[發明專利]基于分數階傅里葉變換和張量分解的心電T波特征提取方法

有效

• 申請號: 202011576518.1
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112545528B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 辛怡;趙淑麗;葛傳斌;劉娟
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: A61B5/318
• 分類號: A61B5/318;A61B5/366;A61B5/352;A61B5/355;A61B5/00
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本發明公開了一種基于分數階傅里葉變換和張量分解的心電T波特征提取方法，屬于心電信號處理領域。將多個心拍的心電連續起來處理，采用分數階傅里葉變換對每一心拍的T波數據進行擴維獲得T波矩陣，將連續心拍的T波矩陣構建三階張量，再通過Tucker分解獲得第三方向上的投影分量，取其熵值，作為該段心電T波的特征，可結合機器學習用于進行心電信號分類，尤其是檢測TWA現象。

技術領域

本發明提出一種心電信號特征提取方法，適用于結合適合的分類器，建立分類模型，檢測心電異常尤其是T波異常，屬于心電信號處理領域。

背景技術

體表心電圖(electrocardiogram，ECG)是最常見的心臟狀態無創檢測方法，心電異常與惡性心律失常的發生有密切聯系。基于心電圖T波交替(T-wave alternant,TWA)現象因其基本發生機制與惡性心律失常在臨床上具有相對應關系，目前被認為是一種對惡性心律失常具有重要預測作用的無創電生理檢測指標。

T波交替(T-wave Alternant.TWA)是指在規整心率時，體現在心電信號中T波或者ST段的幅度或極性隨心拍交替變化呈ABABAB…的一種心電變異現象。由于許多T波交替現象為微伏級，所以肉眼可以分辨的T波交替現象很少。所以尋找一種高精度的自動檢測TWA的方法就顯得尤為重要。目前存在的T波交替檢測方法包括頻譜分析法，非線性法，符號變換法等。通常心電信號都存在噪聲，在TWA檢測過程中要去除噪聲。但是由于T波十分微弱，少量的噪聲可能已經完全掩蓋了T波，所以在去除噪聲的過程中可能將部分T波去除。

張量分析是多因素分析方法之一，通過張量空間對高階數據的分析處理，在數據挖掘、圖像分析、機器學習、化學分析等領域都有普遍的運用。張量分析能夠充分體現信號的結構特征及內在相關性和協同性，從而可作為特征提取和識別分類的依據和手段。因此本文提出一種基于分數階傅里葉和張量分解的T波特征提取方法，旨在從單導聯心電信號中檢測T波異常，尤其是存在的微伏級的TWA現象。

發明內容：

鑒于心電信號的時變特征與非線性特征。本發明結合FRFT(Fractional FourierTransform，分數階傅里葉變換)時頻分析的能力與張量分解的主成分分析能力，及信息熵對信號混亂程度的度量能力，提供了一種基于分數階傅里葉變換和張量分解的心電信號特征提取方法，包括如下步驟。

步驟S1：連續采集包含P個心動周期的心電信號并進行預處理，獲得信號d；該段心電所包含的心動周期個數P應大于等于8；

所述預處理包括去除心電信號中的工頻干擾、肌電干擾和基線漂移。預處理還包括將信號升采樣到統一的采樣率。

步驟S2：對步驟S1預處理后的信號d進行心電的QRS波群定位，獲得每個QRS波群的起點和止點及該QRS波群的R波峰值的位置信息；

步驟S3：構造T波矩陣

S3-1：在每兩個相鄰的QRS波群之間，即在其中第一個QRS波群的止點和第二個QRS波群的起點之間，定位T波的起點和終點，并計算該段T波起點和終點之間的采樣點的個數X；然后在該T波的起點和終點之間搜索極大值，以該極大值作為此T波峰值；

令所檢測到的T波的個數為N，N≤P；令所檢測到的各T波相應的X的最小值，為最小采樣點數X_min；

對檢測到的每一個T波波峰，以T波波峰所在位置為中心采樣點，分別向該T波峰值左側和右側各再取n個采樣點，加上該T波波峰共2n+1個采樣點，依時間順序排列，構成該T波的2n+1點長的T波向量；

所述點數2n+1應小于等于T波起點和終點之間的最小采樣點數X_min；