專利名稱：一種動脈壓信號逐拍分割方法
技術領域：
本發(fā)明涉及動脈壓自動檢測與分析技術領域，特別涉及一種基于波形特征提取和 模板匹配的動脈壓信號逐拍分割方法。
背景技術：
動脈壓信號攜帶著重要的生理病理信息，例如血流的入射和反射，心臟搏血功能， 動脈管壁的彈性和僵硬度等信息。動脈壓信號隨著心臟的搏動而波動，是一種以連續(xù)波動 的方式傳播的準周期逐拍信號，連續(xù)逐拍中每一節(jié)拍的起點代表著一個脈搏波的到來，兩 個連續(xù)節(jié)拍起點之間為一個完整節(jié)拍的動脈壓信號，它提供著重要的血壓信息和心臟搏動 信息，患者當前的血壓和心臟參數(shù)都可以由一個節(jié)拍的動脈信號計算得到。目前，臨床上使 用的動脈壓分析設備正是通過綜合分析不同節(jié)拍的動脈壓信號，獲取患者當前的血壓和心 臟參數(shù)，從而檢測患者的心率、收縮壓以及舒張壓。因此，對于動脈壓分析設備而言，動脈壓 信號的逐拍分割技術是非常關鍵的，逐拍分割的準確與否，將直接影響到動脈壓分析設備 對心率、收縮壓以及舒張壓的檢測精度的好壞。動脈壓信號的逐拍分割技術中，節(jié)拍起點檢測是非常重要和基礎的，通常動脈壓 信號的逐拍分割都采用“檢測節(jié)拍起點一以節(jié)拍起點為分割點進行逐拍分割”的方法實現(xiàn)。 現(xiàn)有技術中，主要采用的節(jié)拍起點檢測方法有兩種。一種方法是通過計算動脈壓信號的幅 值大小來檢測節(jié)拍起點，該方法首先利用信號自相關或者功率譜估計來估算被測動脈壓信 號的近似周期，即信號周期處的頻率對應的功率貢獻最大，然后通過近似周期確定節(jié)拍起 點的大概范圍，找到該范圍內信號幅值最小的點，即把該點作為動脈壓信號中的一個節(jié)拍 起點；另一方法是通過計算動脈壓信號的局部最小值點來檢測節(jié)拍起點，該方法首先對動 脈壓信號求導運算，取得動脈壓信號上導數(shù)為“0”的極值點，再進一步判斷這些極值點是極 大值點還是極小值點，其中的極小值點即為動脈壓信號的局部最小值點；最后比較局部最 小值點的幅值，幅值最小的點即判定為節(jié)拍起點。這兩種節(jié)拍起點檢測方法，用于檢測波形 輪廓比較規(guī)則的動脈壓信號中的節(jié)拍起點，檢測效果還是比較好的。但是在臨床實踐中， 由于受到入射動脈波和反射波的相互作用，動脈壓信號的波形輪廓會產(chǎn)生一定程度的變異 性；特別是在每一節(jié)拍的波尾處，反射波的作用逐漸增強，入射波的作用逐漸減弱，導致每 一節(jié)拍動脈壓信號波尾處的波動劇烈，變異性增強。因此，在臨床實際檢測得到的動脈壓信 號中，某些節(jié)拍波尾部分的局部最小值不一定是下一節(jié)拍的節(jié)拍起點。例如，如圖2所示的 動脈壓信號，其中點P2是實際信號節(jié)拍的節(jié)拍起點，點P1只是該節(jié)拍起點前一節(jié)拍波尾部 分的變異性干擾點；但是無論采用計算幅值的方法還是采用計算局部最小值點的方法，都 會將干擾點P1誤判為動脈壓信號的節(jié)拍起點，導致動脈壓信號的逐拍分割不夠準確，從而 會在一定程度上影響到動脈壓分析設備在后續(xù)過程中對心率、收縮壓以及舒張壓的檢測精 度。此外，憋氣、用力還會引起動脈壓信號產(chǎn)生相應的明顯起伏波動，特別是咳嗽、噴嚏等動 作更會引起動脈壓信號產(chǎn)生相應的劇烈抖動；若動脈壓信號中存在這樣的波動或者抖動干 擾，采用現(xiàn)有技術的檢測方法很容易將其中的一些干擾點誤檢測為正常的節(jié)拍起點，導致動脈壓信號的逐拍分割的混亂。
發(fā)明內容
針對現(xiàn)有技術存在的上述不足，本發(fā)明方法所解決的技術問題是提高動脈壓信號 逐拍分割的準確性。將該方法應用于計算機或動脈壓分析設備對連續(xù)的動脈壓信號的逐拍 分割技術中，有助于提高計算機或動脈壓信號分析設備的檢測和分析精度。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的一種動脈壓信號逐拍分割方法，將動脈壓檢測儀采 集的動脈壓信號輸入計算機，由計算機進行低通濾波和采樣預處理，然后對動脈壓信號進 行逐拍分割，進行逐拍分割的具體步驟包括a)建立K個互不相同的模板信號，形成模板信號庫；每個模板信號是已識別的動 脈壓信號中一個節(jié)拍起點前后各一周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理為N 個采樣點；其中，K彡2，N的取值范圍為100 1000 ；b)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其節(jié)拍起點的對數(shù)極坐標，并 進行歸一化處理，得到每個模板信號中的N個采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對數(shù)極坐 標；歸一化處理的計算公式如下
「^《k,n ^kAninCCk n = --—~， 一
bAjnax _fPk,η ~ Ψk,η ；其中，( , ，朽, )為第k個模板信號中第η個采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對 數(shù)極坐標，01;,11為歸一化極徑，外, 為極角；(〖1;,11，Vk,n)為第k個模板信號中第η個采樣點 相對于其節(jié)拍起點的對數(shù)極坐標，極徑，！^!^為極角決曰{1，2，...，K}，η e {1， 2，...，N} ； ξ k,max和ξ k,fflin分別為第k個模板信號中各個采樣點經(jīng)投射后對應的對數(shù)極坐 標中極徑的最大值和最小值。C)對于待測的動脈壓信號，從其起始點提取時長為、的信號段作為檢測段；然后 對檢測段進行自相關分析，計算檢測段的自相關函數(shù)中每相鄰兩個局部最大值之間的時間 間隔，取所述時間間隔的平均值作為檢測段的近似周期；其中，t0的取值范圍為30 90s ；d)計算出檢測段起中從始處至ε倍近似周期處的所有的局部最小值點；其中，ε 的取值范圍為1.2 1.6;e)提取每個局部最小值點的特征區(qū)；每個局部最小值點的特征區(qū)是待測的動脈 壓信號中該局部最小值點前后各一近似周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理 為N個采樣點；f)分別建立每個局部最小值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最小值點 的對數(shù)極坐標，并進行歸一化處理，得到每個局部最小值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對 于該局部最小值點的歸一化對數(shù)極坐標；歸一化處理的計算公式如下
__ ηζ , η ζ ,νη η ^-' Yijn= Vi, ；
-'/,max b/,inin其中，Yi,n)為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點的特 征區(qū)中第η個采樣點相對于該局部最小值點的歸一化對數(shù)極坐標，β i,n為歸一化極徑，Yi, 為極角；，Vi,n)為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點的特征區(qū) 中第η個采樣點相對于該局部最小值點的對數(shù)極坐標，Ii,η為極徑，Vi,η為極角；ne {1，2，...，N} ； ξ ^in和ξ ^in分別為檢測段中第i個局部最小值點的特征區(qū)中各個采樣點相 對于該局部最小值點的對數(shù)極坐標中極徑的最大值和最小值。g)分別計算每個局部最小值點的特征區(qū)與各個模板信號基于歸一化對數(shù)極坐標 的互相關系數(shù)，將每個局部最小值點的特征區(qū)與各個模板信號的互相關系數(shù)中的最大值作 為該局部最小值點的相似度；所述互相關系數(shù)的計算公式為 其中，Pi,k為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點的特征區(qū)與第 k個模板信號的互相關系數(shù)；(β“，Yi,η)為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部 最小值點的特征區(qū)中第η個采樣點相對于該局部最小值點的歸一化對數(shù)極坐標，β i,n為歸 一化極徑，為極角；( , ，灼,J為第k個模板信號中第η個采樣點相對于其節(jié)拍起點的 歸一化對數(shù)極坐標，^^為歸一化極徑，朽^為極角；ke {1,2,... ,K},η e {1,2,... ,N}； Wp表示權重，其加權系數(shù)λ的取值范圍為0 < λ < 1 ；h)比較得出檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大的一個局部最小值點， 并將該局部最小值點的相似度與預先設定的閾值Ctl進行比較；若其相似度大于閾值Ctl，即 判定該局部最小值點為一個節(jié)拍起點；其中，閾值Ctl的取值范圍為0. 2 0. 5 ；i)以檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大的一個局部最小值點為起始 點，計算出其后ε倍近似周期以內所有的局部最小值點；然后重復步驟e) i)，由此判斷 出檢測段中所有的節(jié)拍起點；j)在待測動脈壓信號中，以當前檢測段中最后一個節(jié)拍起點所在位置為起始點， 提取其后時長為、的信號段作為新的檢測段；并且，以當前檢測段中最后3個正常周期時 間間隔的平均值作為新的檢測段的近似周期；然后重復步驟d) j)，由此判斷出待測動脈 壓信號中所有的節(jié)拍起點；所述正常周期時間間隔是指相鄰兩個節(jié)拍起點之間不超過1. 5倍且不小于0. 5倍 當前近似周期時長的時間間隔；k)對待測動脈壓信號進行逐拍分割，存儲并顯示待測動脈壓信號逐拍分割結果。作為進一步的優(yōu)化，所述步驟i)和j)之間還包括il)若當前檢測段中檢測出的 節(jié)拍起點超過6個，則獲取其中相似度最大的6個節(jié)拍起點的特征區(qū)，作為新的模板信號添 加到模板信號庫中。在上述方案中，所述低通濾波的截止頻率為20 50Hz ；所述預采樣預處理的采樣 頻率為125 IOOOHz。作為進一步的優(yōu)化，所述N的優(yōu)選取值為200 ；所述、的優(yōu)選取值為60s ；所述ε 的優(yōu)選取值為1.5;所述步驟g)中加權系數(shù)λ的優(yōu)選取值為0.8，所述步驟h)中閾值Ctl的 優(yōu)選取值為0. 20。
相比現(xiàn)有技術，本發(fā)明具有如下有益效果1、本發(fā)明方法以點與點之間的差向量作為基礎特征，該基礎特征具有平移和旋轉 不變性，能夠克服動脈壓信號的基線漂移的影響。2、對差向量進行對數(shù)極坐標轉換來度量波形的相似性，這種度量對鄰近的波形形 態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓信息，并對波形抖動具有魯棒性。3、僅以動脈壓信號中的局部最小值點作為識別點，忽略對非局部最小值點的計算 和識別，大大簡化了檢測過程中的數(shù)據(jù)計算量，進一步提高了識別的魯棒性。4、分別對待測的局部最小值點之前與點之后的波形特征給予不同的權重，減弱點 之前波形特征的權重，增強點之后波形特征的權重，從而削弱動脈壓信號節(jié)拍尾部干擾點 對節(jié)拍起點識別的影響，提高節(jié)拍起點的識別準確率。5、通過設置恰當?shù)拈撝?，能夠進一步有效排除干擾點，進一步提高節(jié)拍起點的識 別準確率。6、由于同一待測動脈壓信號中不同節(jié)拍的驅動機制相似，相互之間的相似性比較 高；在優(yōu)化方案中，將待測動脈壓信號中在先檢測的相似度較高的節(jié)拍起點所在特征區(qū)添 加為新的模板信號，有利于在后節(jié)拍起點的準確判斷。7、實現(xiàn)了計算機對動脈壓信號的逐拍分割，并適用于在臨床上應用的有創(chuàng)方法和 無創(chuàng)方法檢測到的動脈壓信號。
圖1為本發(fā)明方法的流程框圖；圖2為動脈壓信號示例波形圖；圖3為一個模板信號的笛卡爾坐標映射示意圖；圖4為圖3所示模板信號中采樣點ak,n在對數(shù)極坐標域中的歸一化映射示意圖；圖5為實施例中模板信號A6的波形圖；圖6為實施例中待測動脈壓信號首個檢測段中前15秒信號的波形圖；圖7為圖6所示信號中局部最小值點S1和S2所在位置；圖8為圖6所示信號中節(jié)拍起點S2以及局部最小值點s3、s4, S5和S6所在位置；圖9為圖6所示信號中節(jié)拍起點S17以及局部最小值點s18、s19, S20, S21、S22和S23 所在位置；圖10為圖6所示信號中各個節(jié)拍起點所在位置；圖11為圖6所示信號中各個局部最小值點的相似度分布圖。
具體實施例方式下面結合附圖和實施例對本發(fā)明的技術方案作進一步說明本發(fā)明提出了一種結合動脈壓信號的波形輪廓進行綜合分析的動脈壓信號逐拍 分割方法。動脈壓信號的逐拍對應著心臟搏動，而且各節(jié)拍的內在驅動機制相同，都是動脈 入射波和反射波共同作用驅動的結果，相鄰的節(jié)拍的波形具有相似性；如果能夠對相似性 加以度量和匹配，就可以找到與節(jié)拍起點相似的點，實現(xiàn)動脈壓信號的節(jié)拍分割。本發(fā)明提 取動脈壓信號中的點與其所在波形上的其它點的相對位置關系，并通過度量其在對數(shù)極坐標域中的分布特征，來度量這些點與節(jié)拍起點之間的相似性；同時，將點與點的相似性度量 轉化為對點所在的波形經(jīng)對數(shù)極坐標變換后的相似性匹配程度來加以度量，轉換后的度量 對鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓信息。將本發(fā)明方法應用于帶 有微處理器等計算處理單元的識別處理設備(如具備計算機功能的動脈壓分析儀、動脈壓 分析系統(tǒng)等)，結合對動脈壓信號局部形態(tài)結構和全局輪廓信息進行識別，便能夠準確的判 斷節(jié)拍起點的位置，從而提高對動脈壓信號的逐拍分割準確度。本發(fā)明采用動脈壓檢測儀采集動脈壓信號，這些信號是通過A/D轉換后的數(shù)字信 號(A/D轉換的采樣頻率為400Hz)，將這些信號輸入計算機，進行低通濾波和預采樣處理， 其濾波的截止頻率為20 50Hz，預采樣頻率在125 1000Hz之間；然后由計算機建立模 板，對待側動脈壓信號進行處理，進而通過匹配對動脈壓信號進行逐拍分割。計算機進行逐 拍分割的流程框圖如圖1所示，依次按如下步驟進行I、建立模板信號，以及模板信號中節(jié)拍起點的度量特征a)建立模板信號在不同個體、不同身體狀態(tài)下，所采集到的動脈壓信號的周期、幅值和波形輪廓都 不盡相同，因此在建立模板時應當充分考慮這些因素，建立K個互不相同的模板信號，形成 模板信號庫，K >2。模板信號的建立過程是選取多個波形輪廓互不相同的動脈壓信號，并 且其各自的周期、幅度和節(jié)拍起點等參數(shù)均預先通過人工檢測識別或其他現(xiàn)有的檢測識別 手段獲取為已知條件，便于建立模板信號。這些選取的動脈壓信號，應當盡可能涵蓋實踐臨 床上常見幾種動脈壓信號的波形輪廓，其周期在0. 43 1. 5秒之間，以盡可能使得這些模 板信號能夠用于識別心率范圍在40 140次/分鐘的動脈壓信號。由動脈壓檢測儀采集 上述各類動脈壓信號，輸入計算機進行低通濾波和預采樣處理后，然后從這已識別的動脈 壓信號中選取K個節(jié)拍起點，其中任意的第k個節(jié)拍起點記為0k，k e {1，2，...，K}。由于 動脈壓信號為準周期信號，兩個周期的信號段足以體現(xiàn)節(jié)拍起點附近的波形輪廓信息，因 此從提高魯棒性的角度考慮，提取節(jié)拍起點Ok前一周期和后一周期的信號段Λ作為建立模 板信號的長度范圍。然而，對于不同的動脈壓信號，其周期不盡相同，因而所提取的兩周期 信號段內的采樣點數(shù)也不一致；為了建立統(tǒng)一的模板標準，需要通過再采樣或再插值處理 將各模板信號的長度統(tǒng)一為固定的N個采樣點。對于信號段式而言，即計算其中經(jīng)采樣預 處理后所包含的采樣點數(shù)Nk，若Nk大于統(tǒng)一長度N則對信號段Λ進行再采樣，若Nk小于統(tǒng) 一長度N則對信號段4進行再插值，最終將其長度調整為N個采樣點，形成模板信號Ak。通 過上述步驟對選取的K個信號段進行處理，即可建立K個模板信號，每個模板信號的長度均 為N個采樣點。N的大小在一定程度上決定了后期識別的精度，兼顧識別精度和魯棒性的考 慮，N的適宜取值范圍為100 1000。b)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對數(shù)極坐 標由于多種因素的影響，動脈壓信號中各個節(jié)拍的波形輪廓不可能完全吻合，因此 只能通過比較波形形態(tài)的相似性匹配程度來識別節(jié)拍起點。節(jié)拍起點鄰近的波形形態(tài)與非 節(jié)拍起點鄰近的波形形態(tài)之間存在較大的差異，如果可以建立一種度量關系，讓度量對鄰 近的波形形態(tài)特征更加敏感，就更容易將節(jié)拍起點與非節(jié)拍起點加以明顯的區(qū)分，達到識別目標。本發(fā)明將采集的動脈壓信號映射到對數(shù)極坐標域中，讓動脈壓信號中的識別點與 其所在波形上的其它點的相對位置關系呈現(xiàn)對數(shù)變化規(guī)律，通過度量動脈壓信號中的識別 點相對于其所在波形的其它點在對數(shù)極坐標域中的分布特征，以其對數(shù)變化規(guī)律來體現(xiàn)識 別點對其鄰近的波形形態(tài)的敏感特性，進而實現(xiàn)對動脈壓信號中節(jié)拍起點的匹配識別。對 數(shù)極坐標域能夠與笛卡爾坐標系相互映射轉換。若對數(shù)極坐標域為(ξ，Ψ)，其與笛卡爾 坐標系(X，y)的轉換關系如下 f = log ρ = log Jx2 +y2
ψ - θ =
y
arctan(—)，
χ>0
π + arctan(—), y > OJLx < 0 χ
V
-π + arctan(—)’ χ
π
2' π
不解析，
jv <0且 χ <0
少>0且χ=0
；;<0 且 χ = 0 = 0且χ = 0
，θ G (-π, π]其中，(ρ，θ)為笛卡爾坐標系(X，y)所對應的極坐標，對數(shù)極坐標域中極徑ξ 即表示點與點之間距離的對數(shù)值，對數(shù)極坐標域中極角Ψ的取值范圍為(-η，η]。本發(fā)明的具體處理方式是，對于模板信號Ak而言，為了度量和計算模板信號Ak中 節(jié)拍起點Ok與N個采樣點的相對位置關系，將這N個采樣點投射到以節(jié)拍起點Ok為原點的 笛卡爾坐標系中，建立各采樣點相對于該節(jié)拍起點的笛卡爾相對坐標，以笛卡爾相對坐標 度量各采樣點與節(jié)拍起點Ok的差向量；差向量的大小僅與節(jié)拍起點Ok和其分布特征點之間 的相對位置關系有關，而與節(jié)拍起點Ok前一周期和后一周期信號波形的基線無關，因此以 點與點之間的差向量作為基礎特征，使得基礎特征具有平移和旋轉不變性，該特性能夠克 服動脈壓信號的基線漂移的影響。然后，再根據(jù)笛卡爾相對坐標所表示的差向量，將模板信號Ak的N個采樣點映射 到對數(shù)極坐標域中，得到采樣點的對數(shù)極坐標；這N個采樣點的對數(shù)極坐標直接的反映了 其與節(jié)拍起點Ok之間的位置關系，并且分布呈對數(shù)規(guī)律變化，通過度量N個采樣點的對數(shù) 極坐標，這種度量對節(jié)拍起點Ok鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓 信息。最后，再對模板信號中采樣點相對于其節(jié)拍起點的對數(shù)極坐標進行歸一化處理，得 到歸一化對數(shù)極坐標，目的是消除模板信號Ak的各對數(shù)極坐標中所附帶的部分個性特征信 息，同時可以使得其中含有的節(jié)拍起點周邊波形輪廓的共性特征得以保留。記模板信號中 采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對數(shù)極坐標為&，樹。例如，模板信號Ak中第η個采樣點ak,n，η e {1,2,..., N}，在以節(jié)拍起點Ok為原 點的笛卡爾坐標系中的笛卡爾相對坐標為(xk,n，yk,n)，相應的極坐標為(Pk,n，ek,n)，如圖 3所示；再由(Pk,n，ek,n)映射到對數(shù)極坐標域之后，得到采樣點\ 相對于節(jié)拍起點Ok的 對數(shù)極坐標 Gk,n，Vk,n)，其中，極徑 “,n= logPk,n，極角 vk,n= ek,n，且 ne (ι,
10JI ]；由此得到模板信號Ak中各個采樣點相對于節(jié)拍起點Ok的對數(shù)極坐標后，計算得到其中 極徑的最大值Ik,_和最小值ξ k,min，再將各個采樣點對數(shù)極坐標的極徑歸一化處理到0 1之間，保持極角不變，具體對于采樣點ak, n而言，即為
( , ，朽,J則為模板信號Ak中第η個采樣點ak,n相對于節(jié)拍起點Ok的歸一化對數(shù) 極坐標，ak,nG W，l]，％, e(-7T,;r]，如圖 4 所示。由上述步驟可分別建立各模板信號中采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對數(shù)極 坐標，將之儲存在計算機或動脈壓分析設備的存儲設備中，作為待測動脈壓信號中節(jié)拍起 點的匹配標準。至此，測試準備工作已完成，接下來即可進行待測動脈壓信號的測試步驟。II、識別待測動脈壓信號中的節(jié)拍起點待測動脈壓信號也由動脈壓檢測儀采集，再輸入計算機進行低通濾波和采樣預處 理，以備分割處理。待測動脈壓信號中的每個節(jié)拍起點都應該是一個局部最小值點，若僅 以檢測段中的各個局部最小值點作為識別點進行計算，可以避免對信號中大量的明顯非節(jié) 拍起點進行識別，大大簡化了檢測過程中的數(shù)據(jù)計算量，能夠進一步提高識別的魯棒性。在 每個節(jié)拍中，除實際節(jié)拍起點以外的局部最小值點均為干擾點，判斷單個節(jié)拍中與模板信 號的節(jié)拍起點最相似的局部最小值點即為該節(jié)拍中的實際節(jié)拍起點。但在確定節(jié)拍起點之 前，單個節(jié)拍的周期時長無法準確的判定，因此需要一個判定時長，該判定時長中既能確定 至少包含一個節(jié)拍起點，又不會超過2個節(jié)拍時長，以盡可能保證判定的準確性。我們以一 個“近似周期”來作為待測信號中單個節(jié)拍的判定時長基準。但實際操作中，不同時段心率的快慢很可能各有差異，心率的變化直接引起動脈 壓信號周期的變化，因此在采集的整段待測動脈壓信號中，可能存在周期互不相同的節(jié)拍； 若不同點所在節(jié)拍之間的周期差別過大，卻以同一近似周期對這不同點進行識別，勢必導 致識別結果存在較大的誤差。為此，本發(fā)明采用了對待測動脈壓信號以分段方式逐進行檢 測處理，每一個分段的時長設定為30 90s，以避免單個分段中不同節(jié)拍之間的周期差別 過大，從而將識別誤差控制在有限的范圍內。綜合考慮上述因素，本發(fā)明對待測動脈壓信號中節(jié)拍起點的識別過程如下c)確定待測動脈壓信號的首個檢測段對于待測動脈壓信號的首個檢測段而言，是從待測動脈壓信號的起始點提取時長 為、的信號段作為檢測段；然后對檢測段進行自相關分析，計算檢測段的自相關函數(shù)中每 相鄰兩個局部最大值之間的時間間隔，取所述時間間隔的平均值作為檢測段的近似周期； 其中，t0的取值范圍為30 90s。計算檢測段的近似周期，可采用本領域常用的自相關函數(shù)求解，對檢測段進行自 相關分析，計算其自相關函數(shù)中每相鄰兩個局部最大值之間的時間間隔，取所述時間間隔 的平均值作為檢測段的近似周期。例如，對于檢測段i，其信號值為時間的函數(shù)，記為S(t)， 則檢測段S的自相關函數(shù)Rs ( τ )為 計算其自相關函數(shù)Rs(T)取局部最大值時所對應的L個τ值，記為τ ρ 1 e {1，2，. . .，L}，則檢測段及的近似周期巧為
_ I L[=~r^h0。d)確定檢測段中首個判定時長中的局部最小值點在一個檢測段中，某些節(jié)拍的時長有可能大于預上述近似周期的長度。為了保證 一個判定時長中確定包含一個節(jié)拍起點，本發(fā)明以近似周期的長度為基準，取ε倍(ε > 1)近似周期作為實際的判定時長；ε的取值不能過大，其取值范圍為1. 2 1. 6，以避免判 定時長超過了 2個節(jié)拍的時長導致其中包含了 2個實際的節(jié)拍起點，進而產(chǎn)生漏檢情況。對于檢測段的首個判定時長而言，則是計算出檢測段中從起始處至ε倍近似周 期處的所有的局部最小值點，以備進行后續(xù)的檢測判定。計算局部最小值點可采用本領域 常用一些方法。例如，可以計算各相鄰采樣點之間的幅值差，若某一采樣點與其前、后相鄰 采樣點之間的幅值差均不大于零，則判定該采樣點為局部最小值點。也可利用求導法，對檢 測段進行求導運算，取得檢測段上導數(shù)為“0”的極值點，再進一步判斷這些極值點是極大值 點還是極小值點，其中的極小值點即為動脈壓信號的局部最小值點。e)提取局部最小值點的特征區(qū)為了讓每個局部最小值點能夠分別與模板信號中的節(jié)拍起點進行對應的匹配和 度量，需要提取每個局部最小值點的特征區(qū)。提取的具體方法是，從待測動脈壓信號的波形 輪廓中提取每個局部最小值點前后各一近似周期的信號段，利用與步驟a)相似的方法，將 提取的各個信號段的長度統(tǒng)一為N個采樣點(與模板信號中的采樣點數(shù)一致)，以便與模 板信號進行匹配和比較，從而形成每個局部最小值點的特征區(qū)。例如，檢測段S近似周期為 巧，通過計算得到檢測段及中當前ε倍近似周期以內的I個局部最小值點，其中第i個局部 最小值點為Si, i e {1，2，. . .，1}。從待測的動脈壓信號中提取局部最小值點Si前一近似 周期和后一近似周期的信號段戈，計算其中包含的預采樣點數(shù)Ni,若Ni大于統(tǒng)一長度N則對 信號段&進行再采樣，若Ni小于統(tǒng)一長度N則對信號段次進行再插值，最終將其長度調整為 N個采樣點，形成局部最小值點Si的特征區(qū)S”通過上述步驟，從待測的動脈壓信號中提取 檢測段及中當前ε倍近似周期以內I個局部最小值點各自對應的特征區(qū)。f)分別建立每個局部最小值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最小值點 的歸一化對數(shù)極坐標；相應地，與步驟b)相似，分別建立每個局部最小值點的特征區(qū)中N個采樣點相對 于其局部最小值點的笛卡爾相對坐標，然后根據(jù)笛卡爾相對坐標所表示的差向量，將每個 局部最小值點的特征區(qū)中N個采樣點映射到對數(shù)極坐標域中，得到其對數(shù)極坐標，最后通 過歸一化處理得到歸一化對數(shù)極坐標。記特征區(qū)中采樣點相對于其局部最小值點的歸一化 對數(shù)極坐標為(β，Y)。對于檢測段及中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點Si的特征ESi而言， i e {1，2，...，1}，將其中N個采樣點投射到以局部最小值點Si為原點的笛卡爾坐標系中， 建立各采樣點相對于Si的笛卡爾相對坐標，以笛卡爾相對坐標度量各采樣點與局部最小值 點Si的差向量；其中，特征區(qū)Si中第η個采樣點Si, η，η e {1，2，...，N}，其在以局部最小 值點Si為原點的笛卡爾坐標系中的笛卡爾相對坐標為(Xi,n，yi,n)，相應的極坐標為(Piin， θ ,η)；再由(Pu，θ ,η)映射到對數(shù)極坐標域之后，得到采樣點Si,η相對于局部最小值點Si的對數(shù)極坐標Gi,n，F(xiàn)i,n)，極徑IogPu，極角Vi,n= θ i,n ；由此得到局部最小 值點Si的特征區(qū)Si中各個采樣點相對于局部最小值點Si的對數(shù)極坐標后，計算得到其中 極徑的最大值和最小值分別為ξ 和ξ L，則采樣點Si, η相對于局部最小值點Si的歸 一化對數(shù)極坐標(β“，Υ ,η)滿足
Γ] “ζ ,η 《.,mil~3^，Yijn= Vi,n;
S/,max ^/,min 經(jīng)歸一化處理后，β i,n e
，Y i,n e (- JI，JI ]。由上述步驟可分別建立檢測 段中當前ε倍近似周期以內每個局部最小值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最 小值點的歸一化對數(shù)極坐標。g)分別計算檢測段中當前ε倍近似周期以內各個局部最小值點的相似度在檢測段的每一個節(jié)拍周期中，只有一個局部最小值點是真正的節(jié)拍起點，該局 部最小值點應該與模板信號中節(jié)拍起點的相似性匹配程度最高。所以，在此引入“相似度” 這一概念，通過計算局部最小值點的相似度，來描述局部最小值點與模板信號中節(jié)拍起點 的相似性匹配程度；局部最小值點的相似度越大，則表示該局部最小值點與模板信號中節(jié) 拍起點的相似性匹配程度越高，該局部最小值點就越有可能是檢測段的實際節(jié)拍起點。本 發(fā)明是采用局部最小值點的特征區(qū)與模板信號的互相關系數(shù)來度量檢測段中各個局部最 小值點的相似度的，具體處理方式是基于步驟b)和步驟f)所建立的歸一化對數(shù)極坐標， 分別計算每個局部最小值點的特征區(qū)與各模板信號的互相關系數(shù)，將每個局部最小值點的 特征區(qū)與各個模板信號的互相關系數(shù)中的最大值作為該局部最小值點的相似度，從而得到 各局部最小值點的相似度。例如，檢測段力中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點Si的特征區(qū)Si, i e {l，2，...，I}，該特征區(qū)的N個采樣點中的第n個采樣點為Si,n，ne {1，2，...，N}，Si, n相對于局部最小值點SiW歸一化對數(shù)極坐標為，Yi,n)；同時，第k個模板信號Ak， ke {1,2,...，K}，該模板信號中的節(jié)拍起點為0k，其N個采樣點中的第η個采樣點為ak,n， η e {1，2，...，N}，ak,n相對于節(jié)拍起點Ok的歸一化對數(shù)極坐標為(％, ，％,J。則局部最小值 點Si的特征區(qū)Si與模板信號Ak的互相關系數(shù)Pu為
1 NPi’k =—-Σ^ ·β,八"cos(rt,n -<pk,n)，其中，
Λ* -1 =ι
義，如果廣’ ￡(_冗，_^]’或者7, ￡(^，幾]
1，如果 其中，η e {1,2,... ,N} ;Wp表示權重，其加權系數(shù)λ的取值范圍為0 < λ < 1 ； 由于特征區(qū)Si的N個采樣點中，局部最小值點Si與其自身的歸一化對數(shù)極坐標的極徑長度
為0，因此，實際僅有N-I個不為0的內積求和取平均，所以求和項前的系數(shù)為^。由此，
N
即可得到檢測段力中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點SiW特征區(qū)Si與各個模 板信號中節(jié)拍起點的互相關系數(shù)PmPi^ Pi,2、……Pi,K。將Pu、Pi^PiV……Pi,K中的 最大值作為局部最小值點SiW相似度Ci,以此來度量檢測段左中當前ε倍近似周期以內第
13i個局部最小值點Si與模板信號中節(jié)拍起點的相似性匹配程度。從互相關計算公式能夠看 到，在特征區(qū)Si中，局部最小值點Si之前的采樣點(U(-;r， $，或者υ(|，;τ])與模
板信號Ak的互相關權重為λ (小于1)，局部最小值點Si之后的采樣點(/,，^(-^])與
模板信號Ak的互相關權重為1，其目的是為了相對弱化局部最小值點Si之前的波形輪廓的 匹配特性。如果局部最小值點Si是動脈壓信號節(jié)拍尾部的一個干擾最小值點，在點Si之后 必定還存在一小段干擾抖動波形，此時Si點前波形輪廓與模板信號匹配相對較好，Si點后 波形輪廓因干擾抖動波形的關系與模板信號匹配相對較差；但Si點前波形輪廓的匹配特性 經(jīng)加權系數(shù)λ弱化以后，再與Si點后波形輪廓的匹配特性求和、平均，干擾最小值點Si的 特征區(qū)Si與模板信號Ak的互相關系數(shù)則相應地減小，同時相應減小了局部最小值點Si的相 似度。如果局部最小值點Si是待測動脈壓信號中的一個節(jié)拍起點，即使之前存在一小段干 擾抖動波形，但此時Si點前波形輪廓因干擾抖動波形的關系與模板信號匹配相對較差，Si 點后波形輪廓與模板信號匹配相對較好；加權系數(shù)λ即使弱化了 Si點前波形輪廓的匹配 特性，而Si點后波形輪廓的匹配特性得以保持，從而讓局部最小值點Si的特征區(qū)Si與模板 信號Ak的互相關系數(shù)維持在較高的值，相應地確保了局部最小值點Si的相似度相對較高。 由于不同權重的設置，相對弱化局部最小值點Si之前的波形輪廓的匹配特性，使得實際節(jié) 拍起點與干擾最小點的相似度差異更加明顯，削弱動脈壓信號節(jié)拍尾部干擾點對節(jié)拍起點 識別的影響，有助于進一步提高識別率和逐拍分割準確率。加權系數(shù)λ在0< λ < 1的 取值范圍內，取值越小，實際節(jié)拍起點與干擾最小點的相似度差異就越明顯。通過該步驟逐一對檢測段中當前ε倍近似周期以內每個局部最小值點進行互相 關分析，得到各個局部最小值點的相似度。h)判定檢測段中當前ε倍近似周期以內的節(jié)拍起點檢測段每一節(jié)拍中，除實際節(jié)拍起點以外的局部最小值點均為干擾點，應當在識 別過程中加以排除。干擾點是由于動脈壓信號受到多方面因素的影響而產(chǎn)生的，從識別角 度來講可將這些干擾點分為弱干擾點和劇烈干擾點兩種。弱干擾點，是節(jié)拍起點附近的一 些局部最小值點，這種干擾點可能是由于入射動脈波和反射波相互作用的干擾波而干擾形 成的，也有可能是由于檢測信號的短暫不穩(wěn)定(如動脈壓檢測儀的檢測探頭抖動等)造成 的，但是這種干擾點的振幅較小，不致破壞動脈壓信號的節(jié)拍，并且這種干擾點與模板信號 的相似度也往往比節(jié)拍起點要小，可以通過比較相似度大小加以排除。劇烈干擾點，是在射 動脈波和反射波相互作用的干擾波之外，還由于憋氣、用力等引起動脈壓信號產(chǎn)生相應的 明顯起伏波動，或者咳嗽、噴嚏等動作導致動脈壓信號劇烈抖動，這種波動或劇烈抖動具有 隨機性，并且振幅較大、持續(xù)時間較長，形成一段劇烈的干擾波；這種劇烈的干擾波若重疊 在一個節(jié)拍以上的動脈壓信號中，就可能導致被重疊干擾的節(jié)拍被嚴重的破壞，這種存在 于被劇烈的干擾波破壞的節(jié)拍中的局部最小值點被視為劇烈干擾點。如果一段動脈壓信號 中存在這樣的劇烈干擾，該段信號中有用信息也就被破壞了，實際上就失去了動脈壓臨床 的識別意義。因此，本發(fā)明通過預先設定一個閾值Ctl將節(jié)拍起點與劇烈干擾點區(qū)分開，避 免把被劇烈干擾波破壞的節(jié)拍誤檢測為正常的節(jié)拍而導致逐拍分割混亂。具體處理方式是，先通過比較求出檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大 的一個局部最小值點，而除該點以外的其它局部最小值點均被視為弱干擾點加以排除；然后將該局部最小值點的相似度與預先設定的閾值Ctl進行比較，若其相似度大于閾值Ctl，即 判定該局部最小值點為一個節(jié)拍起點；若其相似度小于閾值Ctl，則判定該局部最小值點為 一個劇烈干擾點。例如，計算得到檢測段及中當前ε倍近似周期內相似度最大的局部最小 值點為Si,其相似度為Ci ；將Ci與預先設定的閾值Ctl進行比較，若Ci彡Ctl，則將局部最小值 點Si視為劇烈干擾點排除掉；若Ci > Ctl，則判定局部最小值點Si為節(jié)拍起點。該步驟中，閾值Ctl的取值是排除劇烈干擾點的決定值，若閾值Ctl取值過小，則會造 成劇烈干擾點的漏檢；若閾值Ctl取值過大，則可能將實際的節(jié)拍起點判定為劇烈干擾點一 并排除。通常，作為檢測段的實際節(jié)拍起點，其相似度最高可能達到0. 5 ；但當存在較大振 幅干擾信號的情況下，若被干擾的信號中實際節(jié)拍起點的相似度大于0. 2，依然可以認為其 節(jié)拍中的有用信息沒有被完全破壞，這些有用信息在后續(xù)計算心率、收縮壓以及舒張壓的 誤差在臨床上還是可以被接受的。因此，閾值Ctl的取值范圍取0. 2 0. 5為宜，閾值Ctl取 值越大即表示判定節(jié)拍起點的要求越嚴格。i)判定檢測段中的所有節(jié)拍起點以檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大的一個局部最小值點為起始點， 計算出其后ε倍近似周期以內所有的局部最小值點；然后重復步驟e) i)，由此判斷出 檢測段中所有的節(jié)拍起點。例如在當前的檢測段左中，以當前ε倍近似周期以內相似度最 大的局部最小值點Si*起始點，計算檢測段^中點Si之后ε倍近似周期內相似度最大的局 部最小值點，然后判斷其相似度與閾值Ctl之間的大小，從而判定其是否為節(jié)拍起點；再以該 點為起始點，計算其后ε倍近似周期內相似度最大的局部最小值點進行進一步判斷……由 此類推，逐段計算出當前的檢測段及中所有的節(jié)拍起點。j)判定待測動脈壓信號中的所有節(jié)拍起點在待測動脈壓信號中，以當前檢測段中最后一個節(jié)拍起點所在位置為起始點，提 取其后時長為、的信號段作為新的檢測段，準備檢測新的檢測段中的節(jié)拍起點。但新的檢 測段與當前檢測段中節(jié)拍周期可能存在差異，因此需要先更新近似周期，以避免出現(xiàn)較大 的計算誤差。更新近似周期的方法是，以當前檢測段中最后3個正常周期時間間隔的平均 值作為新的檢測段的近似周期；所述正常周期時間間隔是指相鄰兩個節(jié)拍起點之間不超過 1. 5倍且不小于0. 5倍當前近似周期時長的時間間隔。然后重復步驟d) j)，由此判斷出 待測動脈壓信號中所有的節(jié)拍起點。III、對待測動脈壓信號進行逐拍分割k)以待測動脈壓信號中的各個節(jié)拍起點為分割點，由計算機對待測動脈壓信號進 行逐拍分割，并將分割后的待測動脈壓信號進行顯示和儲存，以便觀察和進行后續(xù)處理。作為進一步的優(yōu)化改進，在上述步驟i)和j)之間還可以包括步驟il)若當前檢 測段中檢測出的節(jié)拍起點超過6個，則獲取其中相似度最大的6個節(jié)拍起點的特征區(qū)，作為 新的模板信號添加到模板信號庫中。由于同一待測動脈壓信號中不同節(jié)拍的驅動機制相 似，相互之間的相似性比較高；該優(yōu)化方案中，將待測動脈壓信號中在先檢測的相似度較高 的節(jié)拍起點所在特征區(qū)添加為新的模板信號，有利于在后節(jié)拍起點的準確判斷。下面通過實施例進一步說明本采用發(fā)明方法實現(xiàn)動脈壓信號逐拍分割的具體過 程。實施例
本實施例中，由動脈壓檢測儀(VP-2000，科林公司，日本)采集動脈壓信號，這些 信號是采樣頻率為400Hz的數(shù)字信號，將這些信號輸入計算機，進行低通濾波和采樣預處 理，其濾波器采用二階Butterworth低通濾波器，截止頻率為25Hz，采樣頻率為125Hz，將得 到的信號作為待測動脈壓信號。利用本發(fā)明方法，對該待測動脈壓信號進行逐拍分割，逐拍 分割過程由計算機按如下步驟進行首先，由動脈壓檢測儀采集多個周期不同、分別代表臨床上常見波形輪廓的已識 別動脈壓信號(周期、幅度、節(jié)拍起點等參數(shù)均已經(jīng)識別獲知)，這些信號也是采樣頻率為 400Hz的數(shù)字信號，將這些信號及其相應參數(shù)輸入計算機，進行低通濾波和采樣預處理，其 濾波器采用二階Butterworth低通濾波器，截止頻率為25Hz，采樣頻率為125Hz。從上述各 個已識別信號中選取20個節(jié)拍起點(取K = 20)，分別提取每個節(jié)拍起點前一周期和后一 周期的一段信號；其中第6個節(jié)拍起點O6前一周期和后一周期的一段信號為Λ。然后通過 再采樣或再插值處理將提取的各段信號的長度統(tǒng)一為固定的200個采樣點(取N = 200)； 例如，經(jīng)計算節(jié)拍起點O6前一周期和后一周期的一段信號i6中采樣預處理后包含的采樣點 數(shù)為236個，預定的模板信號統(tǒng)一長度為200個采樣點，因此將信號段Λ再采樣為200個采 樣點，得到模板信號A6，其波形輪廓如圖5所示；由此得到含有20個模板信號的模板信號 庫。再按照步驟b)所述方法建立每個模板信號中200個采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一 化對數(shù)極坐標。關于模板信號的準備工作完成后，接著進行待測動脈壓信號中節(jié)拍起點的識別。 先確定待測動脈壓信號的首個檢測段，從待測動脈壓信號的起始點提取時長為60s的信號 段(取、=60s)作為首個檢測段負1)，并通過自相關分析得到檢測段力(1)的近似周期€(1) ο 檢測段歡1)中前15秒的波形輪廓如圖6所示，從圖6中可見，在500 600采樣點之間存在 一段由于咳嗽引起的劇烈干擾信號，致使此間的信號節(jié)拍已被較嚴重的破壞。接下來，以1. 5倍近似周期巧⑴為判定時長，計算出檢測段左(1)中從起始處至 處的所有的局部最小值點；但由于待測動脈壓信號起始第一個近似周期中的波形輪
廓不完整，因此起始第一個近似周期中的局部最小值點無法提取其前一周期的完整信號， 便無法利用本發(fā)明方法進行測試，所以將待測動脈壓信號起始第一個近似周期中的局部最 小值點舍去，得到檢測段歡1)中從起始處至1.5 ⑴處能夠作為識別對象的局部最小值點有 2個，分別為點S1和點S2，如圖7所示。然后，分別提取這2個局部最小值點的特征區(qū)；以 點S1為例，提取S1前一近似周期和后一近似周期的信號段$，計算其中經(jīng)采樣預處理后包 含的采樣點數(shù)為181個，小于預定的統(tǒng)一長度200個采樣點，因此將信號段豕進行插值處理 為200個采樣點，形成點S1的特征區(qū)S1 ；以相同方法形成點S2的特征區(qū)S2。再按照步驟f) 所述方法分別建立特征區(qū)S1和S2中的200個采樣點相對于各自局部最小值點的歸一化對 數(shù)極坐標。計算點S1的特征區(qū)S1與20個模板信號的互相關系數(shù)(本實施例中，計算互相 關系數(shù)時取加權系數(shù)λ =0.8)，得到特征區(qū)S1W 20個互相關系數(shù)中的最大值是與模板信 號A6的互相關系數(shù)Pli6 = 0. 22，即確定點S1的相似度C1 = Plj6 = 0. 22 ；計算點S2的特征 區(qū)S2與20個模板信號的互相關系數(shù)，得到特征區(qū)S2的20個互相關系數(shù)中的最大值也是與 模板信號A6的互相關系數(shù)P2,6 = 0. 225，即確定點S2的相似度C2 = P2,6 = 0. 225。相比而 言，點S2的相似度較大，將S2的相似度與預先設定的閾值Ctl進行比較，Ctl取值為0. 20 ；由于C2 = 0. 225 > Ctl，并非劇烈干擾點，從而局部最小值點S2被判定為檢測段負1)的一個節(jié) 拍起點。接下來，又以局部最小值點S2為起始點，計算出檢測段匆1)中點S2之后1.5巧(1)以 內的所有的局部最小值點分別為s3、s4、s5和S6，如圖8所示；同樣，分別提取點s3、s4、s5和 S6的特征區(qū)為S3、S4、S5和S6,再按照步驟f)所述方法分別建立上述每個特征區(qū)中的200個 采樣點相對于各自局部最小值點的歸一化對數(shù)極坐標，分別計算點s3、s4、s5和S6的特征區(qū) S3、S4、S5和S6與各模板信號基于對數(shù)極坐標的互相關系數(shù)；通過計算，點s3、s4, S5和S6的 特征區(qū)均相對于模板信號A6的互相關系數(shù)最大，即得s3、s4、S5和S6的相似度分別為C3 = P3,6 = 0. 155 ；C4 = P4,6 = 0. 17 ;C5 = P5,6 = 0. 23 ；和 C6 = P6,6 = 0. 15。通過比較得知，相 似度大小為C6 < C3 < C4 < C5，從而當前1. 5倍近似周期中相似度最大的局部最小值點為 s5,并且C5 = 0. 23 > C0,即判定局部最小值點S5為檢測段對1)的又一個節(jié)拍起點。接著，再 以局部最小值點S5為起始點，計算出檢測段錢1)中點S5之后1.5巧(1)以內的所有的局部最小 值點s6、S7, S8和S9進行進一步判定……判定節(jié)拍起點S17后，計算出檢測段匆1)中點S17之 后1.5巧(1)以內的所有的局部最小值點分別為S18、S19、S2(I、S21、S22和S23，如圖9所示；再次重 復上述步驟計算相似度的步驟，得到S18、S19、S2(1、S21、S22和S23的相似度分別為C18 = 0. 09、 C19 = 0. 13、C20 = 0. 155、C21 = 0. 185、C22 = 0. 14 和 C23 = 0. 16，通過比較得知，相似度大 小為C18 < C19 < C22 < C23 < C20 < C21，從而當前1. 5倍近似周期中相似度最大的局部最小 值點為S21，但由于C21 = 0. 185 < C0,即判定局部最小值點S21為檢測段歡1)中的一個劇烈干 擾點，因此將點S21排除。再以局部最小值點S21為起始點，計算出檢測段對1)中點S21之后 1.5巧(1)以內的所有的局部最小值點s22、s23、s24, S25和S26進行進一步判定……由此遞推確 定檢測段負1)中的82個節(jié)拍起點，分別為s2、s5、s8、……、s265、s268、s276、s27i^n S282 ；另還確 定檢測段歡1)中存在2個劇烈干擾點，分別為S21和S272，劇烈干擾點S21位于節(jié)拍起點S17與 S25之間，劇烈干擾點S272位于節(jié)拍起點S268與S276之間。其中，檢測段歡1)前15秒以內的節(jié) 拍起點如圖10所示，檢測段歡1)前15秒以內各局部最小值點的相似度分布圖如圖11所示， 結合圖10和11能夠看到，信號中節(jié)拍起點S17與S25之間(包括500 600采樣點)的局 部最小值點均被視為干擾點排除掉，因此在點S17與S25之間不存在有意義的節(jié)拍起點。判定出待測動脈壓信號首個檢測段如)中所有的節(jié)拍起點以后，從這82個節(jié)拍起 點中選擇相似度最大的6個節(jié)拍起點，分別獲取這相似度最大的6個節(jié)拍起點的特征區(qū)， 將它們添加為新的模板信號，用于該待測動脈壓信號中其他節(jié)拍起點的檢測。然后，以檢 測段對1)中最后一個節(jié)拍起點S282所在位置為起始點，從待測動脈壓信號中提取點S282之后 60s時長的信號段作為新的檢測段歡2)，準備檢測新的檢測段歡2)中的節(jié)拍起點。此時更新 近似周期的值，以檢測段歡1)中最后3個正常周期時間間隔的平均值作為新的檢測段歡2) 的近似周期；由于節(jié)拍起點S268與S276之間因存在劇烈干擾信號導致其間時間間隔T79超過 1.5ζ(1)，因此T79并不是正常周期時間間隔，取節(jié)拍起點S265與S268的時間間隔T78、節(jié)拍起 點S276與S279的時間間隔T8tl和節(jié)拍起點S279與S282的時間間隔T81三者的平均值作為新的 檢測段負2)的平均周期巧(2)fs(2):4x(r78+r8。+r81);
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然后，重復上述步驟，判定待測動脈壓信號的檢測段釘2)中所有的節(jié)拍起點。同樣 由此遞推判定待測動脈壓信號的檢測段負3)、負4)、S(5)……直至判斷出待測動脈壓信 號中所有的節(jié)拍起點。最后，以待測動脈壓信號中的各個節(jié)拍起點為分割點，由計算機對待 測動脈壓信號進行逐拍分割，并將分割后的待測動脈壓信號進行顯示和儲存處理。為了評估本發(fā)明方法的檢測性能，我們構建了一個數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中待測動脈壓 信號的節(jié)拍起點數(shù)量為77190個，這些待測動脈壓信號的節(jié)拍起點已經(jīng)過臨床專家手工 標記。利用本發(fā)明方法對待測數(shù)據(jù)庫中待測動脈壓信號進行節(jié)拍起點識別，然后將檢測結 果與專家標記的節(jié)拍起點進行比較，進而評估本發(fā)明的檢測性能。我們將手工標記的節(jié) 拍起點前后8ms設為容錯區(qū)間，即由本發(fā)明檢測的起拍點與專家手工標記的起拍點誤差 不大于8ms時認為該檢測是正確的。本發(fā)明方法對此77190個節(jié)拍起點的識別精確度為 99. 04%，特異度為98. 66%，滿足臨床識別的要求。本發(fā)明方法能夠很好對臨床上應用的有 創(chuàng)方法和無創(chuàng)方法檢測到的動脈壓信號進行逐拍分割，有效提高動脈壓檢測設備對心率、 收縮壓以及舒張壓的檢測精度。本發(fā)明方法不僅僅把動脈壓信號中的幅值、局部最小值點等局部信息作為參考因 素，更結合了動脈壓信號的波形輪廓進行綜合分析，以點與點之間的差向量作為基礎特征， 該基礎特征具有平移和旋轉不變性，能夠克服動脈壓信號的基線漂移的影響；對差向量進 行對數(shù)極坐標轉換來度量波形的相似性，這種度量對識別點鄰近的波形形態(tài)特征敏感，又 能捕獲波形的全局輪廓信息，同時對波形抖動和變形具有魯棒性；在計算過程中還分別對 待測的局部最小值點之前與點之后的波形特征給予不同的權重，減弱點之前波形特征的權 重，增強點之后波形特征的權重，從而削弱動脈壓信號節(jié)拍尾部干擾點對識別的影響，提高 節(jié)拍起點的識別準確率，進而準確的實現(xiàn)了對動脈壓信號節(jié)拍起點的識別；同時，還通過設 置恰當?shù)拈撝?，能夠進一步有效排除干擾點，有利于進一步提高節(jié)拍起點的識別準確率。需 要特別強調的是，在計算局部最小值點與模板信號的互相關系數(shù)中，若將權重Wp的值相應 提高G倍(G為大于0的任意值)，而沒有改變局部最小值點之前與點之后的權重關系(點 前權重小于點后權重)，同時相應地將閾值Ctl提高G倍，則不會對計算結果產(chǎn)生任何影響； 這樣通過數(shù)值擴張或壓縮得到的所有方案在實質上與本發(fā)明完全相同。最后說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案而非限制，盡管參照較 佳實施例對本發(fā)明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發(fā)明的技 術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術方案的宗旨和范圍，其均應涵蓋在本 發(fā)明的權利要求范圍當中。
權利要求
一種動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于，將動脈壓檢測儀采集的動脈壓信號輸入計算機，由計算機進行低通濾波和采樣預處理，然后對動脈壓信號進行逐拍分割，進行逐拍分割的具體步驟包括a)建立K個互不相同的模板信號，形成模板信號庫；每個模板信號是已識別的動脈壓信號中一個節(jié)拍起點前后各一周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理為N個采樣點；其中，K≥2，N的取值范圍為100～1000；b)分別建立每個模板信號中的N個采樣點相對于其節(jié)拍起點的對數(shù)極坐標，并進行歸一化處理，得到每個模板信號中的N個采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對數(shù)極坐標；歸一化處理的計算公式如下 <mrow><msub> <mi>α</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>n</mi> </mrow></msub><mo>=</mo><mfrac> <mrow><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>n</mi> </mrow></msub><mo>-</mo><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>min</mi> </mrow></msub> </mrow> <mrow><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>max</mi> </mrow></msub><mo>-</mo><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>min</mi> </mrow></msub> </mrow></mfrac><mo>,</mo> </mrow>其中，為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對數(shù)極坐標，αk，n為歸一化極徑，為極角；(ξk，n，ψk，n)為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其節(jié)拍起點的對數(shù)極坐標，ξk，n為極徑，ψk，n為極角；k∈{1，2，...，K}，n∈{1，2，...，N}；ξk，max和ξk，min分別為第k個模板信號中各個采樣點經(jīng)投射后對應的對數(shù)極坐標中極徑的最大值和最小值；c)對于待測的動脈壓信號，從其起始點提取時長為t0的信號段作為檢測段；然后對檢測段進行自相關分析，計算檢測段的自相關函數(shù)中每相鄰兩個局部最大值之間的時間間隔，取所述時間間隔的平均值作為檢測段的近似周期；其中，t0的取值范圍為30～90s；d)計算出檢測段起中從始處至ε倍近似周期處的所有的局部最小值點；其中，ε的取值范圍為1.2～1.6；e)提取每個局部最小值點的特征區(qū)；每個局部最小值點的特征區(qū)是待測的動脈壓信號中該局部最小值點前后各一近似周期的一段信號，且該段信號通過采樣或插值處理為N個采樣點；f)分別建立每個局部最小值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于其局部最小值點的對數(shù)極坐標，并進行歸一化處理，得到每個局部最小值點的特征區(qū)中的N個采樣點相對于該局部最小值點的歸一化對數(shù)極坐標；歸一化處理的計算公式如下 <mrow><msub> <mi>β</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>n</mi> </mrow></msub><mo>=</mo><mfrac> <mrow><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>n</mi> </mrow></msub><mo>-</mo><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>min</mi> </mrow></msub> </mrow> <mrow><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>max</mi> </mrow></msub><mo>-</mo><msub> <mi>ξ</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>min</mi> </mrow></msub> </mrow></mfrac><mo>,</mo> </mrow>γi，n＝ψi，n；其中，(βi，n，γi，n)為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點的特征區(qū)中第n個采樣點相對于該局部最小值點的歸一化對數(shù)極坐標，βi，n為歸一化極徑，γi，n為極角；(ξi，n，ψi，n)為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點的特征區(qū)中第n個采樣點相對于該局部最小值點的對數(shù)極坐標，ξi，n為極徑，ψi，n為極角；n∈{1，2，...，N}；ξi，max和ξi，min分別為檢測段中第i個局部最小值點的特征區(qū)中各個采樣點相對于該局部最小值點的對數(shù)極坐標中極徑的最大值和最小值；g)分別計算每個局部最小值點的特征區(qū)與各個模板信號基于歸一化對數(shù)極坐標的互相關系數(shù)，將每個局部最小值點的特征區(qū)與各個模板信號的互相關系數(shù)中的最大值作為該局部最小值點的相似度；所述互相關系數(shù)的計算公式為且，其中，Pi，k為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點的特征區(qū)與第k個模板信號的互相關系數(shù)；(βi，n，γi，n)為檢測段中當前ε倍近似周期以內第i個局部最小值點的特征區(qū)中第n個采樣點相對于該局部最小值點的歸一化對數(shù)極坐標，βi，n為歸一化極徑，γi，n為極角；為第k個模板信號中第n個采樣點相對于其節(jié)拍起點的歸一化對數(shù)極坐標，αk，n為歸一化極徑，為極角；k∈{1，2，...，K}，n∈{1，2，...，N}；Wp表示權重，其加權系數(shù)λ的取值范圍為0＜λ＜1；h)比較得出檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大的一個局部最小值點，并將該局部最小值點的相似度與預先設定的閾值C0進行比較；若其相似度大于閾值C0，即判定該局部最小值點為一個節(jié)拍起點；其中，閾值C0的取值范圍為0.2～0.5；i)以檢測段中當前ε倍近似周期以內相似度最大的一個局部最小值點為起始點，計算出其后ε倍近似周期以內所有的局部最小值點；然后重復步驟e)～i)，由此判斷出檢測段中所有的節(jié)拍起點；j)在待測動脈壓信號中，以當前檢測段中最后一個節(jié)拍起點所在位置為起始點，提取其后時長為t0的信號段作為新的檢測段；并且，以當前檢測段中最后3個正常周期時間間隔的平均值作為新的檢測段的近似周期；然后重復步驟d)～j)，由此判斷出待測動脈壓信號中所有的節(jié)拍起點；所述正常周期時間間隔是指相鄰兩個節(jié)拍起點之間不超過1.5倍且不小于0.5倍且不小于0.5倍當前近似周期時長的時間間隔；k)對待測動脈壓信號進行逐拍分割，存儲并顯示待測動脈壓信號逐拍分割結果。FSA00000186984100012.tif,FSA00000186984100013.tif,FSA00000186984100014.tif,FSA00000186984100022.tif,FSA00000186984100023.tif,FSA00000186984100024.tif,FSA00000186984100025.tif
2.根據(jù)權利要求1所述的動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于所述步驟i)和j)之 間還包括il)若當前檢測段中檢測出的節(jié)拍起點超過6個，則獲取其中相似度最大的6個節(jié)拍起 點的特征區(qū)，作為新的模板信號添加到模板信號庫中。
3.根據(jù)權利要求1或2所述的動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于所述低通濾波 的截止頻率為20 50Hz。
4.根據(jù)權利要求1或2所述的動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于所述預采樣預 處理的采樣頻率為125 IOOOHz。
5.根據(jù)權利要求1或2所述的動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于所述N的優(yōu)選 取值為200。
6.根據(jù)權利要求1或2所述的動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于所述、的優(yōu)選 取值為60s。
7.根據(jù)權利要求1或2所述的動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于所述ε的優(yōu)選 取值為1.5。
8.根據(jù)權利要求1或2所述的動脈壓信號逐拍分割方法，其特征在于所述步驟g)中 加權系數(shù)λ的優(yōu)選取值為0.8，所述步驟h)中閾值Ctl的優(yōu)選取值為0.20。
全文摘要
本發(fā)明提供一種動脈壓信號逐拍分割方法。該方法以點與點之間的差向量作為基礎特征，該基礎特征具有平移和旋轉不變性，能夠克服動脈壓信號的基線漂移的影響；對差向量進行對數(shù)極坐標轉換來度量波形的相似性，這種度量對鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時又能捕獲波形的全局輪廓信息并對波形抖動具有魯棒性；同時，分別對待測的點之前與點之后的波形特征給予不同的權重，以削弱動脈壓信號節(jié)拍尾部干擾點對節(jié)拍起點識別的影響，進一步提高節(jié)拍起點識別率；還通過設置恰當?shù)拈撝颠M一步排除出動脈壓信號中的干擾點，避免導致逐拍分割混亂。本發(fā)明方法能夠準確的對動脈壓信號進行逐拍分割，有助于提高動脈壓分析設備的檢測和分析能力。
文檔編號A61B5/02GK101897578SQ201010214608
公開日2010年12月1日 申請日期2010年6月30日 優(yōu)先權日2010年6月30日
發(fā)明者彭承琳, 楊力, 趙明璽 申請人:重慶大學