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基于单导联ECG的心肺耦合分析方法技术

技术编号:13791200 阅读:278 留言:0更新日期:2016-10-06 00:10
基于单导联ECG的心肺耦合分析方法,包括:从体表单导联ECG信号中提取RR间期序列和EDR信号;然后使用自适应滤波器以RR间期序列作为自适应滤波器的参考输入信号以EDR信号作为自适应滤波器的理想信号,利用RR间期序列与EDR信号之间的相关性消除EDR信号噪声成分,获得增强型EDR信号;对RR间期序列和增强型EDR信号作经验模式分解得到RR间期序列的多个本征模态函数和增强型EDR信号的多个本征模态函数;分别选取与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数,用与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数进行心肺耦合分析,得到耦合结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种生理参数分析方法,尤其涉及一种基于单导联ECG的心肺耦合分析方法
技术介绍
心肺耦合(cardiopulmonary coupling)通常也称为心肺交互作用(cardiorespiratory interaction),是指心血管系统与呼吸系统之间内在的协调机制和作用,其研究涉及广泛的生理、病理和临床应用领域。心肺耦合现象可以用于获取与机体健康状态相关的生理和病理信息,如通过心肺耦合分析评价自主神经系统功能,定量评价睡眠质量,检测睡眠呼吸事件等。通过心肺耦合这一生理现象,又可以调节干预机体健康状态,比如通过特定模式的呼吸运动,产生有益的心肺耦合作用效果,可调节心血管系统自主功能,调节身心状态。因此心肺耦合分析技术既可以用于人体健康状态辨识,也可以用于人体健康状态干预和调节。目前已经发展了多种信号分析技术,用于心肺耦合分析,如因果分析、符号动力学、相位同步、互信息等。从信号处理角度看,心肺耦合分析是一种双变量分析技术,通常用到心率时间序列和呼吸时间序列两路信号,以描述系统之间的相互关系。相比于单变量分析技术,如心率变异性分析技术,心肺耦合分析往往能克服单变量分析技术的某些不足,提供更多的关于疾病和健康状态相关的信息。在实际应用中,由于心肺耦合分析需要同时测量心电和呼吸两路信号,心电信号和呼吸信号分别测量使用起来不够方便。后来有人提出了从体表心电提取呼吸信号的方法,被称之为ECG-Derived Respiration:EDR,如图1所示,图1中ECG的包络变化即是呼吸成分。研究人员进一步使用EDR信号与心电的RR间期信号做耦合分析。现有技术中,直接使用EDR与心电RR间期做心肺耦合分析,存在心肺耦合估计不准确的技术难题,影响心肺耦合的分析效果。
技术实现思路
本专利技术旨在提出一种新的心肺耦合分析方法,其能够实现可靠的心肺耦合。鉴于上述目的,本专利技术提出一种基于单导联ECG的心肺耦合分析方法,其包括:从体表单导联ECG信号中提取RR间期序列和EDR信号;然后使用自适应滤波器,以RR间期序列作为自适应滤波器的参考输入信号,以EDR信号作为自适应滤波器的理想信号,利用RR间期序列与EDR信号之间的相关性,消除EDR信号噪声成分,提高EDR信号信噪比,获得增强型EDR信号;对RR间期序列和增强型EDR信号作经验模式分解得到RR间期序列的多个本征模态函数和增强型EDR信号的多个本征模态函数;从所述的RR间期序列的多个本征模态函数和增强型EDR信号的多个本征模态函数分别选取与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数,用所述与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数进行心肺耦合分析,得到耦合结果。优选地,所述心肺耦合分析通过相位同步指数P来实现;其中,为与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数的相位和增强型EDR信号的本征模态函数的相位之间的相位差,和为预定时间间隔的均值。优选地,所述的与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数的相位和增强型EDR信号的本征模态函数的相位由与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数经过Hilbert变换后获得。优选地,当所述相位同步指数低于预定阈值时,认为心肺之间不存在明显耦合,为噪声成分;当所述相位同步指数大于所述预定阈值时,认为心肺耦合是存在的、可靠的。优选地,所述预定频率段为0.15~0.4Hz。优选地,所述的从体表单导联ECG信号中提取RR间期序列和增强型EDR信号为通过预定时间窗所选择的预定时间长度的信号。优选地,所述时间窗的长度为2分钟。进一步优选地,所述预定时间窗口以滑动的方式,分段从RR间期序列和增强型EDR信号中提取预定时间长度的时间序列,完成信号间的耦合分析。本专利技术的基于单导联ECG的心肺耦合分析方法,首先通过自适应滤波器消除EDR的噪声成分,提高信噪比,提高EDR信号质量,获得增强型EDR信号EDR';然后使用经验模式分解(EMD/EEMD)技术对RR间期序
列信号和增强型EDR信号(EDR')做分解,提取感兴趣的(即,与预定频率段对应的)信号成分,以用于心肺耦合分析,由此获得准确可靠的心肺耦合结果。附图说明图1为EDR信号;图2为通过自适应滤波器获得增强型EDR信号的原理图;图3为RR间期序列信号的EEMD分解示例;图4为使用EEMD方法提取与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和呼吸信号的本征模态函数,用于计算心肺耦合的一个示例。其中(a)为原始的RR间期序列信号、真实测量的呼吸信号(通过呼吸感应体积描记技术:RIP);(b)为所提取与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和呼吸信号的本征模态函数所表示的信号。图5为实施实例中涉及的各类心肺生理信号,其中(a)中从上到下依次为RIP、RR间期、EDR_area、EDR_RS、EDR_area_filt、EDR_RS_filt,(b)图中从上到下各信号为(a)中信号经过EEMD提取特定频带成分的本征模态函数。EDR_area是通过QRS的面积的变化来得到的EDR信号;EDR_RS是通过QRS的R-S波的幅度差的变化来得到的EDR信号;EDR_area_filt是EDR_area通过自适应滤波得到的增强型EDR信号;EDR_RS_filt是EDR_RS通过自适应滤波得到的增强型EDR信号。图6为不同EDR算法所估算的心肺耦合的Bland-Altman图,其中(a)为EDR_area与RIP结果比较;(b)为EDR_RS与RIP结果比较;(c)EDR_area_filt与RIP结果比较;(d)EDR_RS_filt与RIP结果比较;图7为本专利技术的基于单导联ECG的心肺耦合分析方法的流程图。具体实施方式下面,结合附图对本专利技术的基于单导联ECG的心肺耦合分析方法。如图7所示,本专利技术的心肺耦合方法关键步骤为1)获得增强型EDR信号;2)通过EMD/EEMD技术对RR间期序列和增强型EDR信号进行经验模式分解,然后将二者的分解结果的感兴趣的本征函数进行耦合得到心肺耦合的结果。
这里“感兴趣”指的是“特定频率范围”的意思。例如,在作呼吸分析时,该感兴趣的范围为呼吸频带所处的0.15~0.4Hz。具体为,从体表ECG信号中提取心跳间期序列(RR间期序列)和EDR信号,然后以RR间期序列为自适应滤波器的参考输入信号,EDR信号作为自适应滤波器的理想信号,利用RR间期序列和EDR信号之间的相关性,消除噪声成分,提高信噪比,提高EDR信号质量,获得增强型EDR信号EDR',自适应滤波器结构示意图如图2所示。然后,使用经验模式分解(EMD/EEMD)技术对RR间期序列和增强型EDR信号(EDR')做分解,提取感兴趣(即预定频率)的信号成分,以用于心肺耦合分析。心肺耦合现象本身呈现出非线性、非稳态、以及多尺度、间断性等特点,常规的信号处理技术无法有效分析该类信号。以往的信号分析技术多采用固定频带的带通滤波器,分别对RR间期序列和呼吸信号预处理后,再做耦合分析。通过研究和实验证明,带通滤波器的频带宽带对于心肺耦合分析估算的准确性有很大影响,实际应用中很难确定带通滤波器的参本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于单导联ECG的心肺耦合分析方法,其包括:从体表单导联ECG信号中提取RR间期序列和EDR信号;然后使用自适应滤波器,以RR间期序列作为自适应滤波器的参考输入信号,以EDR信号作为自适应滤波器的理想信号,利用RR间期序列与EDR信号之间的相关性,消除EDR信号噪声成分,提高EDR信号信噪比,获得增强型EDR信号;对RR间期序列和增强型EDR信号作经验模式分解得到RR间期序列的多个本征模态函数和增强型EDR信号的多个本征模态函数;从所述的RR间期序列的多个本征模态函数和增强型EDR信号的多个本征模态函数分别选取与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数,用所述与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数进行心肺耦合分析,得到耦合结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于单导联ECG的心肺耦合分析方法,其包括:从体表单导联ECG信号中提取RR间期序列和EDR信号;然后使用自适应滤波器,以RR间期序列作为自适应滤波器的参考输入信号,以EDR信号作为自适应滤波器的理想信号,利用RR间期序列与EDR信号之间的相关性,消除EDR信号噪声成分,提高EDR信号信噪比,获得增强型EDR信号;对RR间期序列和增强型EDR信号作经验模式分解得到RR间期序列的多个本征模态函数和增强型EDR信号的多个本征模态函数;从所述的RR间期序列的多个本征模态函数和增强型EDR信号的多个本征模态函数分别选取与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数,用所述与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数和增强型EDR信号的本征模态函数进行心肺耦合分析,得到耦合结果。2.如权利要求1所述的基于单导联ECG的心肺耦合分析方法,其特征在于:所述心肺耦合分析通过相位同步指数P来实现;其中,为与预定频率段对应的RR间期序列的本征模态函数的相位和增强型EDR信号的本征模态函数的相位之间的相位差,和为预定时间间隔的均值。3.如权利要求2所述的基于单导联ECG的心肺耦合分...

【专利技术属性】
技术研发人员:张政波柴晓珂郑捷文王步青刘燕辉
申请(专利权)人:张政波
类型:发明
国别省市:北京;11

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