一種用于心臟生理電信號的處理方法與流程

技術領域：

本發明屬于通信領域，涉及一種生理電信號的處理方法，尤其是一種用于心臟生理電信號的處理方法。

背景技術：
：

心率變異性信號作為心血管系統的輸出信號，是判斷心臟自主神經功能最好的指標，能為心血管疾病的研究提供有用的生理病理信息。近些年，隨著人們對健康的關注，體育運動越來越成為日常生活不可缺少的部分。因此對心率變異性信號的研究逐漸被眾多運動科學研究者重視。正常情況下，心臟節律的變化受到自主神經系統的控制交感神經和副交感神經兩者協調工作，調節人體心肺器官的正常運轉，使人體的血壓，心率，體溫等保持在一個恒定的范圍。當人體在不同時段運動時，心臟節律的變化不僅受到自主神經系統的控制，還受到生理節律的影響，對心臟生理電信號的研究可以對心臟節律的變化提供間接測量指標。

現有技術對心率變異性信號的處理方法是進行傅里葉變換，只分析其頻譜和功率譜，導致分析的結果不夠準確。大量的研究表明心率變異性信號是一種具有混沌特性的非線性信號，而分形理論是描述信號混沌特性的重要手段，但是截止目前，尚未見將分形理論用于不同運動狀態下的心率變異性信號的報道。而且對不同運動狀態下的心率變異性信號研究都是在同一時段下進行的，但是人們在現實生活中往往根據自己的工作和生活規律來安排運動時間。有些人習慣在上午進行體育鍛煉，但是有學者指出上午運動可誘發心律失常和心肌梗死。因此不同時段運動對身體機能的影響一直是學者長期爭論的話題，至今沒有統一的結論。因此需要提出一種新的技術方案解決上述問題。

技術實現要素：
：

本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供一種用于心臟生理電信號的處理方法，通過對采集到的生理電信號進行分組，檢測所述生理電信號的qrs波群，對qrs波群進行整形，確定rr間期，提取r波信號，得到時域心率變異性信號序列，分析時域心率變異性信號的相關性，獲得心率變異性信號生理參數值；分析時域心率變異性信號的多重分形性，獲得心率變異性信號生理參數值。

心率變異性信號作為心血管系統的的輸出信號，是判斷自主神經活動最好的指標，能為心血管疾病的研究提供有用的生理病理信息。當外界刺激或者內部刺激的變化，心臟每次跳動之間的間期都會有微小的差異，每次心跳間期的變化范圍就是心率變異性。正常情況下，人體心跳間期的變化受交感神經和副交感神經控制。當人體在不同時段運動時，人體心跳間期的變化不僅受交感神經和副交感神經控制，同時還受到不同時段人體生理節律的影響。心率變異性越高，表明心臟能越快的適應內部或外部環境，交感神經和副交感神經之間相互作用良好，心率變異性越低，表明機體的適應能力較差。因此心率變異性信號可以作為反映自主神經系統功能的間接生理指標。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：

一種用于心臟生理電信號的處理方法，包括以下步驟：

步驟一：對采集到的生理電信號進行分組；

步驟二：檢測所述生理電信號的qrs波群，對qrs波群進行整形，確定rr間期，提取r波信號，得到時域心率變異性信號序列；

步驟三：分析時域心率變異性信號的相關性，獲得心率變異性信號生理參數值；

步驟四：分析時域心率變異性信號的多重分形性，獲得心率變異性信號生理參數值。

所述步驟一中采集到的生理電信號分為上午運動前、上午運動中、上午運動后、下午運動前、下午運動中、下午運動后六種不同狀態，每種狀態為一組。

所述步驟二中包括：

對采集到的生理電信號進行放大，濾波；檢測放大后的生理電信號的qrs波群，并對檢測到的qrs波群進行波形整形，剔除異搏，確定rr間期，提取r波信號，得到時域心率變異性信號序列；rr間期是指兩個rr波峰之間的時間間隔。

所述步驟二中，保留rr間期滿足如下不等式的信號，得到心率變異性序列，每個序列包含1500個數據點；

其中rri是rr間期序列，是rr間期序列的平均值。

所述步驟三包括：

計算各組時域心率變異性信號的標準hurst指數h(2)，計算各組數據的標準hurst指數的平均值和離散度，以及不同時段下標準hurst指數的波動值。

所述步驟三中不同時段下標準hurst指數的波動值是用各組時域心率變異性信號的最大hurst指數和最小hurst指數差值的絕對值來計算。

所述步驟四包括：

計算標準hurst指數下的質量指數譜和多重分形譜；

計算每組數據的質量指數譜和多重分形譜的平均值，得到質量指數譜與分形介數的關系和多重指數譜和奇異指數的關系。

本發明在通過研究心率變異性信號，建立該信號的相關性和多重分形性與自主神經調控間的關系并揭示生理節律對三者關系的影響。從而使得研究人員更好的利用研究結果分析自主神經調控和生理節律對心臟的生理功能產生的影響。

附圖說明：

圖1是一種探測不同運動狀態對心臟節律影響的方法的流程圖；

圖2是正常心電圖波形示意圖；

圖3是信號放大電路；

圖4是信號濾波電路。

具體實施方式：

下面結合附圖對本發明做進一步詳細描述：

參見圖1，一種探測一種探測不同運動狀態對心臟節律影響的方法的實施方式包括：

步驟一，對采集到的生理電信號進行分組；

其中生理信號可以分為兩類：一類是電信號和電活動衍生的信號，例如心電信號和心磁信號，另一類是非電信號，例如體溫、呼吸、血壓等。

心臟可以看做是人體的電源，心臟周圍具有導電性的組織和體液將心肌細胞電位變化的總和傳導并反映到體表。人體體表分布的各點中，有些點之間的電位相等，有些點之間存在著電位差。通過電極或者傳感器測量體表上非等電位的電位差，記錄數據可作為接下來用于分析處理的生理電信號。其中將采集到的生理電信號分為六組，分別對應上午和下午運動前、中、后六種不同狀態。

步驟二，檢測所述生理電信號的qrs波群，對qrs波群進行整形，確定rr間期，提取r波信號，得到時域心率變異性信號序列；

其中對采集到的生理電信號進行放大，濾波；檢測所述生理電信號的qrs波群，確定rr波峰位置，提取r波信號；

對生理電信號進行放大，生理電信號源產生的信號幅度小、頻率低，而且生物電信號源內阻高，存在較強的背景噪聲和干擾，而生物電放大器是為了測量生物電位而專門設計的放大器，其最主要的作用就是把微弱的生物電位信號的幅度放大。以便進一步處理、記錄或顯示。因此要求生物電放大器具有高輸入阻抗、高共模抑制比、高增益、低噪聲、低溫漂、合適的頻帶寬度和動態范圍等特性。而放大器的輸入阻抗、噪聲、漂移及共模抑制比等特性的好壞主要由前置放大器所決定。為了克服測量生物電時伴隨的較強的模干擾在生物電放大器的前置級通常采用差動放大以提高共模抑制比。

放大級通常包括初級差分放大和運放構成的主放大級，初級差分放大采用的是三運放前置放大電路，主放大極由一個集成運放和電阻構成。如圖3所示它的第一級是有兩個運放a1和a2組成，信號由兩個同相輸入差分放大器因而有很高的的輸入阻抗可達1mω以上第二級是由a3構成的基本差分放大器。由于理想運放輸入阻抗近似為零。a1和a2輸入端的兩個電阻r2與電位器r1相并聯，所以可以得到

其中r1＝4kω，r2＝2kω，r3＝2kω，r4＝500ω，r5＝5kω。其中ad表示對有用差模信號電壓的放大倍數。

對生理電信號進行濾波，是將放大后的生理電信號進行濾波，保留一定范圍的信號。生物電信號是低頻微弱信號,采用有源濾波器,濾波器的階數越高,濾波器濾出的效果越好,此次設計中采用的是二階濾波器.這次設計中采用的是二階低通濾波器。二階低通濾波器的參數設定要根據心電的頻率范圍和二階低通濾波器的性質行設定，二階低通濾波器的傳遞函數是：

其中c1＝0.12μf，c2＝0.13μf。

qrs波群檢索，是指檢測qrs波群，并對檢測到的qrs波群進行波形整形，得到r波信號。如圖2一個正常的心電圖，由p波、qrs波群、t波等組成。每個具體的波都對應著特定的心臟活動和電生理階段。與其他波形相比，r波具有較高的的幅值。在計算心率數據時，rr間期是指兩個rr波峰之間的時間間隔，保留rr間期滿足如下不等式的信號，獲得時域心率變異性信號，每個心率變異性信號包含5000個數據點。

其中rri是rr間期序列，是rr間期序列的平均值。

步驟三，分析時域心率變異性信號的相關性，獲得心率變異性信號生理參數值。

其中建立去勢波動分析模型，得到趨勢函數和波動函數。選取子區間長度s從10到n/4做等值變化(n為樣本數據總個數)，計算分形介數q＝2時各組時域心率變異性信號的標準hurst指數h(2)，計算各組數據的標準hurst指數的平均值和離散度，以及不同時段下標準hurst指數的波動值。

局部趨勢函數和波動函數的具體建立方法如下：

(1)構造長度為n的時間序列{xk}的去均值和序列y(i):

式中表示序列{xk}的均值。

(2)將新序列y(i)按照i由小到大的和由大到小各劃分成ns個長度為s的不相交子區間，其中ns＝int(n/s)這樣共得到2ns個子區間。

(3)對每個子區間v(v＝1,2,......2ns)內的s個點，用最小二乘法進行k階多項式擬合，得到局部趨勢函數yv(i)：

yv(i)＝a1i^k+a2i^k-1+.........+aki+ak+1i＝1,2,.....s；k＝1,2......,

(4)計算均方誤差f²(s,v)

對于2ns個子區間，q階波動函數fq(s)，其中q為分形階數。

當q≠0時，得到波動函數為：

當q＝0時，得到波動函數為：

fq(s)與子區間長度s滿足關系：fq(s)∝s^h(q)其中h(q)為廣義赫斯特指數。在不同q值條件下，將波動函數fq(s)與子區間長度s取對數后進行線性回歸擬合，即可得到廣義赫斯特指數的值，取分形介數q＝2時，得到標準赫斯特指數。計算各組數據的標準hurst指數的平均值和離散度，以及不同時段下標準hurst指數的波動值。

其中離散度δ的表示如下：

其中波動值δh的表示如下：用樣本中最大hurst指數和最小hurst指數差的絕對值來表示。

δh＝|hmax-hmin|

hurst指數的波動范圍反映了hrv信號的相關性波動范圍的大小。

步驟四，分析時域心率變異性信號的多重分形性，獲得心率變異性信號生理參數值。

其中取q值從-10到10變換，做出h(q)隨q變換的曲線圖，曲線的波動幅度大小表明hrv信號的多重分形程度的強弱，通過去勢波動分析模型中的廣義hurst指數可將時間序列的相關性和多重分形性聯系在一起，分明從單分形維數和多分形維數的角度描述時間序列的混沌特征。在本發明中，對心率變異性信號的多重分形分析運用了質量指數譜和多重分形譜的理論，具體方法如下：利用去勢波動分析模型所得到的廣義hurst指數和質量指數譜τ(q)和多重分形譜f(a)，計算h(q)相對應的τ(q)和f(a)。

其中

τ(q)＝qh(q)-1

其中a為holder奇異指數。計算每組數據的質量指數譜和多重分形譜的平均值，得到質量指數譜與分形介數的關系圖和多重指數譜和奇異指數的關系。從整體上研究心率變異性信號的多重分形性。

本發明中特征生理參數的提取包括，心率變異性信號序列的局部趨勢函數(yv(i))，局部趨勢函數的均方誤差(f²(s,v))，波動函數(fq(s))，標準赫斯特指數(h(2))，質量指數譜(τ(q))，分形指數譜(f(a))，holder奇異指數(a)。心率變異性信號生理參數能夠反映自主神經系統功能的變化，即交感神經與副交感神經功能變化的。自主神經主要是控制人體內臟器官在不同狀態下的活動，交感神經興奮時，心輸出與心率增加，副交感神經則相反，二者相互作用，共同調節人體心臟器官的運轉。當人體的這一自主神經功能發生紊亂時，會出現一系列的病癥。在本發明中，對于不同時段不同運動狀態下心率變異性信號的研究反映了生理節律和運動對人體心臟節律的影響，使得分析結果更加的準確。

本發明中，去勢波動分析模型用于區分不同時段不同運動狀態下的心率變異性信號序列的相關性，其中的標準赫斯特指數描述該樣本的心率變異性信號的相關性，不同分形階數下的質量指數譜和多重分形譜反映了率變異性信號序列的多重分形性，結果顯示不同時段心率變異性信號的相關性和多重分形性有明顯差異，反映了生理節律對心臟功能狀態的影響。

綜上所述，本發明實施例考慮到人體自身的生理節律，揭示了生理節律與自主神經調控對心臟節律的影響，為運動員科學訓練，普通人科學健身提供理論依據，并為運動醫學的發展提供有價值的信息。

以上所述，僅是本發明的較佳實施例而已，并非對本發明作任何形式上的限制，雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然而并非用以限定本發明,任何熟悉本專業的技術人員,在不脫離本發明技術方案范圍內，當可利用上述揭示的方法及技術內容作出些許的更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發明技術方案的內容，依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，仍屬于本發明技術方案的范圍內。