[發(fā)明專利]一種基于邊信息先驗(yàn)的多導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)重構(gòu)估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810429533.X
• 申請(qǐng)日: 2018-05-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108649961B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭樹(shù)理;韓麗娜;張祎彤;桂心哲;陳啟明;張禾
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué);中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院
• 主分類號(hào): H03M7/30
• 分類號(hào): H03M7/30
• 代理公司: 北京理工正陽(yáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11639
• 代理人: 鮑文娟

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于邊信息先驗(yàn)的多導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)重構(gòu)估計(jì)方法，涉及計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先將單個(gè)導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)的估計(jì)值作為邊信息先驗(yàn)輸入進(jìn)行下一個(gè)導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)的壓縮感知過(guò)程，然后在每個(gè)編碼器進(jìn)行編碼時(shí)，對(duì)于不被用作邊信息的信號(hào)，編碼器選用行數(shù)較小的測(cè)量矩陣，在聯(lián)合譯碼端，收到的測(cè)量值的數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于普通的正交匹配追蹤重構(gòu)算法所要求的數(shù)目。使用本發(fā)明方法能夠適當(dāng)?shù)膶⒕幋a端的復(fù)雜度轉(zhuǎn)移到譯碼端中，降低編碼的復(fù)雜度并提高壓縮過(guò)程的抗噪性和魯棒性，節(jié)省心電采集節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)、計(jì)算能力和剩余能量，在保持良好壓縮效果的同時(shí)延長(zhǎng)無(wú)線體域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的生存周期，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間伴隨式監(jiān)測(cè)的目的。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于邊信息先驗(yàn)的多導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)重構(gòu)估計(jì)方法，屬于計(jì)算 機(jī)醫(yī)學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

心血管疾病正嚴(yán)重威脅人類身體健康，己經(jīng)成為高死亡率疾病之一。心血管 疾病發(fā)病往往十分危急，一旦發(fā)作會(huì)給病人帶來(lái)極大病痛，并常伴有暈厥、呼吸 困難、猝死等并發(fā)癥。而心血管患者在發(fā)病前心電圖就會(huì)出現(xiàn)異常，在并發(fā)癥出 現(xiàn)前伴隨有相應(yīng)的心電圖表現(xiàn)。因此，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)心血管患者的心電圖，可提早一 步發(fā)現(xiàn)心臟異常情況。心電監(jiān)護(hù)設(shè)備對(duì)病患多導(dǎo)聯(lián)全天候的實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)會(huì)產(chǎn)生大量 的心電數(shù)據(jù)需要傳輸和存儲(chǔ)，將采集到的心電數(shù)據(jù)先進(jìn)行壓縮再傳輸，可以降低 傳輸功耗，還可減少所需存儲(chǔ)空間。

心電信號(hào)壓縮按照去除冗余信息的方法可分為三大類：直接編碼壓縮、變換 編碼壓縮、參數(shù)提取壓縮。

①直接編碼壓縮方法也稱時(shí)域壓縮法，是通過(guò)分析信號(hào)的時(shí)域特性去除信 號(hào)冗余并進(jìn)行編碼，從而達(dá)到壓縮的目的。直接編碼壓縮法的優(yōu)點(diǎn)是算法原理簡(jiǎn) 單，壓縮速度快，但缺點(diǎn)是壓縮比偏低，在無(wú)損壓縮或者對(duì)壓縮比要求不太高， 實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

②變換編碼壓縮是通過(guò)某種數(shù)學(xué)變換將時(shí)域中的原始數(shù)據(jù)變換至某種更適 合去冗余的其他變換域上，然后對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行編碼壓縮處理，重構(gòu)時(shí)，對(duì)變換 系數(shù)做反變換恢復(fù)原信號(hào)。變換編碼壓縮技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是壓縮比高且可控，但變換 編碼壓縮方法需要做運(yùn)算復(fù)雜度高的數(shù)學(xué)變換，因此壓縮的實(shí)時(shí)性較差。

③參數(shù)提取壓縮方法是提取信號(hào)的特征點(diǎn)或建立信號(hào)模型，在信號(hào)重構(gòu)時(shí) 利用這些特征點(diǎn)或模型參數(shù)來(lái)重建波形。其中最具代表性的方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 法，以原始信號(hào)作為訓(xùn)練樣本，輸入到BP網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的 狀態(tài)值作為壓縮結(jié)果。用這種方法可達(dá)到很高的壓縮比。但訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)收斂速度較 慢，因此訓(xùn)練壓縮時(shí)間很長(zhǎng)，對(duì)于訓(xùn)練結(jié)果不滿足誤差容限要求的波形則要將整 個(gè)波形都儲(chǔ)存起來(lái)，導(dǎo)致該算法的壓縮性能容易受噪聲干擾影響。

壓縮感知算法(Compressive Sensing，CS)是由Candes、陶哲軒和Donoho 等人于2006年首次提出并給出了算法實(shí)現(xiàn)的一般流程；通過(guò)將模擬信號(hào)直接轉(zhuǎn) 換為數(shù)字形式的壓縮信號(hào)，在采樣同時(shí)完成壓縮過(guò)程，降低了系統(tǒng)能耗。CS理 論指出只要信號(hào)在某個(gè)變換空間中是稀疏的，那么就可以用一個(gè)與變換基不相關(guān) 的觀測(cè)矩陣將變換所得的高維信號(hào)投影到低維空間上，通過(guò)求解一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題就 可以從這些少量的觀測(cè)中高概率地重構(gòu)出原信號(hào)。

壓縮感知理論給信號(hào)處理領(lǐng)域帶來(lái)了不小的沖擊，為各應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析 指出了一條不同的途徑，將壓縮感知理論應(yīng)用于心電信號(hào)的壓縮也取得了一定的 成果。