心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)療監(jiān)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]心電信號(hào)的監(jiān)測(cè)和分析是監(jiān)護(hù)儀、心電圖機(jī)等儀器的一個(gè)重要功能。心電信號(hào)的采集通常在多個(gè)導(dǎo)聯(lián)上同時(shí)進(jìn)行，對(duì)于采集到的多導(dǎo)聯(lián)信號(hào)，儀器通常只選擇一個(gè)導(dǎo)聯(lián)的信號(hào)進(jìn)行后續(xù)分析，如QRS(magnetic resonance ang1graphy，磁共振血管造影)檢波等。若用來分析的導(dǎo)聯(lián)的電極與人體接觸不良時(shí)，采集的心電信號(hào)會(huì)受到嚴(yán)重干擾。
[0003]傳統(tǒng)的心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法是在一段長度的信號(hào)上計(jì)算若干種特征量，然后通過與預(yù)先設(shè)置的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行比較，判斷信號(hào)質(zhì)量的好壞及選擇合適導(dǎo)聯(lián)。從一段長度的信號(hào)上獲取的特征量很難反應(yīng)信號(hào)短時(shí)間的突變情況，手動(dòng)設(shè)定參數(shù)的工作量大，并且泛化能力不強(qiáng)，此外還需要進(jìn)行QRS檢波才能完成信號(hào)質(zhì)量的判斷及導(dǎo)聯(lián)的選擇。傳統(tǒng)的心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法存在準(zhǔn)確度低的缺點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于此，有必要針對(duì)上述問題，提供一種準(zhǔn)確度高的心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法和系統(tǒng)。
[0005]—種心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法，包括以下步驟:
[0006]對(duì)獲取的相同時(shí)間段的心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到各所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征量，所述全局特征量包括所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量；
[0007]根據(jù)所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量對(duì)對(duì)應(yīng)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行分類，得到各所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量等級(jí)；
[0008]提取不同信號(hào)質(zhì)量等級(jí)的所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量進(jìn)行訓(xùn)練得到質(zhì)量分類器；
[0009]根據(jù)所述質(zhì)量分類器對(duì)各所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行篩選，得到并輸出最優(yōu)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)。
[0010]一種心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇系統(tǒng)，包括:
[0011]特征提取模塊，用于對(duì)獲取的相同時(shí)間段的心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到各所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征量，所述全局特征量包括所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量；
[0012]信號(hào)分類模塊，用于根據(jù)所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量對(duì)對(duì)應(yīng)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行分類，得到各所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量等級(jí)；
[0013]模型訓(xùn)練模塊，用于提取不同信號(hào)質(zhì)量等級(jí)的所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量進(jìn)行訓(xùn)練得到質(zhì)量分類器；
[0014]信號(hào)篩選模塊，用于根據(jù)所述質(zhì)量分類器對(duì)各所述心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行篩選，得到并輸出最優(yōu)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)。
[0015]上述心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法和系統(tǒng)，對(duì)獲取的相同時(shí)間段的心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征量;根據(jù)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量對(duì)對(duì)應(yīng)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行分類，得到各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量等級(jí)。提取不同信號(hào)質(zhì)量等級(jí)的心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量進(jìn)行訓(xùn)練得到質(zhì)量分類器;根據(jù)質(zhì)量分類器對(duì)各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行篩選，得到并輸出最優(yōu)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)。通過提取心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征量進(jìn)行信號(hào)分類和建模篩選，引入了池化的局部特征值來表達(dá)信號(hào)的狀態(tài)，能很好的反映信號(hào)在局部時(shí)間的突變情況，準(zhǔn)確度高。整個(gè)過程無需人員進(jìn)行干預(yù)，節(jié)約時(shí)間及人力資源，在QRS檢波前便可完成信號(hào)質(zhì)量的判斷及導(dǎo)聯(lián)的選擇，節(jié)約計(jì)算量。
【附圖說明】
[0016]圖1為一實(shí)施例中心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法的流程圖；
[0017]圖2為一實(shí)施例中對(duì)獲取的相同時(shí)間段的心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征量的流程圖；
[0018]圖3為一實(shí)施例中提取心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的局部特征量的示意圖；
[0019]圖4為一實(shí)施例中根據(jù)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量對(duì)對(duì)應(yīng)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行分類，得到各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量等級(jí)的流程圖；
[0020]圖5為另一實(shí)施例中心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法的流程圖；
[0021]圖6為一實(shí)施例中心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖；
[0022]圖7為一實(shí)施例中特征提取模塊的結(jié)構(gòu)圖；
[0023]圖8為一實(shí)施例中信號(hào)分類模塊的結(jié)構(gòu)圖；
[0024]圖9為另一實(shí)施例中心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]—種心電導(dǎo)聯(lián)智能選擇方法，適用于監(jiān)護(hù)儀、心電圖機(jī)等儀器的心電導(dǎo)聯(lián)篩選。如圖1所示，上述包括以下步驟:
[0026]步驟S110:對(duì)獲取的相同時(shí)間段的心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征量。
[0027]獲取在相同時(shí)間段內(nèi)采集到的心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行特征提取，以用作對(duì)信號(hào)進(jìn)行篩選。全局特征量具體包括心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量，池化的局部特征量即指在信號(hào)的局部區(qū)域進(jìn)行計(jì)算并池化處理后得到的特征量。在其中一個(gè)實(shí)施例中，如圖2所示，步驟SI 10包括步驟SI 12至步驟SI 16。
[0028]步驟S112:分別計(jì)算各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波，提取積分波的最大值。對(duì)各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行處理得到積分波，并提取積分波的最大值作為對(duì)應(yīng)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征量的一個(gè)維度。
[0029]步驟S113:分別提取各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的基線信號(hào)和高頻噪聲信號(hào)。提取各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的基線信號(hào)和高頻噪聲信號(hào)的具體方式并不唯一，可根據(jù)實(shí)際情況選擇，本實(shí)施例中利用中值濾波提取中線信號(hào)，利用巴特沃斯濾波器提取高頻噪聲信號(hào)。在其他實(shí)施例中，也可以是通過低通濾波器或其他方式獲取基線信號(hào)，可以是通過切比雪夫?yàn)V波器或其他方式獲取高頻噪聲信號(hào)。
[0030]步驟S114:根據(jù)預(yù)設(shè)長度和步長對(duì)各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行切片處理，得到多個(gè)信號(hào)段切片。對(duì)各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行切片處理得到多個(gè)信號(hào)段切片，如圖3所示為本實(shí)施例提取心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的局部特征量的示意圖。預(yù)設(shè)長度和步長的具體取值并不唯一，本實(shí)施例中預(yù)設(shè)長度和步長分別為0.15s和0.05s。
[0031]步驟SI15:分別提取各信號(hào)段切片上心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的高度、積分波的高度、基線信號(hào)的高度以及高頻噪聲信號(hào)的均值、方差、峰度和峭度，作為各信號(hào)段切片的局部特征量。
[0032]本實(shí)施例中獲取各個(gè)信號(hào)段切片上心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的高度、積分波的高度、基線信號(hào)的高度以及高頻噪聲信號(hào)的均值、方差、峰度和峭度作為對(duì)應(yīng)信號(hào)段切片的局部特征量，以用作后續(xù)步驟池化處理后進(jìn)行信號(hào)分類和篩選操作。采集心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)以及提取得到的積分波、基線信號(hào)和高頻噪聲信號(hào)的相關(guān)參數(shù)作為局部特征量，提高對(duì)信號(hào)的短時(shí)間突變的反應(yīng)能力。可以理解，在其他實(shí)施例中，也可獲取信號(hào)段切片上心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的其他參數(shù)作為局部特征量。
[0033]步驟S116:對(duì)各信號(hào)段切片提取的局部特征量進(jìn)行最大值池化處理，得到池化的局部特征量。對(duì)信號(hào)段切片提取得到的局部特征量進(jìn)行最大值池化處理，得到對(duì)應(yīng)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的池化的局部特征量作為全局特征量的其他維度，以用作后續(xù)進(jìn)行信號(hào)分類和篩選。最大值池化(max pooling)處理指計(jì)算所有被池化特征量在各個(gè)維度上的最大值，并將此最大值作為池化特征量在該維度上的值。
[0034]步驟SI20:根據(jù)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的積分波的最大值和池化的局部特征量對(duì)對(duì)應(yīng)心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)進(jìn)行分類，得到各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量等級(jí)。通過提取得到的各心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的全局特征值，可完成對(duì)所有心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)的分類，得到對(duì)應(yīng)的信號(hào)質(zhì)量等級(jí)。信號(hào)質(zhì)量等級(jí)的具體劃分可根據(jù)實(shí)際情況確定，本實(shí)施例中信號(hào)質(zhì)量等級(jí)包括優(yōu)秀和不及格兩種等級(jí)，在其