專(zhuān)利名稱(chēng)：一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法
一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明具體涉及一種基于雙密度小波變換及支持向量機(jī)的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法， 通過(guò)該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)體表獲取的竇房結(jié)電圖進(jìn)行信息處理與識(shí)別。從而使基于竇房結(jié)電圖的識(shí)別在臨床醫(yī)學(xué)的應(yīng)用得到極大提升，在方法和技術(shù)上確保竇房結(jié)電圖識(shí)別的高準(zhǔn)確性及高效性。
背景技術(shù)：
竇房結(jié)是由特殊細(xì)胞構(gòu)成的位于人體右心房上的一個(gè)特殊的小結(jié)節(jié)。竇房結(jié)可以自動(dòng)、有節(jié)律地產(chǎn)生電流，電流按傳導(dǎo)組織的順序傳送到心臟的各個(gè)部位，從而引起心肌細(xì)胞的收縮和舒張。竇房結(jié)電圖是一種高分辨率的心電圖，可以直接檢測(cè)到竇房結(jié)電位，表征竇房結(jié)的電活動(dòng)，是臨床研究心律失常的重要依據(jù)。通過(guò)竇房結(jié)電圖可以對(duì)竇房結(jié)起搏功能及竇房間的傳導(dǎo)進(jìn)行分析，并且能夠?qū)ΤＲ?guī)心電圖無(wú)法獲取的某些微小電位變化起到重要的補(bǔ)充作用。竇房結(jié)電圖的臨床作用包括(I) 了解竇房結(jié)的起搏功能。通過(guò)P前波診斷竇性心律。(2)精確測(cè)量竇房結(jié)傳導(dǎo)時(shí)間。
竇房結(jié)電圖由P前波、A波、V波、T波及U波組成，A波、V波、T波及U波分別與常規(guī)心電圖的P波、QRS復(fù)合波、T波及U波對(duì)應(yīng)，并且表達(dá)的生理意義相同。竇房結(jié)電圖波形的形態(tài)、幅值等參數(shù)與被測(cè)對(duì)象的體質(zhì)、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及測(cè)試條件有關(guān)，因此所獲取的竇房結(jié)電圖具有多樣性和復(fù)雜性，給臨床醫(yī)生的診斷帶來(lái)一定的難度。因此準(zhǔn)確定位各特征波形， 是進(jìn)行竇房結(jié)診斷的重要前提和依據(jù)。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種基于雙密度小波變換及支持向量機(jī)的竇房結(jié)電圖(SNE) 識(shí)別方法。 該方法首先對(duì)竇房結(jié)電圖信號(hào)進(jìn)行基于雙變量收縮函數(shù)的小波濾波處理，然后對(duì)去干擾的信號(hào)進(jìn)行4層雙密度小波變換，并對(duì)第4層的尺度函數(shù)X (η)采用自適應(yīng)斜率方法進(jìn)行V波峰值定位，在此基礎(chǔ)上對(duì)A波峰值進(jìn)行定位并計(jì)算A波的時(shí)間寬度特征ΤΑ，然后定位P前波起止點(diǎn)，并得到竇房結(jié)傳導(dǎo)時(shí)間TSACT，再分別計(jì)算A波及P前波兩個(gè)雙密度小波系數(shù)的交叉熵Ha和ΗΡ，并將上述特征參數(shù)TA，TsactjHa和Hp串聯(lián)融合，得到融合特征向量Fsne =[TaTsactHaHp],最后采用小波支持向量機(jī)對(duì)特征向量進(jìn)行分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)了竇房結(jié)功能的識(shí)別。
本發(fā)明為一種基于雙密度小波變換及支持向量機(jī)的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，包括以下步驟
S1:首先對(duì)獲取的竇房結(jié)電圖(SNE)進(jìn)行預(yù)處理；
S2 :對(duì)SI中得到的信號(hào)進(jìn)行雙密度小波變換分解；
S3 :對(duì)S2中的尺度函數(shù)，進(jìn)行特征波形A波和P前波的定位及特征參數(shù)測(cè)量；
S4 :對(duì)S3中檢測(cè)到的A波及P前波對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)進(jìn)行小波交叉熵計(jì)算；
S5 :對(duì)S3與S4中獲得的特征參數(shù)及小波交叉熵特征進(jìn)行特征融合；
S6 :對(duì)S5中融合后的特征利用小波支持向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi)，并輸出評(píng)價(jià)竇房結(jié)功能的診斷結(jié)果。
竇房結(jié)電信號(hào)是微伏級(jí)的弱電信號(hào)，在體表采集的過(guò)程中，會(huì)引入基線漂移、工頻干擾、肌電干擾等多種噪聲的干擾。為了提取準(zhǔn)確的竇房結(jié)電信號(hào)，首先需要對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理濾波。
進(jìn)一步，所述步驟I中對(duì)獲取的高分辨率竇房結(jié)電圖預(yù)處理，具體包括以下步驟
Sll :對(duì)獲取的原始竇房結(jié)信號(hào)進(jìn)行4層bior5. 5小波變換，得到小波系數(shù)％，j = I 4；
S12:定義以第k個(gè)小波系數(shù)為中心的信號(hào)子段N(k)，利用N(k)區(qū)間中的小波系數(shù)估計(jì)此區(qū)域的信號(hào)方差<4 ；
S12 :利用魯棒中值估計(jì)器之2e Wj，估計(jì)N(k)噪聲方差；" 0.6745
S13 :由物理模型 σ 2 = σ χ2+σ η2，利用< =—Σ 兄2和# _2 - 2 ⑴計(jì)^ y,eN(k)σχ - niax^^ -ση，u)算原始信號(hào)方差估計(jì)值，M為是信號(hào)N(k)的長(zhǎng)度；max(jK2 + K2 -么，0)
S14 :利用文，求出去噪后小波系數(shù)的估計(jì)值； 1 4Υ'+Υ2 1
S15 :對(duì)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，從而得到去除干擾的SNE信號(hào)。
進(jìn)一步，所述步驟2，對(duì)SI中得到的信號(hào)進(jìn)行雙密度小波變換，具體實(shí)現(xiàn)步驟為
S21 :雙密度小波變換由一個(gè)尺度函數(shù)Φ⑴和兩個(gè)小波函數(shù)V1⑴、￥2(t)構(gòu)成， 兩個(gè)小波函數(shù)之間有O. 5個(gè)單位的偏移，并且在變換過(guò)程中采用過(guò)采樣。雙密度小波降低了平移敏感性，有近似的平移不變性。雙密度小波變換尺度和小波方程為
Φ^) =(η)Φ(2 - η) ,ψ, it) = ht { )φ(2 - ), (i = 1,2),化⑴ ^ Vl(t_0.5)ηη(I)
S22 :將去除干擾后的竇房結(jié)電信號(hào)通過(guò)三通道濾波器系統(tǒng)Iitl(η)，^ (η)和112(11) 進(jìn)行4層分解，得到小波系數(shù)Vi(i = 1，2)。h0(n)為低通濾波器,Ii1 (n) h2(n)為高通濾波器；
S23 :取4層分解后得到的尺度函數(shù)X (η)，檢測(cè)竇房結(jié)信號(hào)的特征波形。
進(jìn)一步，所述步驟3，利用S2中得到重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行特征波形的定位及參數(shù)測(cè)量，具體實(shí)現(xiàn)步驟為
S31 :由于V波在竇房結(jié)店信號(hào)中斜率最大，因此先定位V波信號(hào)；
具體方法:對(duì)S2中得到的信號(hào)X (η)，連續(xù)3點(diǎn)滑動(dòng)平均y (η) = [χ (η_1) +χ (η) +χ (η+1) ] /3， 然后計(jì)算斜率Slope (η) = [y(n)-y(n-3)]/3 ;得至撮大的斜率+Slopemax及最大負(fù)斜率-Slopemax,當(dāng)計(jì)算得到的斜率在[-Slopemax,+Slopemax]的50%范圍內(nèi)，并且χ (η)的最大值出現(xiàn)在檢測(cè)到正斜率最大值后面O.1秒內(nèi)時(shí)，此最大值即為V波峰值。連續(xù)尋找到4個(gè)V波，并以這4個(gè)最大正負(fù)斜率的平均值作為參考開(kāi)始進(jìn)行V波波峰的檢測(cè)，當(dāng)新的正負(fù)斜率最大值大于原有最大值的60%時(shí)，以公式 (O. 8*Slopeig有+0. 2*Slope#)對(duì)參考最大斜率進(jìn)行更新，并作為下一次檢測(cè)的判據(jù)。如此不斷更新，可以檢測(cè)到V波峰值點(diǎn)；S32 :當(dāng)檢測(cè)到V波峰值后，在峰值前0. 2秒到0. 1秒范圍內(nèi)找最大值，最大值的位 置即為A波的峰值；S33 :對(duì)S22中的小波系數(shù)V i (i = 1，2)在A波峰值前0. 11秒及A波峰值后0. 07 秒范圍內(nèi)各自尋找前后第一個(gè)過(guò)零點(diǎn)，然后分別取來(lái)自?xún)蓚€(gè)小波系數(shù)前后過(guò)零點(diǎn)位置的均 值，即為A波的起點(diǎn)和終點(diǎn)，由此得到A波的時(shí)間寬度特征Ta。再將特征點(diǎn)位置映射到x(n) 相應(yīng)的位置上；S34 :在確定A波起始點(diǎn)后，對(duì)P前波進(jìn)行定位。P前波是竇房結(jié)電位波，竇房結(jié)電 位是位于P波起始點(diǎn)之前的低頻、低幅信號(hào)。P前波的持續(xù)時(shí)間稱(chēng)為竇房傳到時(shí)間Tsact，它 是竇房結(jié)點(diǎn)圖中竇房結(jié)電位的起點(diǎn)到P波起點(diǎn)的時(shí)間間隔。P前波是竇房結(jié)電圖中最重要 的特征波形，它的存在與否及持續(xù)時(shí)間是評(píng)價(jià)竇房結(jié)功能的關(guān)鍵指標(biāo)。P前波定位的具體方法為對(duì)S23中的信號(hào)x(n)，利用S33中定位的A波起點(diǎn)向前 0. 8s范圍內(nèi)尋找過(guò)零點(diǎn)，如果存在過(guò)零點(diǎn)，則該點(diǎn)為P前波起點(diǎn)，否則，P前波不存在。若P 前波存在計(jì)算P前波起點(diǎn)到A波起點(diǎn)的時(shí)間，即為竇房傳導(dǎo)時(shí)間Tsact，P前波不存在時(shí)Tsact =0。進(jìn)一步，所述步驟4，利用S3中檢測(cè)到的A波及P前波進(jìn)行小波交叉熵的計(jì)算，具 體實(shí)現(xiàn)步驟為S41 :選取S22中計(jì)算得到的4層雙密度小波分解的小波系數(shù)中對(duì)應(yīng)的A波及P前 波位置，取出A波小波系數(shù)Avlj，Av2j及P前波小波系數(shù)Pvlj，Pv2j，其中j = 1 4 ；S42 :計(jì)算小波能量概率分布。具體方法為單一尺度j下的小波能量Ej為該尺度下小波系數(shù)Wjk的平方和
權(quán)利要求
1.一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，其特征在于包括以下步驟 S1:首先對(duì)獲取的竇房結(jié)電圖進(jìn)行預(yù)處理； 52:對(duì)SI中得到的信號(hào)進(jìn)行雙密度小波變換分解； 53:對(duì)S2中的尺度函數(shù)，進(jìn)行特征波形A波和P前波的定位及特征參數(shù)測(cè)量； 54:對(duì)S3中檢測(cè)到的A波及P前波對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)進(jìn)行小波交叉熵計(jì)算； 55:對(duì)S3與S4中獲得的特征參數(shù)及小波交叉熵特征進(jìn)行特征融合； 56:對(duì)S5中融合后的特征利用小波支持向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi)，并輸出評(píng)價(jià)竇房結(jié)功能的診斷結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，其特征在于所述步驟SI具體包括以下子步驟 511:對(duì)獲取的原始竇房結(jié)信號(hào)進(jìn)行4層bior5. 5小波變換，得到小波系數(shù)％，j =I 4； 512:定義以第k個(gè)小波系數(shù)為中心的信號(hào)子段N(k)，利用N(k)區(qū)間中的小波系數(shù)估計(jì)此區(qū)域的信號(hào)方差； S12 :利用魯棒中值估計(jì)器尤2 =—Yi e ^估計(jì)N(k)噪聲方差；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，其特征在于所述步驟S2具體包括以下子步驟 521:雙密度小波變換由一個(gè)尺度函數(shù)Φ⑴和兩個(gè)小波函數(shù)！!^⑴、￥2(t)構(gòu)成,雙密度小波變換尺度和小波方程為
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，其特征在于所述步驟S3具體包括以下子步驟 S31:由于V波在竇房結(jié)店信號(hào)中斜率最大，因此先定位V波信號(hào)； 具體方法:對(duì)S2中得到的信號(hào)X (η),連續(xù)3點(diǎn)滑動(dòng)平均y (η) = [χ (η_1) +χ (η) +χ (η+1) ] /3,然后計(jì)算斜率Slope (η) = [y(n)-y(n_3)]/3 ;得到最大的斜率+Slope·及最大負(fù)斜率-Slopemax,當(dāng)計(jì)算得到的斜率在[-Slopemax, +Slopemax]的50 %范圍內(nèi)，并且χ (η)的最大值出現(xiàn)在檢測(cè)到正斜率最大值后面O.1秒內(nèi)時(shí)，此最大值即為V波峰值。連續(xù)尋找到4個(gè)V波，并以這4個(gè)最大正負(fù)斜率的平均值作為參考開(kāi)始進(jìn)行V波波峰的檢測(cè)，當(dāng)新的正負(fù)斜率最大值大于原有最大值的60%時(shí)，以公式(O. 8*Slopeig有+0. 2*Slope#)對(duì)參考最大斜率進(jìn)行更新，并作為下一次檢測(cè)的判據(jù)；如此不斷更新，可以檢測(cè)到V波峰值點(diǎn)； 532當(dāng)檢測(cè)到V波峰值后，在峰值前O. 2秒到O.1秒范圍內(nèi)找最大值，最大值的位置即為A波的峰值； 533:對(duì)S22中的小波系數(shù)￥i(i = 1，2)在A波峰值前O. 11秒及A波峰值后O. 07秒范圍內(nèi)各自尋找前后第一個(gè)過(guò)零點(diǎn)，然后分別取來(lái)自?xún)蓚€(gè)小波系數(shù)前后過(guò)零點(diǎn)位置的均值，即為A波的起點(diǎn)和終點(diǎn)，由此得到A波的時(shí)間寬度特征TA。再將特征點(diǎn)位置映射到χ (η)相應(yīng)的位置上； 534:Ρ前波定位的具體方法為對(duì)S23中的信號(hào)χ (η)，利用S33中定位的A波起點(diǎn)向前O.8s范圍內(nèi)尋找過(guò)零點(diǎn)，如果存在過(guò)零點(diǎn)，則該點(diǎn)為P前波起點(diǎn)，否則，P前波不存在；gP前波存在計(jì)算P前波起點(diǎn)到A波起點(diǎn)的時(shí)間，即為竇房傳導(dǎo)時(shí)間TSACT，P前波不存在時(shí)Tsact=O。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，其特征在于所述步驟S4具體包括以下子步驟 541:選取S22中計(jì)算得到的4層雙密度小波分解的小波系數(shù)中對(duì)應(yīng)的A波及P前波位置，取出A波小波系數(shù)AvipAim及P前波小波系數(shù)PvipPim，其中j = I 4 ； 542:計(jì)算小波能量概率分布；具體方法為 單一尺度j下的小波能量為該尺度下小波系數(shù)Wa的平方和
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，其特征在于所述步驟S5具體包括以下子步驟 將S3中得到的特征參數(shù)Ta和Tsact及S4中獲得的小波系數(shù)交叉熵HJPjl, PJ2)，Hp(Pjl,Pj2)，采用串聯(lián)特征融合，即得到融合特征向量為Fsne = [TaTsactHa (Pjl, PJ2) Hp(Pjl, Pj2)]。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，其特征在于所述步驟S6具體包括以下子步驟 561:選擇Molet小波Y(X) = e_Jt2/2cos5x作為支持向量機(jī)的核函數(shù)； 562:訓(xùn)練階段將竇房結(jié)功能診斷分為2類(lèi)，即正常及竇房結(jié)功能異常；每種類(lèi)別去100個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，對(duì)小波支持向量機(jī)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練； 563:測(cè)試階段對(duì)待識(shí)別分類(lèi)的竇房結(jié)特征向量，利用S62訓(xùn)練得到的分類(lèi)器，進(jìn)行分類(lèi)，輸出識(shí)別結(jié)果，實(shí)現(xiàn)竇房結(jié)功能的評(píng)價(jià)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于小波變換與支持向量機(jī)相融合的竇房結(jié)電圖識(shí)別方法，該方法首先對(duì)竇房結(jié)電圖信號(hào)進(jìn)行基于雙變量收縮函數(shù)的小波濾波處理，然后對(duì)去干擾的信號(hào)進(jìn)行4層雙密度小波變換，并對(duì)第4層的尺度函數(shù)x(n)采用自適應(yīng)斜率方法進(jìn)行V波峰值定位，在此基礎(chǔ)上對(duì)A波峰值進(jìn)行定位并計(jì)算A波的時(shí)間寬度特征TA，然后定位P前波起止點(diǎn)，并得到竇房結(jié)傳導(dǎo)時(shí)間TSACT，再分別計(jì)算A波及P前波兩個(gè)雙密度小波系數(shù)的交叉熵HA和HP，并將上述特征參數(shù)TA，TSACT，HA和HP串聯(lián)融合，得到融合特征向量FSNE＝[TATSACTHAHP]，最后采用小波支持向量機(jī)對(duì)特征向量進(jìn)行分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)了竇房結(jié)功能的識(shí)別。
文檔編號(hào)A61B5/0452GK102988042SQ20121046975
公開(kāi)日2013年3月27日 申請(qǐng)日期2012年11月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月30日
發(fā)明者王林泓, 李國(guó)軍, 尹洪劍, 周曉娜, 劉睿強(qiáng), 毛小群 申請(qǐng)人:重慶電子工程職業(yè)學(xué)院