體上相對(duì)平衡。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,為了體現(xiàn)本算法的泛化性能,實(shí)驗(yàn)隨機(jī)抽取一半的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本,剩余一半作為測(cè)試樣本。

    2.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練

    在概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)對(duì)有無(wú)異常睡眠呼吸事件的預(yù)測(cè)分類(lèi)研究中,需要對(duì)徑向基函數(shù)的擴(kuò)展速度進(jìn)行選取。本實(shí)驗(yàn)選取了在0.02~0.4之間,步進(jìn)擴(kuò)展速度為0.02,對(duì)每一種擴(kuò)展速度隨機(jī)進(jìn)行10次計(jì)算分類(lèi),其運(yùn)行結(jié)果如圖4所示。結(jié)果表明,徑向基函數(shù)的擴(kuò)展速度為0.16時(shí)可達(dá)到最優(yōu)準(zhǔn)確率。因此,PNN算法中徑向基函數(shù)的擴(kuò)展速度取為0.16。

    2.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)結(jié)果

    以0.16作為徑向基函數(shù)擴(kuò)展速度的最優(yōu)值進(jìn)行預(yù)測(cè)分類(lèi)。在該參數(shù)下隨機(jī)計(jì)算10次,得到的預(yù)測(cè)分類(lèi)性能,如表3所示。

    圖4 徑向基函數(shù)擴(kuò)展速度預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的影響Fig.4 The effect of the spread of the radial basis function on prediction accuracy

    表3 PNN算法的分類(lèi)預(yù)測(cè)結(jié)果Table 3 Classification of PNN algorithm

    在表3中,PNN算法的十次分類(lèi)預(yù)測(cè)的平均準(zhǔn)確率為75.97%,其標(biāo)準(zhǔn)方差為0.63%;平均靈敏度為82.51%,其標(biāo)準(zhǔn)方差為1.33%;平均特異度為76.22%,其標(biāo)準(zhǔn)方差為1.70%;平均AUC為0.793 6,其標(biāo)準(zhǔn)方差為0.005 0。

    將PNN分類(lèi)算法與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法進(jìn)行對(duì)比。3種分類(lèi)算法采取同樣的數(shù)據(jù)、同樣的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)長(zhǎng)度,運(yùn)行10次后所得的性能評(píng)估結(jié)果,如表4所示。

    表4 PNN、GRNN及ELM算法的預(yù)測(cè)性能Table 4 Prediction performance of PNN,GRNN and ELM algorithms

    用于睡眠呼吸事件識(shí)別的算法應(yīng)有較好的準(zhǔn)確性與較少的計(jì)算時(shí)耗。本實(shí)驗(yàn)采用的計(jì)算機(jī)性能參數(shù)為:中央處理器Interl Core i5-3470,處理器工作頻率3.2 GHz,內(nèi)存8.0 GB。我們對(duì)比了PNN、GRNN及ELM3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法所消耗的計(jì)算時(shí)間。3種分類(lèi)器進(jìn)行10次分類(lèi)預(yù)測(cè)消耗的計(jì)算時(shí)間,如圖5所示。

    圖5 3種分類(lèi)算法的測(cè)試耗時(shí)Fig.5 The time-consuming test of three classification algorithms

    PNN、GRNN及ELM分類(lèi)器進(jìn)行十次計(jì)算所耗費(fèi)的平均時(shí)間分別為(0.63±0.06)、(0.97±0.16)及(3.49±0.21)s。由此可知,3種分類(lèi)器的耗時(shí)長(zhǎng)短順序依次為:PNN>GRNN >ELM。綜上所述,3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率從高到低的序位為ELM>GRNN>PNN、靈敏度從高到低為PNN>GRNN>ELM、特異度從高到低為PNN>GRNN>ELM、AUC從高到低為PNN>GRNN>ELM、消耗的計(jì)算時(shí)間從短到長(zhǎng)為PNN>GRNN>ELM。因此,若僅準(zhǔn)確率為目標(biāo)則應(yīng)選擇ELM作為最優(yōu)算法。若綜合靈敏度、特異性、AUC及預(yù)測(cè)時(shí)間耗時(shí)則PNN分類(lèi)算法最優(yōu)。

    3 結(jié) 論

    本研究應(yīng)用PNN分類(lèi)算法判別了有無(wú)異常睡眠呼吸事件,并對(duì)該分類(lèi)算法的性能進(jìn)行了多維度的評(píng)估,并將之與GRNN、ELM分類(lèi)算法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:1)PNN算法具有較高的準(zhǔn)確性;2)與GRNN和ELM算法相比,PNN算法的靈敏度、特異度及AUC面積最優(yōu),并且其分類(lèi)耗時(shí)最短。因此,PNN算法在對(duì)異常睡眠呼吸事件的分類(lèi)識(shí)別上具有較好的性能,能為低生理負(fù)荷的SAHS篩查提供了一種新的方法,具有一定的臨床實(shí)際應(yīng)用意義。

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