一种心磁信号自动降噪方法和系统技术方案

本申请提供一种心磁信号自动降噪方法和系统，包括：获取多通道的原始心磁信号；计算通道间原始心磁信号的相关系数，并基于相关系数确定噪声干扰时间段；盲分离多通道的原始心磁信号，以提取或恢复出多个独立源信号；在噪声干扰时间段，计算每个通道的原始心磁信号与多个独立源信号的相关系数，并基于相关系数识别噪声源；分步识别多个独立源信号中的信号源；重构生成多通道的去噪心磁信号。本申请能够自动识别噪声源和信号源，提高了噪声源判定的准确性；聚焦局部噪声扰动时间段，降低了计算复杂度，提高了噪声源识别效率；有效避免了由于系统中存在震动噪声，导致原始心磁信号中的信号源被误判为噪声源的技术问题。号源被误判为噪声源的技术问题。号源被误判为噪声源的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种心磁信号自动降噪方法和系统


[0001]本申请属于心磁
，涉及一种处理方法和系统，特别是涉及一种心磁信号自动降噪方法和系统。

技术介绍

[0002]心磁信号是一种微弱的生物信号，其特点是幅值极小，易受外界环境影响，目前心磁图仪测得的心磁信号存在工频干扰、电气震动，脉冲噪声等，心磁信号的干扰噪声若能有效抑制，就可以对心脏缺血相关疾病的诊断提供更准确的信息，同时也是提高心磁图仪性能的一项重要指标。
[0003]数据预处理可以有效去除原始心磁信号中的干扰噪声。目前比较常用的预处理方法主要包括滤波、主成分分析和独立成分分析等。若去除一些频段比较固定的干扰，比如工频干扰，则可以通过带通滤波或低通滤波的方式进行过滤。对于那些不易通过滤波去除的噪声，如电气震动，脉冲噪声等，则可以采用主成分分析、独立成分分析等方法进行处理。
[0004]主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)方法是利用正交原理将原始心磁信号分解为互相独立的成分，在选取主成分时，只是单一的选取贡献率大的一些成分，这样会将一些贡献率大的噪声成分，合成到滤波数据中。
[0005]独立成分分析(Independent component analysis，ICA)是一种盲源信号分离方法，由于心磁信号中的一些噪声是由统计独立的信号源产生的，通过ICA便可以对原始心磁信号进行解混，剔除掉这些干扰信号，从而得到干净的心磁信号。ICA分解之后各分量相互独立，噪声去除的精度较高。然而，心磁信号通过ICA分离后，会有较多信号源，在剔除噪声源的过程中，容易将信号源误判为噪声源。

技术实现思路

[0006]本申请的目的在于提供一种心磁信号自动降噪方法和系统，用于解决现有技术中由于心磁信号的信号源被误判为噪声源，导致系统的同步噪声抑制效果不佳的技术问题。
[0007]第一方面，本申请提供一种心磁信号自动降噪方法，包括以下步骤：
[0008]获取多通道的原始心磁信号；
[0009]计算通道间所述原始心磁信号的相关系数，并基于所述相关系数确定噪声干扰时间段；
[0010]盲分离所述多通道的原始心磁信号，以提取或恢复出多个独立源信号；所述独立源信号的数量等于所述原始心磁信号的通道数量；
[0011]在所述噪声干扰时间段，计算每个通道的所述原始心磁信号与所述多个独立源信号的相关系数，并基于所述相关系数识别噪声源；
[0012]分步识别所述多个独立源信号中的信号源；
[0013]去除所述噪声源，保留所述信号源，以重构生成多通道的去噪心磁信号。
[0014]本申请中，能够自动识别噪声源和信号源，提高了噪声源判定的准确性，为心脏缺
血等相关疾病的诊断辅助提供更有效的信息。
[0015]在第一方面的一种实现方式中，计算通道间所述原始心磁信号的相关系数，并基于所述相关系数确定噪声干扰时间段包括：
[0016]利用预设滑动窗口分割每个通道的原始心磁信号为周期波；每个所述周期波对应一时间段；
[0017]在每个所述时间段，计算通道间周期波的相关系数；
[0018]对所述通道间周期波的相关系数进行求和；
[0019]将最大相关系数和对应的时间段作为所述噪声干扰时间段。
[0020]本实现方式中，聚焦局部噪声扰动时间段，减少了计算量，降低了计算复杂度，提高了噪声源识别效率。
[0021]在第一方面的一种实现方式中，采用FastICA算法盲分离所述多通道的原始心磁信号，以提取或恢复出多个独立源信号。
[0022]在第一方面的一种实现方式中，在所述噪声干扰时间段，计算每个通道的所述原始心磁信号与所述多个独立源信号的相关系数，并基于所述相关系数识别噪声源包括：
[0023]确定每个通道的原始心磁信号与多个独立源信号的相关系数最大值，以及所述相关系数最大值的位置索引；
[0024]获取所述位置索引的众数，并将所述众数对应的独立源信号作为第一噪声源；
[0025]去除所述众数对应的各相关系数最大值；
[0026]若剩余所述相关系数最大值存在大于第一阈值，则获取所述大于第一阈值的相关系数最大值的位置索引，并将所述位置索引对应的独立源信号作为第二噪声源；
[0027]否则在末尾3个独立源信号中任意选择一个作为所述第二噪声源。
[0028]在第一方面的一种实现方式中，分步识别所述多个独立源信号中的信号源包括：
[0029]将多个独立源信号拆分为第一组源信号和第二组源信号；所述第二组源信号包括末尾3个独立源信号；
[0030]判断所述第一组源信号的平稳性和周期相关性；
[0031]基于所述平稳性和周期相关性识别第一组源信号中的信号源；
[0032]基于所述第一组源信号中的信号源识别所述第二组源信号中的信号源。
[0033]本实现方式中，采用分步识别信号源，有效避免了由于系统中存在震动噪声，导致原始心磁信号中的信号源被误判为噪声源的技术问题。
[0034]在第一方面的一种实现方式中，判断所述第一组源信号的平稳性和周期相关性包括：
[0035]计算第一组源信号中每个独立源信号的前半段幅值总和与后半段幅值总和；
[0036]基于所述前半段幅值总和与后半段幅值总和计算每个独立源信号的幅值误差；
[0037]若所述幅值误差小于第二阈值，则判定所述独立信号源信号具有平稳性。
[0038]在第一方面的一种实现方式中，判断所述第一组源信号的平稳性和周期相关性包括：
[0039]利用预设滑动窗口分割第一组源信号中每个独立源信号为周期波；每个所述周期波对应一时间段；
[0040]按照预设比例将所述时间段划分为第一时间片段和第二时间片段；
[0041]每隔一个所述滑动窗口，计算第一时间片段中的单周波和第二时间片段中的单周波之间的相关系数；
[0042]对所有所述相关系数求均值；
[0043]若相关系数的均值大于第三阈值，则判定所述独立源信号具有周期相关性。
[0044]在第一方面的一种实现方式中，基于所述平稳性和周期相关性识别第一组源信号中的信号源包括：
[0045]判断第一组源信号中每个独立源信号是否同时具有平稳性和周期相关性；
[0046]若是，则将所述独立源信号作为所述信号源。
[0047]在第一方面的一种实现方式中，基于所述第一组源信号中的信号源识别所述第二组源信号中的信号源包括：
[0048]提取一个第一组源信号中的信号源；
[0049]利用预设滑动窗口分割所述信号源和第二组源信号中的每个独立源信号为周期波；每个所述周期波对应一时间段；
[0050]按照预设比例将所述时间段划分为第一时间片段和第二时间片段；
[0051]每隔一个所述滑动窗口，获取信号源第一时间片段中的单周波R波峰索引和第二时间片段中的单周波R波峰索引；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心磁信号自动降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多通道的原始心磁信号；计算通道间所述原始心磁信号的相关系数，并基于所述相关系数确定噪声干扰时间段；盲分离所述多通道的原始心磁信号，以提取或恢复出多个独立源信号；所述独立源信号的数量等于所述原始心磁信号的通道数量；在所述噪声干扰时间段，计算每个通道的所述原始心磁信号与所述多个独立源信号的相关系数，并基于所述相关系数识别噪声源；分步识别所述多个独立源信号中的信号源；去除所述噪声源，保留所述信号源，以重构生成多通道的去噪心磁信号。2.根据权利要求1所述的心磁信号自动降噪方法，其特征在于，计算通道间所述原始心磁信号的相关系数，并基于所述相关系数确定噪声干扰时间段包括：利用预设滑动窗口分割每个通道的原始心磁信号为周期波；每个所述周期波对应一时间段；在每个所述时间段，计算通道间周期波的相关系数；对所述通道间周期波的相关系数进行求和；将最大相关系数和对应的时间段作为所述噪声干扰时间段。3.根据权利要求1所述的心磁信号自动降噪方法，其特征在于，采用FastICA算法盲分离所述多通道的原始心磁信号，以提取或恢复出多个独立源信号。4.根据权利要求1所述的心磁信号自动降噪方法，其特征在于，在所述噪声干扰时间段，计算每个通道的所述原始心磁信号与所述多个独立源信号的相关系数，并基于所述相关系数识别噪声源包括：确定每个通道的原始心磁信号与多个独立源信号的相关系数最大值，以及所述相关系数最大值的位置索引；获取所述位置索引的众数，并将所述众数对应的独立源信号作为第一噪声源；去除所述众数对应的各相关系数最大值；若剩余所述相关系数最大值存在大于第一阈值，则获取所述大于第一阈值的相关系数最大值的位置索引，并将所述位置索引对应的独立源信号作为第二噪声源；否则在末尾3个独立源信号中任意选择一个作为所述第二噪声源。5.根据权利要求1所述的心磁信号自动降噪方法，其特征在于，分步识别所述多个独立源信号中的信号源包括：将多个独立源信号拆分为第一组源信号和第二组源信号；所述第二组源信号包括末尾3个独立源信号；判断所述第一组源信号的平稳性和周期相关性；基于所述平稳性和周期相关性识别第一组源信号中的信号源；基于所述第一组源信号中的信号源识别所述第二组源信号中的信号源。6.根据权利要求5所述的心磁信号自动降噪方法，其特征在于，判断所述第一组源信号的平稳性和周期相关性包括：计算第一组源信号中每个独立源信号的前半段幅值总和与后半段幅值总和；
基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王月霞，张树林，张名玥，
申请(专利权)人：漫迪医疗仪器上海有限公司，
类型：发明
国别省市：