一种基于ECG混沌模型的混沌起搏器控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于ECG混沌模型的混沌起搏器控制方法，该方法通过采集使用者健康时的ECG信号或者近亲中健康者的ECG信号，构建个性化混沌模型，并将此模型写入混沌起搏器装置的微处理器模块，最后微处理器模块控制电极模块发出混沌起搏脉冲，帮助心脏实现混沌起搏；本发明专利技术将混沌理论应用到起搏器装置设计中，使得起搏器发出的起搏电脉冲是混沌脉冲，该混沌起搏脉冲符合心脏原有的混沌特征，保证了使用该发明专利技术后使用者的ECG复杂性不会降低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及ECG (electrocardiogram,心电图)信号、混沛理论应用
,尤其涉及ー种基于ECG混沌模型的混沌起搏器控制方法。
技术介绍
心脏起搏器能够代替心脏的起搏点，使心脏有节律的跳动起来。心脏起搏器是ー种由电池和电路组成的脉冲发生器，能够发出有规律的电脉冲，使局部的心肌细胞受到刺激而兴奋，使心脏保持跳动。迄今为止，心脏起搏器是治疗心动过缓的唯一手段。这ー伟大的技术已使近两 百万人在过去的50年中受益。在20世纪80年代，起搏器上増加了微处理器，可以做到只有在感觉需要起搏器时，才启动它。ECG反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的參考价值。现在研究表明ECG可能是ー种非线性的确定性混沌过程，正常的窦性ECG作为ー个混沌吸引子有其固有的轨道特性和整体特征。然而，传统起搏器所发出的起搏信号是ー种周期性的信号，起搏器搏动是ー种非自然状态下的波动。研究发现起搏时间与起搏位置改变了的ECG信号其内在机制有了改变，它们比起原来生理自然搏动的ECG复杂性降低了。这对人体健康是不利的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于ECG混沌模型的混沌起搏器控制方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的一种基于ECG混沌模型的混沌起搏器控制方法，混沛起搏器一般包括电源模块、微处理器模块和电极模块，电源模块向微处理器模块和电极模块供电，微处理器模块控制电极模块发出电脉冲刺激心肌，帮助心脏起搏；该方法包括以下步骤 (I)采集人体心脏健康时的ECG信号，或者近亲中健康者的ECG信号。(2 )分析ECG信号，构建个性化ECG混沌模型。(3)将构建的个性化的ECG混沌模型写入混沌起搏器微控制器模块。(4)人体佩戴混沌起搏器。(5)混沌起搏器启动后，重构产生混沌信号。(6)分析混沌信号，确定混沌起搏点。(7)微处理器模块根据混沌起搏点控制电极产生混沌起搏脉冲。本专利技术的有益效果是本专利技术通过构建个性化的ECG混沌模型，井根据此模型来控制混沌起搏器，使起搏器电极发出符合心脏正常状态的混沌起搏脉冲，帮助心脏起搏。从长远看来，有助于唤醒心脏的自我意识，使心脏实现自我修复，回归正常状态。应用本专利技术，ECG将保持最佳的混沌状态，不会出现ECG复杂性降低的缺点。附图说明图I是混沌起搏器模块 图2是系统工作流程 图3是RBF神经网络拓扑结构 图4是BP网络学习流程 图5是ー种相空间图。具体实施例方式如图I所不,起搏器一般包括电源模块、微处理器模块和电极模块，电源模块向微处理器模块和电极模块供电。微处理器模块控制电极模块发出电脉冲刺激心肌，帮助心脏 起搏。如图2所示，本专利技术基于ECG混沌模型的混沌起搏器控制方法，包括以下步骤 I、采集人体心脏健康时的ECG信号，或者近亲中健康者的ECG信号。本专利技术需要使用者在心脏健康期间采集ECG数据。目前，ECG信号的采集技术已经非常完善，ECG可以由多个导联同时记录，能够迅速、准确地得到用户的ECG数据。如果使用该专利技术的患者无法取得心脏健康时刻的ECG数据，则可以选择使用近亲中健康者的ECG信号数据。我们认为近亲，比如说母亲，其生命特征与需要使用混沌起搏器的患者最相似。在患者之前没有存储健康的ECG信号时可以采取采集近亲中健康者的ECG信号作为替代信号，该ECG信号是构建患者ECG混沌模型的最佳选择。ECG信号可以通过现有医院常规使用的心电图采集设备来采集。 2、分析ECG信号，构建个性化ECG混沌模型。首先人体的ECG信号具有混沌特征，同吋，每人的ECG信号都有其独特的混沌特性，本专利技术强调采取个性化的分析，构建个性化的ECG混沌模型，这样的模型是最适合每ー个个体的。构建ECG混沌模型的方法有很多种，如基于相空间重构方法、神经网络方法等。本专利不局限于某种构建模型的方法。示例一 如图3、4所示现以RBF (Radial Basis Function,径向基函数)神经网络模型为例讲述本步骤 (I)将连续的ECG信号根据采样定理转换为一维数据序列[Xl，X2 ，χη]。η为自然数，Xi (i=l、2、……、η)为转换后的ECG信号。(2)对数据[Xl，χ2, ，χη]进行归一化处理。归ー化是为了加快训练网络的收敛性，也可以不进行归ー化处理。本例利用MatlaB里的prestd归ー化方法，将信号归ー化到均值为0，方差为I的时间序列，[xl，x2..·, Xn]。(3)求最佳时延I和最小嵌入维m。对于单变量的序列信号[xl，x2···，Xn]，重构后的相空间为Xi = [ xi , xi + τ , ，xi + ( m - I) τ] T， (I) 其中i = l，2， ，L，L = N- (m-l)T; Xi 一重构后的相空间矢量； τ一延迟时间； m一嵌入维数； N 一原始时间序列点数； L 一重构后相空间矢量个数。由(I)式可以得到重构后的相空间轨道矩阵 Xl = [ xl , xl + τ , ，xl + ( m - I) τ] T X2 = [ x2，x2 + τ， ，x2 + ( m - I) τ] T XL = [ xL , xL + τ , , xL+ (m-l)x] T ， (2) 上述重构相空间的过程相当于将时间序列映射到m维的欧氏空间中，在相空间重构的过程中，嵌入维数m和延迟时间τ是两个重要的參数， 求最佳时延Γ 在本例中，我们用互信息法求最佳时延Γ 考虑任两离散信息时间序列( ,ら，…, )和…，ち)构成的系统S和Q。则根据信息论，从两系统测量中所获得的平均信息量，即信息熵分别为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ECG混沌模型的混沌起搏器控制方法，混沌起搏器一般包括电源模块、微处理器模块和电极模块等，电源模块向微处理器模块和电极模块供电，微处理器模块控制电极模块发出电脉冲刺激心肌，帮助心脏起搏；其特征在于，该方法包括以下步骤 (1)采集人体心脏健康时的ECG信号，或者近亲中健康者的ECG信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟濬，朱天宇，陈啸，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：