基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法及存储介质技术

本发明专利技术提供一种基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法、计算机及存储介质，该方法的线性预测模型作为利用历史时刻心电干扰的测量值来预测当前及未来时刻心电干扰值的膈肌肌电滤波器；采用膈肌肌电滤波器对被心电干扰的膈肌肌电信号进行卷积运算，对卷积后信号作超阈值置零处理，得到信号y(k)；求取含心电的膈肌肌电片段，计算该片段的线性预测模型系数，利用该模型系数自适应调整膈肌肌电滤波器系数；对信号y(k)依次进行二阶高通滤波和M

【技术实现步骤摘要】
基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及医疗器械与医学信号处理
，更具体地说，涉及一种基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法及存储介质。

技术介绍

[0002]膈肌是主要的呼吸肌，其肌电信号可为膈肌生理状态和呼吸系统功能的评估提供重要信息。临床上监测膈肌肌电图有助于判断呼吸困难程度和机械通气患者能否进行呼吸机脱离，其包络亦可用于改善机械通气的同步性。
[0003]目前常通过表面电极、针刺电极或食道电极采集膈肌肌电信号。表面电极法操作较简单，安全性高，易被患者接受，缺点是易受胸壁肋间肌及腹肌等肌电信号的干扰，且信号因受皮下组织等的影响而衰减。针刺电极法将电极针直接插入膈肌采集其肌电信号，能避开其它肌电的干扰，缺点是电极插入过程易造成出血及软组织损伤，操作困难且危险性较大。食道电极法将附有电极的导管经鼻腔或口腔插入食道与肠胃交叉处从而对膈肌肌电信号进行采集。由于电极直接靠近膈肌，减少了除心电外的其它肌电的干扰，同时也避免了皮下组织等对膈肌肌电的衰减，比表面电极法准确性高，且较针刺电极法安全。
[0004]膈肌肌电信号微弱，食道电极需配套放大器进行采集。由于食道电极靠近心脏，其所得信号极易受心电干扰；该干扰信号远高于膈肌肌电幅值，受其影响，放大后的膈肌肌电信号难以直接用于评估膈肌状态。而心电频带与膈肌肌电频带存在交集，难以采用传统的带通滤波方法有效抑制其干扰，需要针对心电干扰的特点研究并设计相应的降噪算法，方可较准确地计算膈肌肌电的强度。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法，该方法针对食道电极采集膈肌肌电易受心电干扰的问题，利用心电干扰的准周期性及其不同时刻采样值的相关性设计滤波器以抑制心电干扰，从而准确地计算膈肌肌电信号的强度，以提高膈肌肌电信号采集的准确度。
[0006]本专利技术的第二个目的在于提供一种基于线性预测的膈肌肌电实时处理的计算机。
[0007]本专利技术的第三个目的在于提供一种存储介质。
[0008]为了达到上述目的，本专利技术通过下述技术方案予以实现：一种基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法，其特征在于：
[0009]设置线性预测模型，该线性预测模型作为利用历史时刻心电干扰的测量值来预测当前及未来时刻心电干扰值的膈肌肌电滤波器；
[0010]采用膈肌肌电滤波器对被心电干扰的膈肌肌电信号进行卷积运算，对卷积后信号作超阈值置零处理，得到信号y(k)；
[0011]求取含心电的膈肌肌电片段，计算该片段的线性预测模型系数，利用该模型系数自适应调整膈肌肌电滤波器系数；
[0012]对信号y(k)依次进行二阶高通滤波和M
conv
阶低通滤波，得到降噪后膈肌肌电信号z(k)；对降噪后膈肌肌电信号z(k)进行包络计算，得到降噪后膈肌肌电信号的包络信号z
e
(k)，实现实时处理膈肌肌电信号；其中，k为当前时刻。
[0013]该方法包括以下步骤：
[0014]S1、参数初始化：设定时间序号k＝0，心电峰值序号j＝0，初始化心电周期t
ECG
(0)、心电片段长度t
p
(0)和膈肌肌电滤波器系数w
i
(0)，i＝0，...，M
conv
‑
1；
[0015]其中，M
conv
为滤波器阶数；
[0016]S2、确定心电峰值x
P
及其搜索方式，设定置零阈值初始值Th(0)：
[0017]以采样频率f
s
采集被心电干扰的膈肌肌电信号x(k)，搜索连续N秒内x(k)的最大值和最小值，其中最大值和最大值时刻分别记为x
max
和k
max
，最小值和最小值时刻分别记为x
min
和k
min
；若x
max
＞|x
min
|，则令心电峰值x
P
＝x
max
，且设置心电峰值搜索方式标志flag＝1；否则令心电峰值X
P
＝|x
min
|，且设置心电峰值搜索方式标志flag＝0；N的取值应保证期间至少包括3个心电周期；
[0018]设定置零阈值的初始值为Th(0)∈[0.3x
P
，0.7x
P
]；
[0019]S3、以采样频率f
s
采集被心电干扰的膈肌肌电信号x(k)；
[0020]S4、若k＜M
conv
‑
1，则k＝k+1，并跳转S3；否则，采用膈肌肌电滤波器w
i
(j)，i＝0，...，M
conv
‑
1对信号x(k)作卷积运算，卷积后的信号记为计算公式为：
[0021][0022]其中K
conv
为卷积放大倍数；膈肌肌电滤波器阶数M
conv
≥2，卷积放大倍数K
conv
∈[1，30]；
[0023]S5、阈值处理：对进行超阈值置零处理，所得信号记为y(k)，并自适应更新置零阈值；
[0024]对进行超阈值置零处理，所得信号记为y(k)，计算公式为：
[0025][0026]自适应更新置零阈值的计算公式为：
[0027]Th(j+1)＝α
Th
·
Th(j)+(1
‑
α
Th
)
·
y(k)
[0028]其中，α
Th
为阈值调节因子；阈值调节因子α
Th
∈[0.9，0.98]；
[0029]S6、定位心电峰值时刻：
[0030]若flag＝1，则判断当前时刻k是否满足条件x(k
‑
1)≥x(k
‑
2)且x(k
‑
1)≥x(k)且|x(k
‑
1)
‑
x
P
|＜δ；
[0031]若flag＝0，则判断当前时刻k是否满足条件x(k
‑
1)≤x(k
‑
2)且x(k
‑
1)≤x(k)且|x(k
‑
1)+x
P
|＜δ；
[0032]若满足则：
[0033]记录并保存k
p
(j)＝k
‑
1；
[0034]若j＞0，则更新心电周期t
ECG
(j)与心电片段长度t
p
(j)，计算公式为：
[0035]t
p2p
＝k
p
(j)
‑
k
p
(j
‑
1)
[0036]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法，其特征在于：设置线性预测模型，该线性预测模型作为利用历史时刻心电干扰的测量值来预测当前及未来时刻心电干扰值的膈肌肌电滤波器；采用膈肌肌电滤波器对被心电干扰的膈肌肌电信号进行卷积运算，对卷积后信号作超阈值置零处理，得到信号y(k)；求取含心电的膈肌肌电片段，计算该片段的线性预测模型系数，利用该模型系数自适应调整膈肌肌电滤波器系数；对信号y(k)依次进行二阶高通滤波和M
conv
阶低通滤波，得到降噪后膈肌肌电信号z(k)；对降噪后膈肌肌电信号z(k)进行包络计算，得到降噪后膈肌肌电信号的包络信号z
e
(k)，实现实时处理膈肌肌电信号；其中，k为当前时刻。2.根据权利要求1所述的基于线性预测的膈肌肌电实时处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、参数初始化：设定时间序号k＝0，心电峰值序号j＝0，初始化心电周期t
ECG
(0)、心电片段长度t
p
(0)和膈肌肌电滤波器系数w
i
(0)，i＝0，...，M
conv
‑
1；其中，M
conv
为滤波器阶数；S2、确定心电峰值x
P
及其搜索方式，设定置零阈值初始值Th(0)：以采样频率f
s
采集被心电干扰的膈肌肌电信号x(k)，搜索连续N秒内x(k)的最大值和最小值，其中最大值和最大值时刻分别记为x
max
和k
max
，最小值和最小值时刻分别记为x
min
和k
min
；若x
max
＞|x
min
|，则令心电峰值x
P
＝x
max
，且设置心电峰值搜索方式标志flag＝1；否则令心电峰值x
P
＝|x
min
|，且设置心电峰值搜索方式标志flag＝0；N的取值应保证期间至少包括3个心电周期；设定置零阈值的初始值为Th(0)∈[0.3x
P
，0.7X
P
]；S3、以采样频率f
s
采集被心电干扰的膈肌肌电信号x(k)；S4、若k＜M
conv
‑
1，则k＝k+1，并跳转S3；否则，采用膈肌肌电滤波器w
i
(j)，i＝0，...，M
conv
‑
1对信号x(k)作卷积运算，卷积后的信号记为计算公式为：其中K
conv
为卷积放大倍数；膈肌肌电滤波器阶数M
conv
≥2，卷积放大倍数K
conv
∈[1，30]；S5、阈值处理：对进行超阈值置零处理，所得信号记为y(k)，并自适应更新置零阈值；对进行超阈值置零处理，所得信号记为y(k)，计算公式为：自适应更新置零阈值的计算公式为：Th(j+1)＝α
Th
·
Th(j)+(1
‑
α
Th
)
·
y(k)其中，α
Th
为阈值调节因子；阈值调节因子α
Th
∈[0.9，0.98]；S6、定位心电峰值时刻：若flag＝1，则判断当前时刻k是否满足条件x(k
‑
1)≥x(k
‑
2)且x(k
‑
1)≥x(k)且|x(k
‑
1)
‑
x
P
|＜δ；若flag＝0，则判断当前时刻k是否满足条件x(k
‑
1)≤x(k
‑
2)且x(k
‑
1)≤x(k)且|x(k
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：莫鸿强，陈凌希，徐远达，桑岭，许钊祥，
申请(专利权)人：广州呼吸健康研究院广州呼吸疾病研究所，
类型：发明
国别省市：