[發明專利]一種基于ESMD方法的心電信號降噪方法有效
| 申請號: | 201510464674.1 | 申請日: | 2015-07-31 |
| 公開(公告)號: | CN105125204B | 公開(公告)日: | 2017-11-17 |
| 發明(設計)人: | 張旭明;李永帥;陳宗周;張靖陽;任金霞;李想;周歡;丁明躍 | 申請(專利權)人: | 華中科技大學 |
| 主分類號: | A61B5/0402 | 分類號: | A61B5/0402 |
| 代理公司: | 華中科技大學專利中心42201 | 代理人: | 梁鵬 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 esmd 方法 電信號 | ||
技術領域
本發明屬于醫學信號處理領域,更具體地,涉及一種心電信號降噪處理。
背景技術
心電圖是反映心臟興奮的電活動過程。然而,心電信號作為一種微弱信號(一般為毫伏級),極易被外界噪聲所淹沒,常見的噪聲包括工頻噪聲,肌電噪聲以及患者呼吸和運動引起的基線漂移干擾等,這些噪聲對心電參數的測量、波形識別和病情診斷等具有十分不利的影響,研究有效的心電信號降噪方法對提高心臟疾病診斷的正確率具有重要意義。
常見的心電信號降噪手段包括低通、高通和帶通濾波、形態學濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、有限沖激響應濾波(Finite Impulse Response,FIR)濾波、無限沖激響應(Infinite Impulse Response,IIR)濾波、中值濾波及小波降噪方法等。上述方法不足在于:難以有效抑制噪聲的不利影響或無法有效保護信號細節。
非局部均值(Nonlocal means,NLM)濾波方法是近年來提出的一種主流的圖像降噪方法,它利用圖像的冗余性,通過圖像塊之間的歐式距離來度量其相似性,將該相似性作為權值,對一定搜索區域內所有像素進行加權平均,從而達到圖像降噪的目的。由于NLM方法在圖像降噪方面的優越性,2012年Tracey和Miller等(B.H.Tracey,E.L.Miller.Nonlocal means denoising of ECG signals.IEEE Trans.Biomedical Engineering,2012,59(9):2383-2386)首次將其用于一維心電信號降噪中,但該方法在心電圖中噪聲干擾較大時,難以有效保護心電信號中的重要細節信息。
為保護心電信號細節,有效手段之一是先對心電信號進行分解再對分解后的分量進行降噪處理。信號分解方法很多,其中極點對稱模態分解(Extrem-point Symmetric Mode Decomposition Method,ESMD)方法是近年來提出的一種新型的信號分解技術,其主要創新是自適應全局均線概念的提出和直接插值法的引入。該方法不僅可以直觀地體現各模態的振幅與頻率的時變性,還可明確地獲知總能量變化,上述特點為心電信號分解提供了有效的新手段。
本專利首次將ESMD和NLM結合,提出了ESMD-NLM濾波方法,該方法通過ESMD實現心電信號分解,對分解后的各分量利用NLM方法進行降噪處理,可有效克服現有心電信號降噪方法的不足,能在充分抑制心電信號中噪聲的同時很好地保護細節信息。
發明內容
針對現有技術中存在的問題,本申請提供的是一種心電信號降噪方法,其中通過ESMD進行研究和涉及,使其和非局部均值濾波方法有機結合,與現有方法相比,該方法有效改善了傳統非局部均值算法在噪聲污染程度較高時易產生的信號削弱問題,可在有效抑制心電信號噪聲的同時很好地保護信號的尖峰等細節信息。
為實現上述目的,按照本發明的一個方面,提供了一種基于ESMD方法的心電信號降噪方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:
(1)采用極點對稱模態分解算法ESMD對含有噪聲的原始心電信號進行分解,得到分解后的一系列本征模態函數IMF、一個殘差項R及各階IMF分量的瞬時頻率;
(2)對各階IMF進行信號門限控制,即對不同IMF分量預設門限值,隨著階次增加,所述門限值減半,依次類推直至最高階IMF為止;
(3)對各階IMF分量,若其低于設定的門限,則保留該分量,不對其進行濾波處理,否則對其進行非局部均值濾波,得到各分量對應的降噪信號;
(4)將各階IMF分量降噪處理結果和殘差項R疊加求和,得到心電信號的預處理結果;
(5)對心電信號的預處理結果采用非局部均值濾波方法進行平滑處理,從而最終完成心電信號的降噪處理。
優選地所述步驟(1)的具體步驟如下:
將所述原始心電信號作為第一次的輸入信號S0;
1)找到本次輸入心電信號S的所有局部極值點E,用線段連接所有相鄰的極值點,并標出它們的中點Mi(1≤i≤n-1),在中點集合的左右兩邊各加一個邊界點M0、Mn,分別對奇數中點和偶數中點構造插值曲線L,并計算這兩條插值曲線的均值L*,使用S-L*代替S重復上述操作,直到L*的值小于某一個允許的誤差值,或者篩選次數達到預設的最大數,將最后一個S-L*作為第n個本征模態函數IMFn,其中n從1-n依次取值;
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