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    基于融合模糊聚類算法的異常心電多頻段弱信號(hào)快速捕捉方法

    2022-11-03 03:30戴世杰李哲明
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2022年21期
    關(guān)鍵詞:心電電信號(hào)頻段

    戴世杰,李哲明

    (1.浙江鷹旸醫(yī)藥研發(fā)有限公司,浙江 杭州 310000;2.杭州鷹旸生物科技有限公司,浙江 杭州 310000)

    0 引 言

    心電圖是診斷各種心臟疾病的重要工具,可以為病情的診斷提供可靠的依據(jù)。在心電圖中,機(jī)械故障會(huì)導(dǎo)致心電多頻段信號(hào)變?nèi)趸蛘叱霈F(xiàn)異常的情況,將這些信號(hào)捕捉可以提高心臟疾病的診斷質(zhì)量。目前,我國(guó)患有心臟疾病的人數(shù)劇增,而從事心電信號(hào)研究方面的專家卻越來越少,無法滿足心臟病患者的醫(yī)療需求。由于醫(yī)生利用人工的方式診斷心電圖的速度相對(duì)比較慢,延長(zhǎng)了患者的治療時(shí)間。因此,異常心電多頻段弱信號(hào)的捕捉就顯得非常關(guān)鍵。隨著心臟疾病的患者人數(shù)增加和醫(yī)療專家的緊缺,大多數(shù)醫(yī)務(wù)人員都利用計(jì)算機(jī)技術(shù)為患者提供服務(wù)。最近幾年,心電信號(hào)處理的智能化一直都是學(xué)術(shù)界的新課題,計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)異常心電多頻段弱信號(hào)的捕捉可以減輕醫(yī)務(wù)人員的壓力,提高疾病診斷的工作效率。

    在國(guó)內(nèi)的研究中,文獻(xiàn)[4]針對(duì)識(shí)別復(fù)雜心電信號(hào)過程中存在的問題,通過分析深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)層次,提出了一種心電信號(hào)識(shí)別方法,將心電信號(hào)輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層,轉(zhuǎn)換成灰度圖像,從不同維度構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取出心電信號(hào)的數(shù)值特征和波形特征,在引入遷移學(xué)習(xí)策略的基礎(chǔ)上,對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層進(jìn)行訓(xùn)練,根據(jù)融合后的心電信號(hào)特征,使用Softmax分類心電信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,但是識(shí)別性能較低;文獻(xiàn)[5]以提高心電信號(hào)的識(shí)別精度為目的,將決策樹和視頻特征融合算法結(jié)合在一起,利用周期理論分割心電信號(hào),根據(jù)小波信號(hào)的分解技術(shù),將變換系數(shù)作為心電信號(hào)識(shí)別的頻域特征,并融合到時(shí)域特征中,結(jié)合決策樹的構(gòu)建,劃分心電信號(hào)的特征,雖然該方法在識(shí)別心電信號(hào)時(shí)的準(zhǔn)確率可以達(dá)到99%以上,但是識(shí)別性能較差。

    基于以上研究背景,本文利用融合模糊聚類算法設(shè)計(jì)一種異常心電多頻段弱信號(hào)快速捕捉方法,從而提高異常心電多頻段弱信號(hào)的捕捉能力。

    1 異常心電多頻段弱信號(hào)快速捕捉方法設(shè)計(jì)

    1.1 檢測(cè)異常心電多頻段弱信號(hào)

    為了獲取異常心電多頻段弱信號(hào)的肌電干擾分量、電極干擾噪聲的高頻分量,去除原始異常心電多頻段弱信號(hào)的變化幅度,利用歸一化處理方法,得到歸一化殘差信號(hào),即:

    式中:()表示原始異常心電多頻段弱信號(hào);()表示變化幅度。

    采用微分方程,從歸一化殘差信號(hào)()中提取出電極干擾噪聲的高頻分量,表示為:

    微分方程中微分算子會(huì)對(duì)異常心電多頻段弱信號(hào)的局部波形產(chǎn)生影響,利用電極干擾噪聲的高頻分量捕獲異常心電多頻段弱信號(hào)特征分量。

    將提取到的電極干擾噪聲高頻分量()分割成重疊塊,經(jīng)過信號(hào)移位之后,計(jì)算出零交叉包絡(luò)數(shù)的數(shù)量,那么電極干擾噪聲高頻分量的重疊阻塞可以表示為:

    式中表示重疊阻塞窗口的大小。

    為了檢測(cè)出異常心電多頻段弱信號(hào),在高于閾值的信號(hào)波形區(qū)域內(nèi)計(jì)算出零交叉的數(shù)量,將閾值設(shè)置為λ,那么零交叉的數(shù)量滿足如下關(guān)系:

    式中,ZC表示第個(gè)波形區(qū)域的零交叉數(shù)量,計(jì)算公式為:

    根據(jù)正常人心電信號(hào)的最小幅度,選擇閾值λ的大小,如果在檢測(cè)異常心電多頻段弱信號(hào)時(shí)沒有其他噪聲的干擾,信號(hào)波形區(qū)域內(nèi)的信號(hào)噪聲就會(huì)貢獻(xiàn)給零交叉數(shù)量;接著利用信號(hào)寬度持續(xù)時(shí)間檢測(cè)異常心電多頻段弱信號(hào)的存在,檢測(cè)結(jié)果為:

    式中:A()表示異常心電多頻段弱信號(hào)在第個(gè)重疊塊的特征;A(+)表示異常心電多頻段弱信號(hào)在第+個(gè)重疊塊的特征,表示自相關(guān)滯后系數(shù);表示信號(hào)數(shù)量。

    利用歸一化處理方法,去除原始異常心電多頻段弱信號(hào)的變化幅度,采用微分方程提取出電極干擾噪聲的高頻分量,根據(jù)電極干擾噪聲高頻分量的重疊阻塞,檢測(cè)出異常心電多頻段弱信號(hào)。

    1.2 異常心電多頻段弱信號(hào)去噪處理

    基于檢測(cè)到的異常心電多頻段弱信號(hào)會(huì)含有不同類型的噪聲,假設(shè)將含有噪聲的異常心電多頻段弱信號(hào)定義為(),表達(dá)式為:

    式中:()表示異常心電多頻段弱信號(hào)的有效部分;()表示異常心電多頻段弱信號(hào)中的噪聲干擾。

    去除異常心電多頻段弱信號(hào)的噪聲干擾就是抑制信號(hào)中的噪聲部分(),還可以增強(qiáng)處理異常心電多頻段弱信號(hào)中可以為信號(hào)特征提取做貢獻(xiàn)的部分()。

    為了獲取到有用的異常心電多頻段弱信號(hào),需要先在不同尺度上分解異常心電多頻段弱信號(hào),理論上可以選擇無限大的尺寸,但是在實(shí)際處理中,根據(jù)異常心電多頻段弱信號(hào)的特點(diǎn),選擇尺度為10時(shí)信號(hào)的去噪效果最好。異常心電多頻段弱信號(hào)去噪處理的具體過程如下:

    Step1:根據(jù)異常心電多頻段弱信號(hào)具有的形態(tài)特征,結(jié)合信號(hào)的時(shí)頻域特征,選取合適的小波基函數(shù),分解個(gè)層次的信號(hào)。

    由于小波基函數(shù)的種類較多,去除信號(hào)的噪聲需要選擇合適的小波基函數(shù),考慮到小波基函數(shù)的選取原則,在信號(hào)的去噪處理中,盡量避免對(duì)信號(hào)去噪效果的影響,因此本文選擇連續(xù)小波基函數(shù)分解并重構(gòu)異常心電多頻段弱信號(hào)。

    Step2:連續(xù)小波變換。

    異常心電多頻段弱信號(hào)()經(jīng)過連續(xù)的小波變換,得到:

    式中:()表示連續(xù)小波特征;表示小波基函數(shù)的尺度因子;表示平移因子;(·)表示小波函數(shù);表示時(shí)間。

    Step3:重構(gòu)異常心電多頻段弱信號(hào)。

    經(jīng)過小波處理之后,異常心電多頻段弱信號(hào)被分解成如下形式:

    式中:D表示第層分解得到異常心電多頻段弱信號(hào)的高頻信息;A表示第層分解得到異常心電多頻段弱信號(hào)的低頻信息。

    根據(jù)異常心電多頻段弱信號(hào)分解得到的第層高頻系數(shù)和低頻系數(shù),對(duì)異常心電多頻段弱信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),完成異常心電多頻段弱信號(hào)的去噪處理。

    1.3 設(shè)計(jì)異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉算法

    在設(shè)計(jì)異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉算法時(shí),利用融合模糊聚類算法對(duì)輸入的異常心電多頻段弱信號(hào)進(jìn)行聚類,結(jié)合平均采樣處理聚類后的信號(hào),通過差分相關(guān)算法將異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉過程中的損耗去除,實(shí)現(xiàn)異常心電多頻段弱信號(hào)的捕捉。

    異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉算法的實(shí)驗(yàn)過程如下:

    Step1:利用心電圖中的頻域信號(hào)與時(shí)域相乘,得到異常心電多頻段弱信號(hào)()=+,以一個(gè)心電信號(hào)的波長(zhǎng)為周期,利用融合模糊聚類算法對(duì)()進(jìn)行聚類處理,將其轉(zhuǎn)換成周期型聚類信號(hào)。

    將異常心電多頻段弱信號(hào)的生成時(shí)間定義為,心電信號(hào)在一個(gè)波長(zhǎng)內(nèi)的采樣值為,對(duì)所有異常心電多頻段弱信號(hào)采樣點(diǎn)生成點(diǎn)序列。

    Step2:循環(huán)計(jì)算聚類后的異常心電多頻段弱信號(hào)和時(shí)頻域信號(hào),得到:

    式中:表示信號(hào)的擾動(dòng)因子;S表示融合模糊聚類算法的輸出值;?表示異常心電多頻段弱信號(hào)序列的原始時(shí)間點(diǎn);th表示心電信號(hào)生成通道噪聲;表示采樣點(diǎn)數(shù)量。

    根據(jù)公式(10)的計(jì)算,得到的計(jì)算表達(dá)式,即:

    式中:γ表示異常心電多頻段弱信號(hào)的聚類輸出值;γ表示異常心電多頻段弱信號(hào)的聚類輸入值;v表示聚類系數(shù)。

    Step3:對(duì)于后期輸入的異常心電多頻段弱信號(hào),重復(fù)操作Step1和Step2,將累計(jì)計(jì)算的結(jié)果利用融合模糊聚類算法再一次進(jìn)行聚類處理,得到聚類結(jié)果:

    Step4:如果聚類結(jié)果中的最大峰值比閾值大,就說明異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉成功,否則就需要重新搜索。

    在捕捉異常心電多頻段弱信號(hào)的過程中,利用融合模糊聚類算法,設(shè)置一個(gè)捕捉步長(zhǎng)Δλ,構(gòu)建異常心電多頻段弱信號(hào)的二次曲線模型,即:

    式中:λ表示異常心電多頻段弱信號(hào)的聚類值;,和表示聚類系數(shù)。

    根據(jù)異常心電多頻段弱信號(hào)的二次曲線特征,得到異常心電多頻段弱信號(hào)的頻移,即:

    將Step4中成功捕捉到的異常心電多頻段弱信號(hào)與頻移疊加,實(shí)現(xiàn)異常心電多頻段弱信號(hào)的快速捕捉,即:

    綜上所述,完成了異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉算法的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了異常心電多頻段弱信號(hào)的快速捕捉。

    2 仿真實(shí)驗(yàn)分析

    2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    為了驗(yàn)證文中方法在異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉中的性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)所用到的數(shù)據(jù)來自某醫(yī)院數(shù)據(jù)庫(kù)中心律失?;颊叩男碾姅?shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)過程中,為了模擬真實(shí)狀態(tài)下患者的異常心電多頻段弱信號(hào),將不同特征的噪聲干擾信號(hào)聚類到異常心電多頻段弱信號(hào)中。該數(shù)據(jù)中通常會(huì)包括各種噪聲干擾信號(hào),并映射到異常心電多頻段弱信號(hào)中,避免對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。

    2.2 設(shè)置仿真參數(shù)

    基于2.1節(jié)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源,設(shè)置了如表1所示的仿真參數(shù)。

    表1 仿真參數(shù)

    2.3 設(shè)置實(shí)驗(yàn)指標(biāo)

    在表1仿真參數(shù)的支撐下,利用準(zhǔn)確率、靈敏度和特異性三個(gè)指標(biāo)衡量異常心電多頻段弱信號(hào)的捕捉性能,計(jì)算公式如下:

    式中:TP表示異常心電多頻段弱信號(hào)正樣本被認(rèn)定為正樣本的個(gè)數(shù);TN表示異常心電多頻段弱信號(hào)負(fù)樣本被認(rèn)定為負(fù)樣本的個(gè)數(shù);FN表示異常心電多頻段弱信號(hào)正樣本被認(rèn)定為負(fù)樣本的個(gè)數(shù);FP表示異常心電多頻段弱信號(hào)負(fù)樣本被認(rèn)定為正樣本的個(gè)數(shù)。

    2.4 結(jié)果分析

    為了充分證明基于融合模糊聚類算法的異常心電多頻段弱信號(hào)快速捕捉方法在捕捉任務(wù)中的性能,選擇9 000個(gè)信號(hào)樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),1 000個(gè)信號(hào)樣本作為測(cè)試數(shù)據(jù),引入基于多通道卷積的捕捉方法和基于動(dòng)態(tài)模糊決策樹的捕捉方法作對(duì)比,結(jié)果如下。

    三種方法在異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉準(zhǔn)確率方面的測(cè)試結(jié)果如圖1所示。

    圖1 異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉準(zhǔn)確率測(cè)試結(jié)果

    圖1的結(jié)果顯示,與基于多通道卷積的捕捉方法和基于動(dòng)態(tài)模糊決策樹的捕捉方法相比,基于融合模糊聚類算法的捕捉方法在捕捉異常心電多頻段弱信號(hào)時(shí)的準(zhǔn)確率更高,隨著異常心電多頻段弱信號(hào)樣本數(shù)量的增加,捕捉準(zhǔn)確率呈現(xiàn)下降趨勢(shì),但是仍然高于90%。

    三種方法在異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉靈敏度方面的測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

    圖2 異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉靈敏度測(cè)試結(jié)果

    由圖2的結(jié)果可知,本文方法在異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉靈敏度方面可以達(dá)到80%以上,而其他兩種方法的捕捉靈敏度均低于60%,說明本文方法在信號(hào)捕捉靈敏度上具有更大優(yōu)勢(shì)。

    三種方法在異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉特異性方面的測(cè)試結(jié)果如圖3所示。

    從圖3的結(jié)果得出,基于多通道卷積的捕捉方法和基于動(dòng)態(tài)模糊決策樹的捕捉方法在捕捉異常心電多頻段弱信號(hào)時(shí)的特異性在50%以下,而本文方法在捕捉異常心電多頻段弱信號(hào)時(shí)的特異性更高,可以達(dá)到77.8%以上,具有更好的捕捉性能。

    圖3 異常心電多頻段弱信號(hào)捕捉特異性測(cè)試結(jié)果

    3 結(jié) 語(yǔ)

    本文提出一種基于融合模糊聚類算法的異常心電多頻段弱信號(hào)快速捕捉方法。經(jīng)測(cè)試發(fā)現(xiàn),該方法在信號(hào)捕捉準(zhǔn)確率、靈敏度和特異性方面具有更好的性能。但是本文的方法還存在很多不足,在今后的研究中,希望可以繼續(xù)改進(jìn)信號(hào)捕捉算法,豐富實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,提高信號(hào)捕捉能力。

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