一种基于智能仿真建模的心电自动诊断方法
文献发布时间:2023-06-19 12:25:57
技术领域
本发明属于心电监测领域,具体为一种基于智能仿真建模的心电自动诊断方法。
背景技术
心电图(ECG)是最常用的无创诊断工具之一,用于记录一段时间内心脏的生理活动 [4],其是反应心血管健康状况的重要参数,为诊断心血管疾病提供了理论依据。因此,对心电信号的分析和识别越来越成为医学界和学术界研究的重点。
通常,对于心电图的诊断,会到医院做几分钟的静态心电图,然后医生通过研究心电图的心率,电压,特征点等信息,再结合医生自己多年丰富的临床经验,判断患者是否患病。由于某些异常心电现象发生具有偶然性,在医院测试的几分钟静态心电图并不能有效地记录某些偶发性的心律不齐现象,因此,动态心电图也是目前常见的一种心电检查方式。患者通过佩戴一个可穿戴的心电图监测器记录每天的24小时心电图,然后医生要从这些数据中一秒一秒地找出有问题的心率或心搏特征,从而确定患者是否患病。然而要将这些有问题的心律信息和安全无害的心律信息区分开,由于它们在心电图上看起来非常相似,极大耗费人力成本并且容易遗漏一些重要信息。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于智能仿真建模的心电自动诊断方法,解决了上述背景技术中提出的问题。
一种基于智能仿真建模的心电自动诊断方法,所述心电自动诊断方法包括以下步骤:
S1、心电信号的预处理,利用窗口长度为0.5*sr+1的快速种植滤波器去除基线偏移,其中sr为采样率,利用快速小波变换去除高频噪声;
S2、波形定位,基于小波变换的全自动检测心电波形算法,分别对QRS起始点、终点, P波与T波的起点、终点和峰值,Q波、R波、S波三个波峰的位置进行定位,并将每个导联的心拍个数根据II导联统一起来;在对QRS起始点、终点进行定位时,对心电信号进行二次去除高频噪声处理;
S3、特征提取,对心电诊断所需的相关特征进行提取;
S4、心电诊断,使用规则方法将医生诊断的思维转换成心电图特征描述以诊断心电疾病。
进一步,在进行步骤S1中的去除高频噪声时,使用bior9.7滤波器,将心电信号分解成层数n,使用FIXTHRES阈值选择规则函数,为保持特性使用硬阈值函数来去除高频噪声后重构,窗口为3秒,其中,
式1中,σ相当于均方差,size为3s的采样点个数。
进一步,在进行所述步骤S2时,使用连续小波变换将QRS复合波信号增强,然后使用interpolation滤波器对经过连续小波变换后的QRS复合波信号进行快速小波变换,将经过快速小波变换后的QRS复合波信号分解成n层,中间用MINIMA阈值函数,使用2秒的窗口,用硬阈值方法来去除噪声后,将最后一层近似系数置零后进行重构,重构后留下仅包含QRS复合波非零值的尖峰,然后在重构后的信号里找非零段起点和终点位置作为每个QRS波的起点和终点,从而作为初始定位的QRS复合波。
进一步,在使用连续小波变换将QRS复合波信号增强时,所述连续小波变换的尺度因子a的表达式如下,
其中,f
进一步,在进行所述步骤S2时,还包括对初始定位的QRS波形进行修正,当初始定位的QRS波宽度≥0.02*sr时,将该初始定位的QRS波进行修正后作为目标QRS波进行存储,否则将该初始定位的QRS波位置去除重新寻找。
进一步,所述对初始定位的QRS波形进行修正的具体做法如下:当初始定位的QRS波宽度≥0.02*sr时,在置零重构后的小波系数上初始定的QRS复合波的起点和终点之间找最长的连续为0的序列,记录其起点ms和终点me,若长度超过设定的长度阈值L1时,则找到原始起点位置到0序列起点位置的最大值max1,和0序列终点位置到原始QRS终点未位置的最大值max2,当max2≥3*maxl或者0的序列的持续时间大于等于设定的长度阈值L2时并且max2>maxl,则将QRS波起点位置替换为me。
进一步,所述层数n的表达式如下,
进一步,所述P波与T波的起点、终点和峰值的定位过程为,根据定位的QRS波形的起点和终点,在相邻的两个QRS波群之间,先定位一个心搏的T波,然后根据定位的T波定位一个心搏的P波,其具体过程如下:
S11、T波检测,选择前后两个QRS之间的间隔和设置的最大QT间期阈值参数max QT中小的那个值的采样点个数来作为T波的检测范围size;然后在前一个QRS复合波的终点后的size个采样点范围内,寻找T波;
S12、完成步骤S11后,使用高斯一阶导数作为小波函数对前一个QRS复合波的终点后size个采样点范围内的波进行连续小波变换后,依次确定T波的起始点、终点和峰值;
S13、P波检测,选择前后两个QRS之间的间隔和设置的最大PQ间期阈值参数maxPQ中小的那个值的采样点个数来作为P波的检测范围size;根据确定的T波,在P波的检测范围size内寻找P波;
S14、完成步骤S13后,使用高斯一阶导数作为小波函数对P波的检测范围size内的波进行连续小波变换,依次确定P波的起始点、终点和峰值。
进一步,确定目标QRS波后,在QRS波的起始点和终点之间寻找Q波、R波、S波的峰值。
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:
本发明提供基于智能仿真建模的心电自动诊断方法,仿照医生利用心电图诊断患者心脏疾病的思维方式,并将给思维方式进行建模,能够直观地对医生诊断患者心脏疾病时逻辑经验推力转化,将医学知识直接转换为对心脏疾病的心电图特征的描述,具有更高的可解释性,诊断心脏疾病的种类不仅含有心率市场疾病,从而有效提高对心电信号的识别,通过仿真建模对患者的心电图进行更人性化的分析识别,进而有效减轻医生负担,提高诊断效率。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
一种基于智能仿真建模的心电自动诊断方法,所述心电自动诊断方法包括以下步骤:
S1、心电信号的预处理,利用窗口长度为0.5*sr+1的快速种植滤波器去除基线偏移,其中sr为采样率,利用快速小波变换去除高频噪声;
S2、波形定位,基于小波变换的全自动检测心电波形算法,分别对QRS起始点、终点, P波与T波的起点、终点和峰值,Q波、R波、S波三个波峰的位置进行定位,并将每个导联的心拍个数根据II导联统一起来;在对QRS起始点、终点进行定位时,对心电信号进行二次去除高频噪声处理;
S3、特征提取,对心电诊断所需的相关特征进行提取;
S4、心电诊断,使用规则方法将医生诊断的思维转换成心电图特征描述以诊断心电疾病。
本发明中,在进行步骤S1中的去除高频噪声时,使用bior9.7滤波器,将心电信号分解成层数n,使用FIXTHRES阈值选择规则函数,为保持特性使用硬阈值函数来去除高频噪声后重构,窗口为3秒,其中,
式1中,σ相当于均方差,size为3s的采样点个数。
本发明中,在进行所述步骤S2时,使用连续小波变换将QRS复合波信号增强,然后使用interpolation滤波器对经过连续小波变换后的QRS复合波信号进行快速小波变换,将经过快速小波变换后的QRS复合波信号分解成n层,中间用MINIMA阈值函数,使用2 秒的窗口,用硬阈值方法来去除噪声后,将最后一层近似系数置零后进行重构,重构后留下仅包含QRS复合波非零值的尖峰,然后在重构后的信号里找非零段起点和终点位置作为每个QRS波的起点和终点,从而作为初始定位的QRS复合波。
在使用连续小波变换将QRS复合波信号增强时,所述连续小波变换的尺度因子a的表达式如下,
其中,f
本发明中,在进行所述步骤S2时,还包括对初始定位的QRS波形进行修正,当初始定位的QRS波宽度≥0.02*sr时,将该初始定位的QRS波进行修正后作为目标QRS波进行存储,否则将该初始定位的QRS波位置去除重新寻找。
本发明中,所述对初始定位的QRS波形进行修正的具体做法如下:当初始定位的QRS 波宽度≥0.02*sr时,在置零重构后的小波系数上初始定的QRS复合波的起点和终点之间找最长的连续为0的序列,记录其起点ms和终点me,若长度超过设定的长度阈值L1时,则找到原始起点位置到0序列起点位置的最大值max1,和0序列终点位置到原始QRS终点未位置的最大值max2,当max2≥3*max1或者0的序列的持续时间大于等于设定的长度阈值L2时并且max2>max1,则将QRS波起点位置替换为me。
本发明中,所述层数n的表达式如下,
本发明中,所述P波与T波的起点、终点和峰值的定位过程为,根据定位的QRS波形的起点和终点,在相邻的两个QRS波群之间,先定位一个心搏的T波,然后根据定位的T 波定位一个心搏的P波,其具体过程如下:
S11、T波检测,选择前后两个QRS之间的间隔和设置的最大QT间期阈值参数max QT中小的那个值的采样点个数来作为T波的检测范围size;然后在前一个QRS复合波的终点后的size个采样点范围内,寻找T波;
S12、完成步骤S11后,使用高斯一阶导数作为小波函数对前一个QRS复合波的终点后size个采样点范围内的波进行连续小波变换后,依次确定T波的起始点、终点和峰值;
S13、P波检测,选择前后两个QRS之间的间隔和设置的最大PQ间期阈值参数maxPQ中小的那个值的采样点个数来作为P波的检测范围size;根据确定的T波,在P波的检测范围size内寻找P波;
S14、完成步骤S13后,使用高斯一阶导数作为小波函数对P波的检测范围size内的波进行连续小波变换,依次确定P波的起始点、终点和峰值;
所述步骤S11中,为了使maxQT具有自适应性,根据RR间期来调整maxQT的值,maxQT的表达式如下:
所述步骤S12的具体检测过程为,小波变换后的频谱的最小值和最大值对应于T波的起点T1和终点T2,若T1和T2在小波变换后正负号是否不同,不是则不是T波,是则继续判断T2-T1是否>=0.03*sr,不是则不是T波,是则继续判断T2离前面QRS起点的距离即QT间期是否在最小QT间期阈值minQT和最大QT间期阈值maxQT之间,不是则不是T波,是则继续判断寻找T波波峰T,将小波变换后的T1和T2之间的零值点作为目前的T波峰值。接着测试T波的对称性,以T波波峰为分界线T-T1和T2-T,小的除以大来计算比值ratio,若ratio<0.2或者不符合T处的伏值比T1和T2都大或者都小,则不为 T波,否则在继续在信号上找最接近中心的最大或最小值然后和初始找的T峰比较,选择最接近中心的作为T峰;
所述步骤S13中,当前一个心拍的T波存在时,如果T波离寻找P波的范围小于0.02S,则将size重新设置成T波离寻找P波的范围等于0.02S;
所述步骤S14中,小波变换后的频谱的最小值和最大值对应于P波的起点P1和终点P2,若P1和P2在小波变换后正负号是否不同,不是则不是P波,是则继续判断P2-P1是否在0.03*sr-0.15*sr之间,不是则不是P波,是则继续判断P2离后面QRS起点的距离即 PQ间期是否在最小PQ间期阈值minQT和最大PQ间期阈值maxPQ之间,不是则不是P 波,是则继续判断寻找P波波峰,将小波变换后的P1和P2之间的零值点作为目前的P波峰值。接着测试P波的对称性,以P波波峰为分界线P-T1和T2-P,小的除以大来计算比值ratio,若ratio<0.2或者不符合T处的伏值比P1和P2都大或者都小,则不为P波,否则为P波。
本发明中,确定目标QRS波后,在QRS波的起始点和终点之间寻找Q波、R波、S波的峰值;
具体的,首先寻找QRS起点和终点间的符合其值和QRS起点的伏值之差的绝对值不小于最小伏值阈值minUmV的最大最小值,最大本申请设置的minUmV为0.02,将最大值设为R峰,最小值设为S峰;若R、S峰都存在,如果S在R波前面则将S峰设为Q峰,再在R峰后面找不符合大于0、等于QRS起点、等于QRS波终点、与QRS波终点伏值之差的绝对值小于0.02mV中的所有条件的最小值作为S峰;如果S在R峰后面,则在R 峰前面寻找不符合大于0、等于QRS起点、等于QRS波终点、与QRS波起点伏值之差小于0.02mV中的所有条件的最小值作为Q峰;若只有S峰存在,再在S峰前面找不符合小于0、等于QRS起点、等于QRS波终点、与QRS波起点伏值之差的绝对值小于0.02mV 中的所有条件的最小值作为R峰,如果R峰存在,再在R峰前面寻找Q峰,若只有R峰存在,再在R峰后面找S峰,在R峰前面找Q峰,寻找Q、R、S三个峰的位置后,当各个峰的伏值减去QRS起点伏值的绝对值>0.5mV时,标记为大Q、R、S峰,否则标记为小q、r、s峰。
本发明在进行特征提取时,在定位的波形位置上进行需要的特征提取,可根据需要提取以下特征:QRS波宽度、QRS波宽度均值、RR间期、平均RR间期、PR间期、PP间期、TP段、平均TP段、QRS主波、主波平均伏值、Q波时限、R波时限、S波时限、R 峰时限、Q峰伏值、R峰伏值、S峰伏值,Q波类型,R波类型,S波类型、T波类型、P 波类型、QRS电轴偏向、ST段形态,心率特征,基线为QRS波起点位置,相应特征的计算方式为现有技术,此处不再赘述。
本发明在进行心电诊断时,将医生的诊断经验思维转换成心电图特征描述的规则描述,来诊断心电疾病,以下给出房早、室早、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、左前分支传导阻滞、右心室肥大、左心室肥大、左室高电压、窦性心动过速、窦性心动过缓、I 度房室传导阻滞的11中疾病的规则描述:
规则1描述:窦性心动过缓,pr间期在0.12-0.20s之间,I、II导联P波直立,aVR 导联P波倒置,本心拍心室率或心房率<60并且所在数据心率也<60,即判断为窦性心动过缓;
规则2描述:窦性心动过速,pr间期在0.12-0.20s之间,I、II导联P波直立,aVR 导联P波倒置,本心拍心室率或心房率>100并且所在数据心率也>100;
规则3描述:室早,室早的判断仅用了II导联,考虑到了多种情况,i表示第i+1个心拍,其值从零开始,符合以下条件中的任意一条皆判断为室性早搏:
1)当i>=1时,QRS宽度>0.11s(由于正常QRS时限为0.6~0.10s,一般不>0.11s,考虑到实际医生诊断及定位精准性,所以QRS波宽度>0.11),接着符合以下4条任一皆可判断为室早;
①QRS主波方向与T波方向相反并且RR间期<0.6s(考虑室性心动过速的情况);
②RRi>=1.2倍RR间期均值且RRi-1<=1.15倍RR间期均值且(RRi-1+RRi)与2倍平均RR间期之差不超过0.2倍平均RR间期(考虑主波方向不与T波方向相反,但基本满足完全代偿间歇的情况);
③1.2倍RRi-1间期<=RR间期均值并且1.2倍RRi<=RR间期均值并且(RRi-1+RRi)与平均RR间期之差不超过0.2倍平均RR间期,并且满足主波伏值>=平均伏值的1.2倍或<=平均伏值的1.2倍或主波方向与T波方向相反(考虑插入室早的情况);
④i==心拍个数-1时,1.15倍RRi-1<平均RR间期,QRS宽度>=0.12s;(考虑最后一个心拍没定T波也无RRi间期,单独设置条件));
⑤P波不存在并且主波方向与T波方向相反并且QRS宽度>=平均QRS宽度的1.15倍;(考虑P波不存在时的情况);
2)主波伏值>=平均伏值的1.2倍或<=平均伏值的1.2倍,且主波方向与T波方向相反,QRS宽度>=0.1且RRi-1<=1.15倍RR间期均值(使用幅度及QRS复合波提前,放宽宽度条件减少漏检);
3)RRi>=1.2倍RR间期均值并且RRi-1<=1.15倍RR间期均值并且(RRi-1+RRi)与2 倍平均RR间期之差不超过0.2倍平均RR间期且主波方向与T波方向相反(使用完全代偿间歇及主波方向与T波方向相反条件,放宽宽度条件减少漏检);
4)当i==0,1.2倍QRS平均宽度<=QRS宽度,QRS宽度>0.11,且主波方向与T波方向相反;
规则4描述:房早,房早的判断仅用了II导联数据,本申请只考虑P波提前的情况;P波和T波都存在的情况下,TP段<=0.65倍平均TP段长度,或者TP段<=0.15并且平均 TP段长度<=0.15或者T波不存在,或者P波不存在,接着满足以下条件任一皆可判断为房早:
1)当i>=2时,满足下面任一皆可判断为房早;
①RRi-2、RRi-1、RRi皆<0.65,且RRi-2+RRi-1+RRi<1.7,且RRi-2、RRi-1、RRi之间的差别不超过0.3倍平均RR间期(考虑房性心动过速情况);
②1.05倍RRi-2、RRi-1皆<平均RR间期并且第i-1个心拍不为室早并且RRi-2、RRi-1 皆<=1.15倍的RRi,并且RRi-2、RRi-1之间的差别不超过0.3倍平均RR间期。(考虑两个房性早搏后跟一个正常心搏情况,并排除插入室性早搏出现的情况);
③1.05倍RRi-1、RRi皆<平均RR间期并且第i-2个心拍不为室性早搏并且RRi-1、RRi皆<1.15倍的RRi-2或者第i-2个心拍为室性早搏,并且RRi-1、RRi皆<=1.2倍的RRi-2,并且RRi-1、RRi之间的差别不超过0.3倍平均RR间期。(考虑一个正常心搏后跟两个房性早搏情况,并考虑室性早搏出现的情况);
④1.2倍RRi-1<RRi-2和RRi并且第i-1个心拍不为室早(考虑两个正常心搏之间夹杂一个房性早搏的情况,并考虑室性早搏的出现的情况);
2)当i==1时,1.2倍RRi-1<=平均RR间期(考虑第二一个心拍情况);
3)当i==心拍个数-1时,1.2倍RRi-1<=平均RR间期(考虑在最后一个心拍的情况);
规则5描述:I度房室传导阻滞,超过相应心率P-R间期的正常上限值即可判断为I度房室传导阻滞;
规则6描述:右束支传导阻滞,V1或V2导联主波为R波;并且V1或V2导联ST段下移且T波倒置或者V1导联R波峰时间>0.05s并且V5、V6导联R波峰<=0.05s;并且I、 V6导联S波时限>R波时限,或S波时限>=0.04s;
规则7描述:左束支传导阻滞,V1和V2导联主波为S波(定位时QRS波为QS型则存为S波),且V5、V6导联无大小q波,并且V5或V6导联R峰时限≥0.06s,接着符合以下任何一条皆可诊断为左束支传导阻滞;
1)V1和V2导联r波不为大R波;V5导联的主波为R波,并且V1、V2导联ST段抬高或T波直立;
2)V1和V2导联r波不为大R波;并且V5和V6导联ST段下移或T波倒置,或者I 和aVL导联ST段下移或T波倒置;
3)V1,V2导联ST段抬高、T波直立;
规则8描述:左前分支传导阻滞,符合电轴左偏,I、aVL导联主波为R波,II、III、aVF导联主波为S波,SIII>S II,RaVL>RaVR,R I>RaVR,aVL导联R峰时间>=0.045s, QRS波群时限<0.12s;
规则9描述:右心室肥大,符合QRS电轴右偏或极度右偏,V1-V3导联中存在导联主波方向与T波方向相反或者SaVR>≥0.5mV,接着符合以下任何一条皆可诊断为右心室肥大:
1)V1导联R峰时间>0.03秒,V1导联主波为R波,RV1+SV5>=1.2mV,RV1>=0.7mV;RIII>RaVF>RII,V1-V3导联都主波方向与T波方向相反或者V4,V5,V6主波均为S波;
2)I、aVL导联主波为S波,V1~V6导联主波皆为R波,且RV1>=0.7mV;
3)QRS电轴右偏,V1~V6导联主波皆为S波;
规则10描述:左心室肥大,符合RV5或RV6>2.5mv; RV5+SV1>3.5mv(女),>4.0mv(男),RII>RavF,RavF>RIII,QRS>=0.08s后接着满足 RI+SIII>2.5mv、RII+RIII>4.0mv、RaVL>1.2mv、RaVF>2.0mv、V5或V6导联R峰时间>0.05 秒、RaVL+SV3>2.8mV(男)或2.0mv(女)、SV1或SV2>2.9mV、RII>2.5mv中的一条;
规则11描述:左室高电压,RV5或RV6>2.5;或者RV5+SV1>3.5毫伏(女),>4.0 毫伏(男)。
方法测试与结果分析:
本发明的评价指标采用基于标签的评价指标中的Micro-averaging多标签评价标准;
其中TP
数据集的选择,本发明中含有193690条数据的数据库CCDD(中国心血管疾病数据库)上进行评估,去掉了实验过程中发现的一条无效数据和一条II导联缺失的数据,分别是第189296和188551条。本申请在CCDD上使用两个数据集对9种类型疾病:室早,房
右心室肥大,右束支传导阻滞,左束支传导阻滞,左前分支传导阻滞,I度房室传导阻滞,早,
窦性心动过缓,窦性心动过速疾病的规则算法进行验证,数据集1仅仅包含可以通过本方法诊断的疾病类型的数据共31497条,数据集2使用了去掉与这几个疾病有关的标签模糊的数据全部类型的数据,代表了一个更现实的环境,它包含该算法没有编写诊断规则的疾病,共43510条;一体机数据为我们的私有数据,其数据是采集的真实数据,疾病标签是由医生给出的结果,格式是float型,32位二进制格式,采样率为1000,每条数据有18个导联,是18个导联连续存储的,本申请使用的是其中的十二个导联的数据;使用其中现有的11种疾病类型:窦性心动过速,窦性心动过缓,房早,室早,I度房室传导阻滞,左束支传导阻滞,右束支传导阻滞,左前分支传导阻滞,右心室肥大,左心室肥大,左室高电压疾病对算法进行测试,共552条;
对上述数据集采用本发明提供的方法进行诊断后的测试分类结果如下:
表1本发明的方法在CCDD数据集1上的分类结果
表2本发明的方法在CCDD数据集2上的诊断结果(%)
表3本申请的方法在一体机数据集上的诊断结果(%)
表4在CCDD数据集1上节律诊断结果(%)
本申请在CCDD数据集1上的结果见表1,数据集2上的结果见表2,可以看到两个数据集的结果相差不大,所以可以看出,此规则算法的有效性受其它疾病的影响较小;在一体机数据集上的结果见表3,总体结果和CCDD数据集上的测试结果同样相差不大。
在测试中发现,带有窦性心动过速和窦性心动过缓标签的有些数据心率在规则所判断的心率边缘附近,未达到心率条件,这样的数据会降低诊断的灵敏度;在其它方面,疾病准确率会受定位准确率的影响,其中室早和房早受影响相对较大,室早心搏中定位出的QRS宽度可能会出现未达到规则要求的宽度,会被漏检而误判为房早,而设定的宽度条件没那么严格可能会出现误检的情况,例如,将房早被误检为室早;而心搏的漏检和误检可能会使房早和室早的特异性降低;其次,规则的选取及组合也会影响疾病判断的最后结果;左心室肥大和右心室肥大的心电图诊断条件,出现了许多标准,但是均不能符合所有心博。左心室肥大各种标准的灵敏度通常很低(通常<50%),而特异性很高(通常在85%至90%的范围内);本申请的左心室肥大诊断规则在一体机数据集上的Se和Sp为75.00%,93.33%。以往研究中,右心室肥大单靠心电图诊断的准确率较低,Isaac等人的研究表明在左心室形态正常情况下,2009AHA标准中大多数右心室肥大的ECG标准的Se<10%,Lewis标准具有最高的Se(80.4%),但其Sp最低,仅有16.8%。本申请右心室肥大的在CCDD数据集上的Se和Sp为55.32%,97.16%。
对于节律的判断结果见表4,因为标签的原因,属于同种类型疾病的其它标签数据中可能也包含有此类的节律信息,所以只用了评价指标Se,节律的判断受单心博判断的准确率所影响,整体节律灵敏度为67.01%。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
- 一种基于智能仿真建模的心电自动诊断方法
- 一种基于人工智能的自动判断用户心电状态的方法及系统