[發(fā)明專利]一種基于新閾值函數(shù)小波變換的心電信號(hào)去噪算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010509929.2
• 申請(qǐng)日: 2020-06-05
• 公開（公告）號(hào): CN111616697B
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏雪云;季正超;王明;郭瑞敏;顧凱;馬澄;劉瑩;鄭威;馬國(guó)軍;李效龍;朱琎;黃煒嘉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇科技大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/318
• 分類號(hào): A61B5/318;G06F17/14;G06F17/15
• 代理公司: 南京正聯(lián)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32243
• 代理人: 杭行

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)算法技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，是一種基于新閾值函數(shù)小波變換的心電信號(hào)去噪算法，適用于去除三種常見的心電信號(hào)噪聲，在原始心電信號(hào)上加入模擬噪聲信號(hào)形成現(xiàn)實(shí)中被噪聲污染的心電信號(hào)，之后，選取小波基對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行分解處理，通過多層小波分解將心電信號(hào)中含有的基線漂移和工頻干擾、肌電干擾分解到不同尺度，用平滑濾波法處理基線漂移生成的小波系數(shù)，用新的閾值函數(shù)處理由工頻干擾和肌電干擾生成的小波系數(shù)，最后重構(gòu)得到不含噪聲的心電信號(hào)。本發(fā)明經(jīng)驗(yàn)證能有效的克服軟、硬閾值的缺點(diǎn)，得到完整且平滑的去噪波形。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)算法技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，是一種基于新閾值函數(shù)小波變換的心電信號(hào)去噪算法，適用于去除三種常見的心電信號(hào)噪聲。

技術(shù)背景

生物信號(hào)體現(xiàn)人體的生命信息，在臨床醫(yī)學(xué)上醫(yī)生通常通過觀測(cè)生物信號(hào)來判斷病人的身體狀況。臨床上常見的生物信號(hào)主要有：心電、腦電、肌電、胃電、視網(wǎng)膜電等。其中更易檢測(cè)且更具規(guī)律性的心電信號(hào)是臨床最常用的檢查之一，應(yīng)用廣泛，而心電圖(ECG)是記錄心電信號(hào)圖形的技術(shù)。通過心電圖我們可以記錄人體正常心臟的電活動(dòng)、幫助診斷心律失常、幫助診斷心肌缺血、心肌梗死及部位、診斷心臟擴(kuò)大和肥厚、判斷藥物或電解質(zhì)情況對(duì)心臟的影響和判斷人工心臟起搏狀況。在實(shí)際應(yīng)用中，心電信號(hào)通常受到基線漂移、工頻干擾和肌電干擾三種噪聲的影響而變得失真、模糊。為了能夠得到詳細(xì)準(zhǔn)確的心電信號(hào)，對(duì)它進(jìn)行去噪處理十分必要。

信號(hào)處理方面，傅里葉分析法應(yīng)用廣泛，但傅里葉變換反映的是信號(hào)的總體平均信息，無法反映信號(hào)在時(shí)域上的突變時(shí)刻，不能有效的分析非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào)。傳統(tǒng)的數(shù)字濾波法去噪主要是基于傅立葉變換的時(shí)頻轉(zhuǎn)換，將不同頻譜的信號(hào)與噪聲區(qū)分開，然后設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器將噪聲濾除。因此傳統(tǒng)的數(shù)字濾波法對(duì)于信號(hào)與噪聲混疊的心電信號(hào)消嗓效果不佳，對(duì)混疊在心電頻域內(nèi)的基線漂移、肌電干擾以及工頻干擾顯得無能為力。

中位值濾波法能有效克服偶然因素引起的波動(dòng)或采樣不穩(wěn)定引起的誤碼等脈沖干擾，但由于其基本原理是是把心電信號(hào)中某一點(diǎn)的值，用該點(diǎn)一個(gè)鄰域內(nèi)各點(diǎn)值的中值點(diǎn)代替，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)，在應(yīng)用于心電信號(hào)去噪的過程中容易去除心電信號(hào)的奇異點(diǎn)，對(duì)心電信號(hào)波形的ST段造成破壞。

平滑濾波算法簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，其基本原理為：白噪聲的統(tǒng)計(jì)平均值為零，而心電信號(hào)中含有的隨機(jī)噪聲多數(shù)可以近似的看成白噪聲，因此可以用求平均值的方法消除這些噪聲。該方法容易對(duì)心電信號(hào)的R波造成破壞。

小波變換閾值法近年來被廣泛運(yùn)用于心電信號(hào)去噪，它計(jì)算速度快，對(duì)于心電信號(hào)具有良好的去噪效果，常用的閾值函數(shù)為硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)。但經(jīng)硬閾值函數(shù)處理過的小波系數(shù)，在重構(gòu)后信號(hào)會(huì)產(chǎn)生偽吉布斯現(xiàn)象,出現(xiàn)較大的均方差和振蕩；經(jīng)過軟閾值函數(shù)處理的小波系數(shù)會(huì)將原信號(hào)的一些高頻的信號(hào)濾除，導(dǎo)致重構(gòu)后的信號(hào)有較大的均方誤差(MSE)值和邊緣模糊現(xiàn)象。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有的心電信號(hào)去噪算法存在的弊端，提出了一種新的解決方法，即基于新閾值函數(shù)小波變換的心電信號(hào)去噪算法，構(gòu)造一種介于硬閾值和軟閾值之間的新閾值函數(shù)結(jié)合小波變換算法用于心電信號(hào)去噪。

該算法步驟如下：

步驟1：讀取MIT-BIH心率失常數(shù)據(jù)庫(kù)中的原始心電信號(hào)，加入模擬噪聲，形成含噪心電信號(hào)。

步驟2：確定小波分解的尺度。去除基線漂移時(shí)進(jìn)行8尺度分解；去除肌電干擾和工頻干擾時(shí)進(jìn)行3尺度分解。

步驟3：對(duì)不同的噪聲選擇不同的小波函數(shù)。利用sym4小波函數(shù)作為小波基去除基線漂移；利用coif4小波函數(shù)作為小波基，去除肌電干擾和工頻干擾。

步驟4；選擇合適的閾值。采用修正的指數(shù)取閾值法來選取閾值。

步驟5：構(gòu)造新的閾值函數(shù)，盡可能保留有用信號(hào)，并避免偽吉布斯現(xiàn)象的產(chǎn)生。