一种分步式肌电信号活动段检测方法技术

本发明专利技术涉及一种分步式肌电信号活动段检测方法，包括：获取原始肌电信号，并对其进行数据预处理，得到肌电信号的包络线；将得到的肌电信号包络线，利用斜率的变化提取转折点并分段，将段与段能量差异变化作为包络线起止点的提取依据，提取包络线起止点，并利用激活长度及激活能量的大小排除虚假尖峰；利用包络线起止点进行分区，将不同区内的原始数据映射到TKE域中，找到静息区的TKE最大值作为归一化的分母，比较标准值和归一化的信号大小，进而确定信号起止点。该方法有利于提高肌电信号活动段提取的效果。段提取的效果。段提取的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种分步式肌电信号活动段检测方法


[0001]本专利技术属于医学信号分析
，具体涉及一种分步式肌电信号活动段检测方法。

技术介绍

[0002]对于健康人体而言，自然流畅的运动是大脑皮层运动区产生的神经兴奋信号通过脊髓运动神经传递给肌肉运动神经末梢的结果。而对于脑卒中、肌阵挛等患者，由于运动脑区异常激活，影响神经控制信号的发放模式和传输过程，患者的肌肉运动神经元接收不到充足的信号，导致患者不能很好地控制肢体的运动。
[0003]肌电信号是神经控制信号转化为实际运动的肌肉反馈，间接反映了患者的神经控制机制。因此，提取患者运动时的有效信号，进行肌肉协同分析，或者结合脑电信号进行脑肌电耦合分析，对于运动状态评估、患病原因确定和康复情况评估都具有重要的临床意义。
[0004]上述分析的重要前提是准确提取肌电信号的活动段。然而，由于肌电信号存在微弱、随机、易受环境干扰的特点，且在患者的信号中常常会存在以虚假尖峰为主的不规则干扰，准确提取活动段十分困难。目前已经发表或公开的活动段提取技术中，主要分为阈值法和非阈值法两种。阈值法主要利用轮廓提取算法，如均方根值、瞬时能量、样本熵和Teager
‑
Kaiser算子(TKE)等，突出静息段和活动段幅值上的差异，再利用静息段的背景噪声估计阈值，通过比较处理后的信号和阈值的大小确定活动段。阈值法算法简单，计算量小，但需要平衡检测率和检测精度之间的关系，太小的阈值可能会导致误报，太大的阈值会导致延迟，且阈值的选择也会引入主观成分。非阈值法在突出信号轮廓的基础上，结合轮廓的前后信息去除虚假尖峰的干扰，从而提取纯净肌电信号活动段，常见的方法有腐蚀膨胀法和局部积分法等。非阈值法解决了阈值选取的难题，但需要利用已有信息优化众多参数才能达到良好的效果。医学信号分析通常要求算法不经过调整或者经过简单调整就能适用于不同的患者，因此非阈值法难以应用在实际的医学信号分析中。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种分步式肌电信号活动段检测方法，该方法有利于提高肌电信号活动段提取的效果。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种分步式肌电信号活动段检测方法，包括：
[0007]获取原始肌电信号，并对其进行数据预处理，得到肌电信号的包络线；
[0008]将得到的肌电信号包络线，利用斜率的变化提取转折点并分段，将段与段能量差异变化作为包络线起止点的提取依据，提取包络线起止点，并利用激活长度及激活能量的大小排除虚假尖峰；
[0009]利用包络线起止点进行分区，将不同区内的原始数据映射到TKE域中，找到静息区的TKE最大值作为归一化的分母，比较标准值和归一化的信号大小，进而确定信号起止点。
[0010]进一步地，对原始肌电信号进行数据预处理的具体方法为：
[0011]对获取的原始肌电信号，先经过50Hz的工频陷波器滤除电源噪声，再进行绝对值整流，然后经过截止频率为3Hz的3阶巴特沃夫低通滤波，得到表面肌电信号的包络线。
[0012]进一步地，提取包络线起止点的具体方法为：
[0013]经过数据预处理后，得到反映信号幅值变化的平滑包络线X(t)＝[x1,x2,x3...x
n
]；先利用斜率的变化关系找到包络线的K个转折点P；
[0014]P＝{x|(x
i
‑
x
i
‑1)
×
(x
i
‑
x
i+1
)＞0}
[0015]将点和点之间的数据定义为包络段，利用如下公式求出每个包络段的能量：
[0016][0017]其中，E
j
表示每个包络段的能量，D
j
表示包络段，L
j
表示每个包络段的数据长度， j＝1,2,3...,K
‑
1，表示包络段的数量；
[0018]计算段与段之间能量的变化情况：
[0019][0020]其中，ΔE
i
表示包络段能量的变化情况，E
i
为包络段能量，i＝1,2,3...,K
‑
2，表示能量变化的次数；
[0021]通过寻找每个周期中的正向最大值和负向最大值，结合最大值与初始数据点的关系，找到每个周期包络线的起止点；另外，提取起止点前后的第一峰值点；
[0022]在提取起止点和第一峰值点的过程中，按如下方法排除虚假尖峰：
[0023]由于在医学信号分析中，目标动作的执行次数已知，因此利用执行次数剔除虚假尖峰数据段：首先计算所有尖峰的激活时间点数，进行排序，选择激活时间较短的ΔL+2 个尖峰并进行标记；然后，计算被标记数据段的整体能量，进行排序，判定能量值较低的ΔL段数据为虚假尖峰数据，并予以排除。
[0024]进一步地，确定信号起止点的具体方法为：
[0025]在包络线起止点和峰值点的基础上，对原始信号进行分区，包括静止区、混合区和激活区：静止区为包络线终止点到起始点之间的区域，混合区为起止点到峰值点之间的区域，激活区为峰值点之间的区域；然后，利用TKE算式分别计算静止区和混合区的原始肌电信号；离散条件下，TKE算式定义为：
[0026]y(n)＝x(n)2‑
x(n
‑
1)x(n+1)
[0027]其中，y表示TKE域信号，x表示原信号，n＝1,2,3...,N，N表示信号的长度；
[0028]然后记录每个周期内两个静止区的TKE最大值，利用最大值对每个周期内的静止区和混合区进行归一化，此时每个静止区的最大值为1；因此，在信号幅值增加阶段，将混合区内第一个大于1的点设置为起始点；在信号幅值减少阶段，将混合区内最后一个大于1的点设置为终止点。
[0029]进一步地，获得信号起止点后，结合起止点标签，通过结合检测正确率和检测精度的评估公式评估肌电信号活动段的提取效果。
[0030]进一步地，通过结合检测正确率和检测精度的评估公式评估肌电信号活动段的提
取效果的具体方法为：
[0031]获取起止点标签，结合信号起止点，建立结合检测正确率和检测精度的评估公式如下：
[0032][0033]其中，score表示评估得分；L表示活动段的数目；ΔL表示实际检测出的活动段数目与标准活动段数目的差值；R表示起止点的数目，J
a
表示估计的起止点，即得到的信号起止点，J
k
表示理想的起止点，即获得的起止点标签；B表示起止点点数误差数量级的最大值；K1和K2表示式中两个部分的权重；
[0034]通过所述评估公式计算评估得分，从而得到评估结果。
[0035]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：提供了一种分步式肌电信号活动段检测方法，该方法先利用数据段的能量变化定位活动段的主要区域，计算量小，同时不需要先验数据优化参数；再利用区域的特性排除虚假尖峰，避免了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分步式肌电信号活动段检测方法，其特征在于，包括：获取原始肌电信号，并对其进行数据预处理，得到肌电信号的包络线；将得到的肌电信号包络线，利用斜率的变化提取转折点并分段，将段与段能量差异变化作为包络线起止点的提取依据，提取包络线起止点，并利用激活长度及激活能量的大小排除虚假尖峰；利用包络线起止点进行分区，将不同区内的原始数据映射到TKE域中，找到静息区的TKE最大值作为归一化的分母，比较标准值和归一化的信号大小，进而确定信号起止点。2.根据权利要求1所述的一种分步式肌电信号活动段检测方法，其特征在于，对原始肌电信号进行数据预处理的具体方法为：对获取的原始肌电信号，先经过50Hz的工频陷波器滤除电源噪声，再进行绝对值整流，然后经过截止频率为3Hz的3阶巴特沃夫低通滤波，得到表面肌电信号的包络线。3.根据权利要求1所述的一种分步式肌电信号活动段检测方法，其特征在于，提取包络线起止点的具体方法为：经过数据预处理后，得到反映信号幅值变化的平滑包络线X(t)＝[x1,x2,x3...x
n
]；先利用斜率的变化关系找到包络线的K个转折点P；P＝{x|(x
i
‑
x
i
‑1)
×
(x
i
‑
x
i+1
)＞0}将点和点之间的数据定义为包络段，利用如下公式求出每个包络段的能量：其中，E
j
表示每个包络段的能量，D
j
表示包络段，L
j
表示每个包络段的数据长度，j＝1,2,3...,K
‑
1，表示包络段的数量；计算段与段之间能量的变化情况：其中，ΔE
i
表示包络段能量的变化情况，E
i
为包络段能量，i＝1,2,3...,K
‑
2，表示能量变化的次数；通过寻找每个周期中的正向最大值和负向最大值，结合最大值与初始数据点的关系，找到每个周期包络线的起止点；另外，提取起止点前后的第一峰值点；在提取起止点和第一峰值点的过程中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉榕，郑楠，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：