消除信号相移的表面电生理信号处理方法和系统技术方案

本发明专利技术属于医疗设备技术领域，具体涉及一种消除信号相移的表面电生理信号处理方法和系统。本发明专利技术方法包括如下步骤：从人体皮肤表面获取表面电生理信号；采用基于平稳小波变换的零相位滤波器处理表面电生理信号数据，得到小波细节系数和概貌系数；对每层细节系数进行QRS波群检测，通过权重投票方案得到心跳检测结果，实现信源融合。本发明专利技术还进一步提供应用上述方法的系统和装置。本发明专利技术能够在高噪声环境中准确提取固定时域特征波形的电生理信号成分，如心电信号中的QRS波群等，而不会造成提取信号由于相移而造成波形的失真。对于从上臂、耳后、耳内等非传统部位获取长时间动态心电图等应用场景适用性很强，具有很好的应用前景。景。景。

【技术实现步骤摘要】
消除信号相移的表面电生理信号处理方法和系统


[0001]本专利技术属于医疗设备
，具体涉及一种消除信号相移的表面电生理信号处理方法和系统。

技术介绍

[0002]心血管疾病是全球头号死因。大约50％的死亡通常是由心律失常引起的。准确记录和检测各种心律失常对于预防这些情况导致的死亡至关重要。心跳检测对于确定心率和相关心律失常至关重要。心电图(Electrocardiogram，ECG)是最广泛采用的临床工具，它提供了从人体体表探测心脏电活动的图示。最重要的，ECG波形是QRS复合波(代表心室去极化)，它在心跳检测中起着基础性的作用。因此，准确检测QRS波群是任何ECG分析之前最重要的一步。检测ECG中QRS波群的众多方法之一是离散小波变换(discrete wavelet transform，DWT)。DWT满足能量守恒定律，能实现信号的完美重建，并能提供高效的计算。因此，它在心跳检测中得到了广泛的应用。研究者们使用DWT中不同的分解水平，并假设QRS波可用基于其频谱的一些细节系数进行表征。考虑到所分析的ECG信号的采样频率，现有研究通常选取细节系数1
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4(对应频率为11.25
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180Hz)、3
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5(对应频率为5.75
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45Hz)以及4(对应频率15.6
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31.1Hz)来进行进一步分析。
[0003]然而，DWT也有缺点，包括对信号偏移敏感度高和粗略尺度下的时间分辨率降低。因此，一些研究后来侧重于减少或消除DWT的偏移方差。其中一种在ECG去噪中普遍采用的方法是平稳小波变换(stationary wavelet transform，SWT)。在SWT中，滤波器系数在每一步中进行向上采样，而不是在滤波后对信号进行向下采样。因此，所得系数具有与原始信号相同的长度。由于其冗余表示，SWT具有平移不变性。因此，它适合于检测诸如边缘之类的信号中的靶向事件的准确位置。然而，SWT有一个特殊的缺点，即相对于原始信号具有相移。这是因为大多数小波分解方案都使用FIR滤波器组，而且许多小波分解方案甚至没有线性相位。这种相移导致QRS波群以不同的SWT细节系数水平投射到不同的时间位置，所有这些都与它们在原始信号中的位置不同。显然，这种相移在心跳检测中是不可取的。尽管偏移量仅限于毫秒量级，但同步性在QRS检测应用中是一个重要的问题，尤其是在实时应用中。此外，由于相移随SWT标度进行，预计相移会随着标度的增加而增加。因此，与原始输入信号相比，最后的细节和近似值将具有最多的相移。它可能导致在更高的范围内丢失更多信息。在更难定位QRS波群的嘈杂环境中，消除这些相移成为一个更加敏感的问题。在ECG数据处理领域，目前现有技术中缺乏消除这种相移的方法，因而现有的QRS检测都只在一层小波细节系数中进行，而其他层的小波细节系数中包含的大量有用信息都没有得到分析。这对QRS波群检测的准确性和鲁棒性都会产生不利的影像。
[0004]另一方面，一些研究侧重于设计例如上臂等非标准ECG导联配置的ECG设备，用以增强设备的可穿戴性、方便性、可重用性，以及用于家庭测量的可能性。然而这些设备通过非临床标准位置采集到的表面电生理信号中不仅包含ECG信号，还包含肌电图(EMG)信号。因此，在这些设备的研究中，主要挑战之一是在能量比心电信号大地多EMG伪影干扰下，如
何提高心电信号的获取质量。由于EMG伪影的存在，与ECG信号相比，无相移特征提取和分析在心跳检测中至关重要。鉴于SWT在这些场景中被广泛使用，消除产生的相移变得更加重要。
[0005]考虑到最小化相移的重要性，Daubechies制定了近似零相位滤波器，被广泛用于DWT(Ingrid Daubechies,“Ten Lectures on Wavelets,”1992)。然而，这些滤波器无法实现精确的零相位。Percival引入了一种称为Zefret变换的零相位小波来解决这个问题(D.Percival,“Discrete Wavelet Transforms Based on Zero
‑
Phase Daubechies Filters.”)。后来，Lenis等人提出了SWT的一种改进版本，以解决无相变换特性的问题(Biomed.Eng./Biomed.Tech.,vol.61,no.1,pp.37
–
56,Feb.2016)。在将标准SWT应用于信号的同时，他们将信号反转并将SWT应用于生成的序列。然后再次反转变换，并在每个尺度上将变换后的信号相加。由此得到的系数具有零相移。因此，此方法声称能够以非常高的精确度检测P波的开始。在更高尺度中消除相移提供了将不同尺度的信息结合起来的机会，以实现更准确的心跳检测。然而，这些现有的仍然存在对高噪音数据的处理的方法并非是针对ECG设计的，将它们应用于ECG数据存在处理效果不佳，以及鲁棒性不好的问题，对于上臂等非标准ECG导联配置的ECG设备采集的数据适用性不佳。

技术实现思路

[0006]针对现有技术的缺陷，本专利技术提供一种消除信号相移的表面电生理信号处理方法和系统。目的在于结合基于SWT的零相位滤波器组和对不同SWT尺度的投票策略对心电信号进行处理，提高对噪音的处理能力和方法的鲁棒性，使得方法更加适用于上臂等非标准ECG导联配置的ECG设备采集的数据。
[0007]一种消除信号相移的表面电生理信号处理方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1，从人体皮肤表面获取表面电生理信号；
[0009]步骤2，采用基于平稳小波变换的零相位滤波器处理所述表面电生理信号，得到若干层小波细节系数和概貌系数；
[0010]步骤3，对每层小波细节系数进行QRS波群检测，通过权重投票方案从每层小波细节系数中得到心跳检测结果。
[0011]优选的，所述表面电生理信号按照如下方式获取：
[0012]1)采集自临床心电信号规定的标准电极位置；
[0013]或，2)采集自非临床标准位置。
[0014]优选的，所述非临床标准位置包括上臂、手腕、耳后、耳内、髋部、双腿或双足。
[0015]优选的，步骤2具体包括如下步骤：
[0016]步骤2.1，采用二阶Daubechies小波变换作为母小波和4
‑
7层分解，得到4
‑
7个小波细节系数和1个概貌系数；
[0017]步骤2.2，采用如下步骤在每层小波分解时移除相移：
[0018]1)首先进行标准小波滤波，公式为：
[0019]X(z)H(z)＝D(z)
[0020]其中，z为z
‑
变换算子，X(z)信号的z变换，H(z)为该层的小波细节函数，D(z)为该层的系数；
[0021]2)时间反序操作，在z
‑
变换域等效公式为：
[0022][0023]3)对第二步的输出再进行一次与第一步相同的滤波操作：
[0024本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种消除信号相移的表面电生理信号处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，从人体皮肤表面获取表面电生理信号；步骤2，采用基于平稳小波变换的零相位滤波器处理所述表面电生理信号，得到若干层小波细节系数和概貌系数；步骤3，对每层小波细节系数进行QRS波群检测，通过权重投票方案从每层小波细节系数中得到心跳检测结果。2.按照权利要求1所述的表面电生理信号处理方法，其特征在于：所述表面电生理信号按照如下方式获取：1)采集自临床心电信号规定的标准电极位置；或，2)采集自非临床标准位置。3.按照权利要求2所述的表面电生理信号处理方法，其特征在于：所述非临床标准位置包括上臂、手腕、耳后、耳内、髋部、双腿或双足。4.按照权利要求1所述的表面电生理信号处理方法，其特征在于：步骤2具体包括如下步骤：步骤2.1，采用二阶Daubechies小波变换作为母小波和4
‑
7层分解，得到4
‑
7个小波细节系数和1个概貌系数；步骤2.2，采用如下步骤在每层小波分解时移除相移：1)首先进行标准小波滤波，公式为：X(z)H(z)＝D(z)其中，z为z
‑
变换算子，X(z)信号的z变换，H(z)为该层的小波细节函数，D(z)为该层的系数；2)时间反序操作，在z
‑
变换域等效公式为：3)对第二步的输出再进行一次与第一步相同的滤波操作：4)对第三步的输出进行时间反序操作：D`(z)为该层的最后的零相移小波细节系数；然后通过该层的小波概貌函数G(z)对概貌系数进行相同的操作。5.按照权利要求4所述的表面电生理信号处理方法，其特征在于：所述小波细节系数为5层，所述5层小波细节系数的频率含量分别为64
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【专利技术属性】
技术研发人员：江宁，那吉斯海达瑞本尼，何家源，
申请(专利权)人：何家源，
类型：发明
国别省市：