【摘 要】
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基于心电的日常生命体征监护长期在心血管疾病预前和治疗中扮演着重要的角色。但是该监护需要到特定地方由专业人员操作,并且对人体有一定的约束。而由于心冲击图技术具有无创、非接触式以及可长期连续监护等优点,因此基于心冲击信号的监护越来越受到研究人员的关注。从心冲击信号中提取心率是临床监护中的重要问题。然而,当前的心率提取方法还存在准确性低的特点,这阻碍了心冲击信号在临床上的广泛应用。因此本文提出了基于自适
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基于心电的日常生命体征监护长期在心血管疾病预前和治疗中扮演着重要的角色。但是该监护需要到特定地方由专业人员操作,并且对人体有一定的约束。而由于心冲击图技术具有无创、非接触式以及可长期连续监护等优点,因此基于心冲击信号的监护越来越受到研究人员的关注。从心冲击信号中提取心率是临床监护中的重要问题。然而,当前的心率提取方法还存在准确性低的特点,这阻碍了心冲击信号在临床上的广泛应用。因此本文提出了基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)的心冲击信号心率提取与基于自适应模板匹配算法(ATMA)的心冲击信号心率提取方法。前者使用CEEMDAN方法对心冲击信号进行分解,通过观察发现其第七级分量与心冲击信号的心动周期具有周期一致性的特点。CEEMDAN方法还可以检测出心冲击信号中由于体动等因素造成的伪影。后者对每个受试者提取长度为250的模板,通过模板在原始心冲击信号上不断平移得到相关系数函数曲线,然后更新模板。在相关系数函数曲线上应用峰值检测算法提取心率并与金标准心电信号提取的心率作对比。结果表明,本文提出的两种心率提取算法查全率分别达到了 96.72%和99.79%,查准率分别达到了 97.31%和99.91%。在当前的心血管临床监护技术手段中,心电信号已被广泛应用和研究。研究者可从心电信号的波群中提取出对应于各类异常的特征。本文发现,心电信号和心冲击信号在时间序列上具有一定程度的耦合性。得益于心冲击信号的无接触式采集等特点,如能从心冲击信号中提取出心电信号的特征,将极大推广心冲击图在临床监护中的应用。本文使用U-Net+ResNet卷积神经网络建立心冲击信号到心电信号的映射,重构出的心电信号能反映出RR间隔以及QRS波群宽度等特征。在进行心电信号疾病诊断时,这些特征起着非常重要的作用。当心冲击信号到心电信号的特征映射确立之后,可以通过测量心冲击信号进行心血管疾病特征分析,实现仅基于心冲击信号的心血管疾病的有效诊断。
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