一种心阻抗血流图的去噪方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术属于生物医学工程技术领域，特别涉及一种心阻抗血流图的去噪方法、系统及存储介质，所述方法包括(1)预处理：对ICG信号和ECG信号进行基本滤波；(2)EEMD分解：利用EEMD将ICG信号和ECG信号分解为本征模态函数集；(3)相干性分析：采用相干分析的方法计算ICG信号和ECG信号的本征模态函数集之间的相干性系数，然后在ICG信号中选取具有强相干系数的本征模态函数；(4)重构：利用步骤(3)中所选取的本征模态函数重构ICG信号，即完成去噪；通过本发明专利技术提供的去噪方法，使得ICG信号的周期性与ECG信号更加一致，确保了特征点检测的准确性，进而确保了生理参数测量的准确性。了生理参数测量的准确性。了生理参数测量的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种心阻抗血流图的去噪方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术属于生物医学工程
，特别涉及一种心阻抗血流图的去噪方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]心阻抗图(Impedance Cardiogram，ICG)又称心阻抗血流图，是一种无创、实时连续的心输出量测量方法。
[0003]现有技术中，心阻抗信号采集硬件结构包括阻抗检测模块、微控制器模块，阻抗检测模块包括信号发生电路、恒流源转换电路、检波电路以及信号处理电路。
[0004]心阻抗信号检测的原理是恒压源产生的50kHz(也支持60kHz)交流电压供给E1
‑
E2
‑
E3
‑
E4组成的测量电桥。电桥的电压幅值随着其桥臂阻抗的变化而变化，即电桥的输出电压是包含低频阻抗信号和高频载波信号，将高频载波信号经共模滤波器滤除，再经检波器进行半波检波整流，即可得到缓慢变化的阻抗信号。
[0005]E2与E4的电位放大α倍后，测量电压U可表示为下式：
[0006]U＝αI(R
E2
+R
E3
+Z0+ΔZ)
[0007]U＝αI(R
E2
+R
E3
)+αI(Z0+ΔZ)
[0008]其中，R
E2
+R
E3
部分为电极片与人体的接触阻抗，Z0为基础阻抗，ΔZ为阻抗的变化，因此，最终的阻抗分为两部分：一部分是接触阻抗，一部分是心阻抗，同时心阻抗包含了基础阻抗和阻抗的变化。
[0009]心阻抗检测模块的阻抗测量范围为10～100Ω，其中DDS模块的MCLK管脚与外部25MHz有源晶振相连接，微控制器通过I2C通讯控制DDS产生一个50kHz的高频正弦波，正弦波经过高通滤波器处理后输入到高精度恒流源电路中，变成正弦波恒流激励信号。正弦波恒流激励信号借助导联线施加于人体的两个部位之间，仪表放大器检测这两个部位上的实时信号，这两个部位采集的实时信号相减将获得带有人体生物信息的单端载波信号。共模滤波电路将来自单端载波信号中的心电干扰信号滤出，剩下信号进入检波电路后，此时从检波电路出来的信号为人体基础阻抗Z0与阻抗变化信号ΔZ的叠加信号。通过高通滤波器将人体基础阻抗Z0滤除，将获得的阻抗变化信号ΔZ经过高精度信号放大器放大，再经过微分运算电路以及电压抬升电路后，得到最终的心阻抗血流图信号ICG。
[0010]ICG方法测量心功能参数的有效性主要依赖因素之一是对ICG信号波形特征点的准确识别。ICG信号的关键特征点包括A、B、C、X、O等特征点，A波为房缩波，它是由心房收缩引起，代表着心房已经开始实质性收缩，由于电信号传播比物理信号快，A波一般位于ECG信号的P波之后；B点代表主动脉瓣的打开时刻，它表示心室血液开始射向主动脉；C波是室缩波，是ICG信号一个心动周期内的幅值最大的波峰，C波的振幅的最大值代表最大射血速度，一般为单峰，在左右心室收缩或射血速率不一致时会呈双峰；X点为主动脉瓣的关闭时刻，它对应着ICG波形的最低点，在原始阻抗波形对应于动脉压波形类似的重搏波，代表着一个心动周期的射血结束；O波为室舒波，此时二尖瓣开始打开，心室开始充盈。
[0011]ICG信号的特征点是心功能参数指标的测量基础，ICG信号的B点到X点的时间间隔为左室射血时间LVET，ECG的Q点到ICG的B点的时间间隔为射血前期PEP，ICG信号的C点的幅值为(dz/dt)
max
，HR由ECG的RR间隔或ICG的CC间隔计算。每搏量SV通常使用Kubicek方程计算，使用两个血流动力学参数，即LVET和ICG的(dz/dt)
max
，心输出量CO是SV乘以HR。
[0012]然而，当身体运动和呼吸引起电极抖动或位移时，这些参考点的检测就变得更具挑战性。ICG信号的去噪是影响ICG方法测量结果的核心问题之一，它决定了ICG信号的质量好坏，进而决定测量的心功能参数的有效性和稳定性。
[0013]现有几种从ICG信号中去除运动伪影的信号处理方法，主要有带通滤波去噪，集成平均去噪，自适应滤波去噪，小波变换阈值去噪等。
[0014]其中，带通滤波可以去除ICG的主频率范围以外的噪声，是最基础也是最简单的滤波方法，但当噪声的频谱范围与ICG信号的频谱范围存在一定程度的混叠重合时，带通滤波去噪效果将大打折扣，因此带通滤波通常仅作为基础滤波的一部分，需要在这基础上进一步去噪。
[0015]平均集成去噪方法是将每个信号的数字化样本加起来，除以平均同步节拍数，从而减少ICG信号单节拍波动的影响，该方法虽然能消除情绪紧张或轻微晃动时的噪声伪影，但在噪声强度比较大时，难以获得较好的去噪效果。
[0016]自适应滤波是一种常见的滤波方法，它可以自动更新滤波器权重以适应不同输入水平的噪声，滤波器主输入为含噪声的原始信号，参考输入信号为表征噪声信号。自适应滤波是利用参考信号与噪声的相关性，以及参考信号与不含噪声的原始信号之间的相互独立性进行滤波。自适应滤波去噪方法常常是一种理想化的滤波方法，虽然研究人员使用自适应滤波技术对ICG进行了分析，但通常很难确定与各种噪声信号来源相关的滤波器权重。
[0017]小波变换阈值去噪也是比较常见的去噪方法，小波变换阈值去噪法主要包括三个部分：小波分解、阈值处理以及小波重构。小波分解，选定母小波和分解层数M，对待处理信号f(t)实施小波变换。阈值处理，对于低于阈值的小波置零。小波重构，对阈值处理后的小波进行逆变换，累加逆变换后的小波得到原始信号的估计值。小波变换是数字信号的时间尺度表示，已广泛应用于ICG信号去噪，但基于小波方法遇到的最大挑战是最优母小波的选择，因为它对去噪效果起着决定性作用。

技术实现思路

[0018]本专利技术实施例的目的是提供一种心阻抗血流图的去噪方法、系统及存储介质，使得ICG信号的周期性与ECG信号更加一致，确保了特征点检测的准确性，进而确保了生理参数测量的准确性。
[0019]为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供了一种心阻抗血流图的去噪方法，包括以下步骤：
[0020](1)预处理：对ICG信号和ECG信号进行基本滤波；
[0021](2)EEMD分解：利用EEMD将ICG信号和ECG信号分解为本征模态函数集；
[0022](3)相干性分析：采用相干分析的方法计算ICG信号和ECG信号的本征模态函数集之间的相干性系数，然后在ICG信号中选取具有强相干系数的本征模态函数；
[0023](4)重构：利用步骤(3)中所选取的本征模态函数重构ICG信号，即完成去噪。
[0024]可选地，在步骤(1)的预处理步骤前，先将ICG信号和ECG信号切成不重叠的片段，优选每个片段有15秒的数据，然后再将ICG信号和ECG信号进行滤波处理，将ECG信号的截止频率设置为[0.7，25]Hz，ICG信号的截止频率设置为[0.7，6]Hz。
[0025]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心阻抗血流图的去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)预处理：对ICG信号和ECG信号进行基本滤波；(2)EEMD分解：利用EEMD将ICG信号和ECG信号分解为本征模态函数集；(3)相干性分析：采用相干分析的方法计算ICG信号和ECG信号的本征模态函数集之间的相干性系数，然后在ICG信号中选取具有强相干系数的本征模态函数；(4)重构：利用步骤(3)中所选取的本征模态函数重构ICG信号，即完成去噪。2.根据权利要求1所述的去噪方法，其特征在于，在步骤(1)的预处理步骤前，先将ICG信号和ECG信号切成不重叠的片段，优选每个片段有15秒的数据，然后再将ICG信号和ECG信号进行滤波处理，将ECG信号的截止频率设置为[0.7，25]Hz，ICG信号的截止频率设置为[0.7，6]Hz。3.根据权利要求1所述的去噪方法，其特征在于，在步骤(2)中，利用生理信号x(t)与白噪声n(t)生成新的信号y(t)；即y(t)＝x(t)+αn(t)
ꢀꢀꢀ
(1)其中，α为白噪声的幅度；加入白噪声信号的y(t)通过EEMD将其分解：其中，IMF
i
(t)是EEMD分解出来的第i个本征模态函数，r
n
为EEMD分解后信号的...

【专利技术属性】
技术研发人员：解尧，解启莲，宋泽阳，王平，陈宏凯，徐小菊，李剑，
申请(专利权)人：安徽通灵仿生科技有限公司，
类型：发明
国别省市：