[發(fā)明專利]連續(xù)生理信號質(zhì)量評估方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110177021.0
• 申請日: 2021-02-07
• 公開（公告）號: CN112971797A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蘭珂;鄭捷文;郝艷麗;徐浩然;麻琛彬
• 申請（專利權(quán)）人: 北京海思瑞格科技有限公司
• 主分類號: A61B5/318
• 分類號: A61B5/318;A61B5/346;A61B5/08
• 代理公司: 北京京萬通知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11440
• 代理人: 齊曉靜

本申請公開一種連續(xù)生理信號質(zhì)量評估方法，其包括：通過加窗將原始生理信號進行分割；對經(jīng)分割的信號進行預(yù)處理；該預(yù)處理包括去信號基線、帶通濾波、中值濾波；對經(jīng)預(yù)處理的信號進行特征值提取；將提取的特征值輸入到預(yù)訓(xùn)練模型中，得到評分結(jié)果score；再根據(jù)設(shè)定的閾值L1、L2對評分結(jié)果進行判斷，得到信號質(zhì)量的評估結(jié)果；該預(yù)訓(xùn)練模型為孤立森林模型。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及生理信號的檢測，尤其涉及生理信號的質(zhì)量評估。

背景技術(shù)

連續(xù)生理信號是指連續(xù)記錄的如心電、呼吸、脈搏等與人體健康和疾病狀態(tài)高度相關(guān)的信號，目前在疾病診斷、不良事件預(yù)測、人體狀態(tài)評估和康復(fù)預(yù)后評價等方面的價值越來越得到認可。如一些臨床疾病的惡化通常在造成更嚴重的臨床結(jié)局(如心源性猝死)發(fā)生前8-24小時就已經(jīng)在生理信號中得以表現(xiàn)，臨床醫(yī)生和該領(lǐng)域的科研工作者們越來越意識到對生理信號進行連續(xù)監(jiān)測和深度挖掘分析的重要性。

近年來，多種測量方法和傳感器快速發(fā)展并集成到可穿戴設(shè)備中，人們連續(xù)的獲取生理信號的手段大大豐富。如心電描記術(shù)(Electrocardiography,ECG)，是一種利用在人體皮膚表面貼上電極，從而記錄心臟整體的電位變化，并通常以波形進行顯示的技術(shù)，已得到臨床的廣泛認可和被應(yīng)用于醫(yī)療中心臟疾病的診斷分析；又如光體積變化描記圖法(Photoplethysmography,PPG)是使用光電手段測量活體組織中血液容積變化的方法。該方法通過使用固定波長的光線穿過皮膚，而每次心博時，血管都會隨之收縮和擴張，進而影響光反射，傳感器記錄光反射的強度反映出血液流動的特點。該技術(shù)目前是多種健康監(jiān)護設(shè)備，尤其是健康監(jiān)護手環(huán)中的核心監(jiān)測技術(shù)，有著廣泛的應(yīng)用前景和豐富的科研價值；呼吸感應(yīng)體積描記技術(shù)(Respiratory Inductive Plethysmography,RIP)是將兩條彈性縛帶分別纏繞在被測者的胸部和腹部，呼吸運動帶動彈性縛帶伸縮，線圈圍繞面積發(fā)生改變，從而記錄被測者胸腹運動的額方法。該方法提供了呼吸運動的無創(chuàng)、間接的測量方式，具有便捷、低負荷、準確性高的優(yōu)勢。

然而，雖然目前測量和記錄生理信號的手段已經(jīng)比較豐富，但是生理信號本身大多具有幅值小、頻率低、易受干擾等特點，加上真實世界噪聲來源復(fù)雜且不可控，使得測量來自于日常生活中的生理信號經(jīng)常被噪聲淹沒，大大影響了后續(xù)信號深度挖掘和分析的進程和結(jié)果的準確性。因此，信號質(zhì)量評估通常是對連續(xù)生理信號進行后續(xù)研究和分析的第一步工作，將信號質(zhì)量高的信號段從長程的連續(xù)生理信號中自動化篩選出來是相關(guān)后續(xù)工作的前提。

針對某一種特定的生理信號，研究者們通常進行信號質(zhì)量評估的方法包括：1.閾值法。即根據(jù)信號的特點提取特征，一旦特征超過預(yù)定的閾值則把該信號確定為信號質(zhì)量差；2.建立對應(yīng)的信號質(zhì)量評分(Signal Quality Index,SQI)，如對于ECG信號，人們使用信號計算的特征，加上一定的權(quán)重系數(shù)，先后發(fā)展了kSQI,sSQI,pSQI等多種評分方式；3.采用人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建模型。目前主流的模型構(gòu)建方法仍是監(jiān)督學(xué)習(xí)，即模型通過學(xué)習(xí)大量提前標注好標簽的數(shù)據(jù)，總結(jié)其中的規(guī)律并用于后續(xù)的信號質(zhì)量評價分析。

但上述方法均由較強的局限性：首先，早期的研究/專利中信號多來自于床旁監(jiān)護儀，其采集的信號與真實世界的信號有著本質(zhì)的差別，噪聲的來源和強度均與可穿戴設(shè)備所面臨的問題不同；其次，盡管高性能的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型快速發(fā)展，但這些方法絕大多數(shù)需要大量的標簽才能完成模型學(xué)習(xí)的步驟，標簽數(shù)量不足或模型訓(xùn)練樣本局限性太強均會導(dǎo)致模型的泛化性能不足，難以達到使用的需求。問題是目前獲得海量的數(shù)據(jù)是相對容易，但想將這些數(shù)據(jù)全部加上標簽需要大量的人力和時間成本，可穿戴設(shè)備硬軟件的快速迭代更加重了標注標簽的任務(wù)。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問題，本申請旨在提出一種連續(xù)生理信號質(zhì)量評估方法，

本申請的連續(xù)生理信號質(zhì)量評估方法，其包括：

通過加窗將原始生理信號進行分割；