[發明專利]一種基于非線性動力學特征的心電向量圖分類方法

有效

• 申請號: 201910364525.6
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110151165B
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發明（設計）人: 鄧木清;王丹俐;范慧婕;李枚格
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: A61B5/346
• 分類號: A61B5/346
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

1.一種基于非線性動力學特征的心電向量圖分類方法，其特征在于，包含如下步驟：

步驟1、獲取三導聯心電向量圖信號；

提取三維心電向量圖信號，以矩陣形式存儲，構成一組心電向量圖信號變量；

步驟2、數據預處理；

對步驟1中獲得的心電向量圖信號進行中值濾波處理，去除基線漂移、肌肉噪聲、電源干擾；

步驟3、非線性動力學特征提取；

將步驟2預處理后的心電向量圖信號分別計算十個非線性動力學指標：嵌入維數、延遲時間、Kolmogorov熵、關聯維數、Lyapunov最大指數譜、近似熵、樣本熵、模糊熵、LZ復雜度和C0復雜度；

步驟4：歸一化處理并特征融合；

將步驟3中計算的十個非線性動力學指標分別進行歸一化處理，對特征進行部分和全部融合；

步驟5：分類識別；

將步驟4中融合后的特征進行監督學習分類器的訓練，根據訓練模式與測試模式之間關于非線性動力學指標間的差異，實現心電向量圖的分類；

步驟1中所述的心電向量圖信號獲取，是指利用Frank三導聯體系來獲取三維心電向量圖，并以矩陣的方式進行存儲，表示為：x_i(n),i＝1,2,3；n＝1,2,...,N，其中i表示第幾維數據，N表示心電向量圖數據序列的序列長度；

步驟2中所述的數據預處理，是指對步驟1中獲得的數據進行中值濾波處理，輸入心電向量圖數據序列x_k＝{x_k(n)|n＝1,2,...,N}，k＝1,2,3；定義窗口范圍M，對數據序列x_k(n-M),...,x_k(n),...,x_k(n+M)取中值替代x_k(n)，即

y_k(n)＝med[x_k(n-M),...,x_k(n),...,x_k(n+M)]，

其中med[]表示窗口內所有數按從小到大的順序排序后，取中間值；

步驟3中所述的嵌入維數和延遲時間，是指采用改進的C_C法進行提取；提取過程如下：

4-1.輸入心電向量圖數據序列x_k＝{x_k(n)|n＝1,2,...,N}，k＝1,2,3，N為序列的長度；設置延遲時間t和嵌入維數m的區間，在區間內尋找最優值；以t、m重構相空間X_k＝{X_ki(n)}，X_ki(n)為相空間中的點；

4-2.定義該心電向量圖數據序列的關聯積分：

其中，M＝N-(m-1)t，d_kij＝||X_ki-X_kj||_∞，θ為Heaviside函數：r為相空間超球體半徑；

4-3.將心電向量圖數據序列x_k＝{x_ki|i＝1,2,...,N}分解成t個互不重迭的子序列；根據關聯積分，定義兩個檢驗統計量：

4-4.S_k1(m,r,t)～t反映了心電向量圖數據序列的自相關特性；選擇最大和最小的兩個半徑r，定義差量：

ΔS_k1(m,t)＝max{S_k1(m,r_j,t)}-min{S_k1(m,r_j,t)}

ΔS_k1(m,t)度量了S_k1(m,r,t)～t對所有半徑r的最大偏差；S_k1(m,r,t)～t的第一個局部極小點ΔS_k1(m,t)所對應的最優時延τ_d為該心電向量圖數據序列的延遲時間t；

4-5對于周期為T的心電向量圖數據序列，當固定m，r,N——→∞時，t＝aT,既是S_k1(m,N,r,t)的局部極大值點又是S_k2(m,N,r,t)的零點，a為大于零的整數；因此尋找|S_k1(t)-S_k2(t)|的周期點作為最優嵌入窗τ_ω；該心電向量圖數據序列的嵌入維數M_k：

步驟4中所述的特征歸一化處理是指，運用min-max方法對特征數據進行歸一化處理，其計算方法如下：

假設對于序列a₁,a₂,···,a_n進行變換：則新序列b₁,b₂,···,b_n∈[0,1]。