[發(fā)明專利]一種用于非治療目的的基于模糊推理結(jié)合加權(quán)相似度量的心電分類方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410849735.1
• 申請(qǐng)日: 2014-12-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104537243B
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-03-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋立新;王宇虹;王乾
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20;G06N5/04
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所23109
• 代理人: 楊立超

1.一種用于非治療目的的基于模糊推理結(jié)合加權(quán)相似度量的心電分類方法，其特征在于它包括下述步驟：

步驟一：對(duì)已知類型的心電信號(hào)f(n)進(jìn)行預(yù)處理，包括兩部分，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法去除基線漂移，利用小波閾值法去除高頻噪聲，預(yù)處理之后的心電信號(hào)用F(n)表示；

步驟二：對(duì)步驟一中預(yù)處理之后的心電信號(hào)F(n)進(jìn)行波形檢測(cè)，檢測(cè)心電信號(hào)F(n)的ST段、T波、QRS波段位置，然后對(duì)各波段進(jìn)行特征參數(shù)提取，選取的特征參數(shù)包括ST段抬高，ST段降低，QRS波段寬大，T波倒置，T波電交替；

對(duì)已知類型的心電信號(hào)F(n)進(jìn)行QRS波段的波形檢測(cè)以及提取對(duì)應(yīng)特征參數(shù)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：

步驟2.1.1、利用二進(jìn)樣條小波變換對(duì)心電信號(hào)F(n)按Mallat算法進(jìn)行分解濾波，消除干擾；

步驟2.1.2、利用小波變換與信號(hào)奇異點(diǎn)之間的關(guān)系，在2³尺度下對(duì)QRS波段進(jìn)行檢測(cè)，得到QRS波段的起止點(diǎn)，檢測(cè)到的QRS波段的采樣時(shí)間大于0.1s判定為QRS波段寬大，小于等于0.1s即判定為QRS波段正常；

步驟2.1.3、獲得已知類型i中的所有心電信號(hào)F(n)中QRS波段寬大的心拍數(shù)，將這些QRS波段寬大的心拍數(shù)計(jì)和，這些QRS波段寬大的心拍數(shù)的總數(shù)占總心拍數(shù)的百分比記為y_i3，即類型i的心電信號(hào)的QRS波段寬大特征屬性值為y_i3；

對(duì)已知類型的心電信號(hào)F(n)進(jìn)行T波的波形檢測(cè)以及提取對(duì)應(yīng)特征參數(shù)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：

步驟2.2.1、利用小波極值點(diǎn)的方法檢測(cè)T波，得到T波的起止點(diǎn)；通過(guò)分析小波變換在2¹-2⁵尺度上的小波系數(shù)可知：尺度2⁴和2⁵上包含了T波的大部分能量，但尺度2⁵包含了部分基線漂移噪聲；所以對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行2⁴尺度的小波變換，尋找該尺度上的極值點(diǎn)，在T波起止點(diǎn)之間搜索出幅值最大的正模極大值P_max和負(fù)模極大值P_min，設(shè)正負(fù)模極大值的幅值閾值分別為P_max/6和P_min/6，滿足P_i<P_max/6和P_i>P_min/6的模極值作為無(wú)意義的模極值剔除掉，m為剩余的模極值個(gè)數(shù)；

步驟2.2.2、根據(jù)模極值的個(gè)數(shù)和符號(hào)與T波形態(tài)的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)確定T波的形態(tài)：若模極值個(gè)數(shù)m為2，且極值符號(hào)依次為正負(fù)，則判定該T波為倒置；若模極值個(gè)數(shù)m為3，且極值符號(hào)依次為負(fù)正負(fù)或者正負(fù)正，則判定該T波為電交替；T波倒置與T波電交替為互斥事件，其中一項(xiàng)出現(xiàn)時(shí)，另一項(xiàng)的特征屬性值為0；若出現(xiàn)其他情況則判定兩項(xiàng)特征屬性值均為0；

步驟2.2.3、獲得已知類型i的所有心電信號(hào)F(n)中T波倒置和T波電交替的心拍數(shù)，將T波倒置和T波電交替的心拍數(shù)分別計(jì)和，T波倒置的心拍數(shù)的總數(shù)占總心拍數(shù)的百分比記為y_i4，T波電交替的心拍數(shù)的總數(shù)占總心拍數(shù)的百分比記為y_i5，即類型i的心電信號(hào)的T波倒置的特征屬性值和T波電交替的特征屬性值分別為y_i4和y_i5；

對(duì)已知類型的心電信號(hào)F(n)進(jìn)行ST段的波形檢測(cè)以及提取對(duì)應(yīng)特征參數(shù)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：

步驟2.3.1、根據(jù)步驟2.1.1-2.1.3和步驟2.2.1-2.2.3中獲得的QRS波段位置和T波的位置來(lái)確定ST段的起點(diǎn)、終點(diǎn)以及中點(diǎn)；

步驟2.3.2、分別對(duì)ST段的起點(diǎn)和中點(diǎn)，中點(diǎn)和終點(diǎn)之間進(jìn)行直線擬合，根據(jù)所得直線斜率來(lái)判斷ST段形態(tài)；設(shè)ST段起點(diǎn)和中點(diǎn)之間的直線的斜率為d₁，ST段中點(diǎn)和終點(diǎn)之間的直線的斜率為d₂，若-0.5<d₁<-1且d₂>1則判定ST段抬高，若d₁>0.5且d₂>1則判定ST段降低，其他情況ST段正常；ST段抬高與ST段降低為互斥事件，其中一項(xiàng)出現(xiàn)則另一項(xiàng)的特征屬性值為0；若ST段正常，則兩項(xiàng)特征屬性值均為0；

步驟2.3.3、獲得已知類型i的所有心電信號(hào)F(n)中ST段抬高和ST段降低的心拍數(shù)，將ST段抬高和ST段降低的心拍數(shù)分別計(jì)和，ST段抬高的心拍數(shù)的總數(shù)占總心拍數(shù)的百分比記為y_i1，ST段降低的心拍數(shù)的總數(shù)占總心拍數(shù)的百分比記為y_i2，即類型i的心電信號(hào)的ST段抬高和ST段降低的特征屬性值分別為y_i1和y_i2；

對(duì)同一類型的多個(gè)已知類型的心電信號(hào)F(n)進(jìn)行特征參數(shù)提取之后，對(duì)于屬于同一類型i的心電信號(hào)F(n)，i＝(a、b、c、d、e、f)，定義類型i的多個(gè)已知類型心電信號(hào)F(n)中某種特征參數(shù)的心拍數(shù)總數(shù)占總心拍數(shù)的百分比為這一類心電信號(hào)的特征屬性值，則這一類心電信號(hào)的特征屬性值向量定義為分類特征屬性值向量Y_i＝[y_i1y_i2y_i3y_i4y_i5]；

步驟三、根據(jù)心電圖知識(shí)創(chuàng)建心電本體ecg.owl：創(chuàng)建心電本體ecg.owl的類和實(shí)例，定義心電本體的屬性的限制條件，包括屬性的名稱，定義域和值域；

步驟四、根據(jù)模糊概念格與心電本體ecg.owl之間的映射關(guān)系，模糊概念格由外延、內(nèi)涵和相應(yīng)的隸屬度值構(gòu)成；模糊概念格的外延、內(nèi)涵依次對(duì)應(yīng)為心電本體ecg.owl中的類名、屬性，將步驟二中得到的一類心電信號(hào)的特征屬性值y_i作為模糊概念格行與列交叉處的隸屬度值，從而構(gòu)建模糊概念格，獲得概念格中的節(jié)點(diǎn)關(guān)系和節(jié)點(diǎn)構(gòu)成；

步驟五、利用步驟一的方法對(duì)待檢心電信號(hào)f_x(n)進(jìn)行預(yù)處理，處理之后得到的待檢心電信號(hào)用F_x(n)表示；利用步驟二的方法對(duì)F_x(n)進(jìn)行特征提取獲得待檢心電的待檢特征屬性值向量X＝[x₁x₂x₃x₄x₅]；

步驟六、利用心電本體ecg.owl結(jié)合模糊概念格中的節(jié)點(diǎn)關(guān)系以及各節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，獲得模糊推理規(guī)則，利用Jess推理機(jī)完成推理，獲得待檢心電F_x(n)的候選對(duì)象概率值P；

步驟七、利用基于信息熵的概率加權(quán)相似度量對(duì)待檢心電進(jìn)行分類，得到最終的分類結(jié)果，將待檢心電F_x(n)劃分為已知類型心電信號(hào)F(n)中的一種完成待檢心電F_x(n)的分類。