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心电信号智能识别:心律失常检测与BiLSTM-STTM模型
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更新于2024-06-20
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"这篇毕业论文主要探讨了心律失常的心电信号智能识别方法,旨在提高心电图异常心搏的检测准确性和智能化水平。研究包括以下关键点: (1)心电图(ECG)波形检测:论文首先关注的是心电信号的精确检测,这是识别心律失常的基础。通过高级的信号处理技术,研究人员能够从ECG信号中提取关键特征,用于后续的异常检测。 (2)目标特征选择与量化分析:在大量的心电特征中,论文采用了局部事后拟合方法来筛选和评估多视角异构特征空间的贡献度。这种方法有助于降低特征维度,同时确保异常心搏类型的准确表征。 (3)心搏分类神经网络模型:为解决ECG异常心搏形态变化大导致的识别难题,论文提出了一个基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)的时空转换机制模型(BiLSTM-STTM)。该模型结合了知识引导和数据驱动,利用高层语义信息来增强心搏的分类能力,尤其在区分难辨的心搏类型上表现突出。实验结果显示,模型在室上性(S类)、室性(V类)和融合性(F类)心搏的灵敏度上有显著提升,整体准确率达到99.54%。 (4)心电智能监测系统设计:论文还构建了一个集成心电监测仪和预警系统的智能监测平台。系统利用微服务架构、远程过程调用和高性能消息中间件等技术实现实时数据传输和心电信号分析,进一步提升了心律失常监测的效率和准确性。 关键词涉及心律失常、波形检测、特征选择、知识引导、心搏分类和智能识别,表明该研究是医学与工程学交叉领域的创新工作,其成果有助于提高医生诊断效率,推动心电学研究的进步。" 这篇论文的研究内容不仅涉及理论方法的创新,还包括实际应用系统的开发,充分体现了科研与临床实践的紧密结合,对于未来的心电图自动分析和心律失常早期预警具有重要价值。
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第1章 绪 论
算法中所设计的自适应阈值对小范围心电波形进行检测。 最后通过MIT-BIH心
律失常数据库对该算法的有效性进行了验证,结果显示心电图R波检测定位的
精度得到了进一步提升。 临床中病理性的ECG信号波 形可能产生较大畸变,单
一 斜率特征在波形检测定位中对ECG信号的高频噪声比较敏感,缺失对心电信
号波形时序动态变化情况的分析。
基于形态模板特征的QRS复合波检测方法。 Sun等人
[52]
提出了一种基于
形态导数变换的奇异点检测方法,用于定位ECG心电信号中QRS复合波、 P波
和T波的基准位置点。 通过构造形态导数代替传统的导数,便于检测到周期性
的QRS复合波,但该方法使用了较为复杂的数学函数,增加了系统的计算负担。
Nakai等人
[53]
利用QRS波群波形的相似性,采用 短时自相关方法,利用自动生成
模板的方式对波形进行匹配,该方法具有 良好的抗噪声性能,降低了QRS复合
波的误检率,但是仍会出现一些不规则的QRS复合波无法与预设定模 板进行匹
配,出现产生漏检的情况。Yazdani等人
[54]
提出一种具有自适应结构元素的数学
形态学方法进行逐拍的提取QRS波群。 首先,依据先前检测到的QRS波群特征
不断更新结构元素,然后利用循环迭代的方式修正所提取的QRS波群 位置的偏
移点,最终实现对QRS复合波更精确的定位。然而,由于使用了优化技术和迭
代参数,导致该方 法占 用了大量的计算资源。基于形态模板特征的方法主要限
制是,当信号高度 非平 稳时,从子样例学习到的特征模板并不总是可推广到其
余的样 例中。 如果心电信号中出现偶发性心律失常事件,待检测的心电 图波形
与模板 库中存储的波形模板比较,其相差很大时,在模板匹配的过程中会存在
波形漏 检的风险。 因此,构建丰富多样的形态模板特征是改进形态模板 算法的
一个重要问题。
基于神经网络模型的QRS复合波检测方法。 Xiang等人
[47]
提出了一种基于
一维卷积神经网络的QRS复合波定位方法,利用CNN卷积窗口自动提取不同
粒度的ECG波形位置特征进行定位。 Wang等人
[45]
提出了一种基于U-Net模型
的R峰定位方法,该方法主要包括预处理、 U-Net模型和基于密度的空间聚类
算法(DBSCAN)三个环节。 在预处理中使用Z-score方法进行归一化;在这项
研究中,利用U-Net模型进行波形位置预测;随后,U-Net模型输出定位信息通
过DBSCAN方法进行阈值化和聚类;最后,将簇的中点视为QRS波群的R峰。但
是,该方法有时因QRS复合波很不规则或伴有强噪声,定会有一些形态不规则
的异常波群产生漏检,其往往也需要利用大量的计算资源来实现且 非常耗时。
基于神经网络的方法的虽然实现较好的检测定位效果,但其主要缺点是必须留
出一个 足够大的训练集用于训练,网络模型学习的时间也较长,实际检测中很
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第1章 绪 论
难普遍应用。对于只有有限数据可用的异常小样本来说,这可能会带来困扰。
基于小波变换的QRS复合波检测方法。传统的心电信号分析技术主要依赖
于形态与时域方法,但准确的定位效果仍需要精确仔细分析心电信号的频率成
分。 Chesnokov等人
[55]
开发了一种使用连续小波变换 和快速小波变换的时频分
析方法定位ECG波形,通过调整连续小波变换的频率,更精确地识别ECG心搏
的波形边界。 此后,小波变换的方法在周期性心电弱信号的波形检测中得到了
进一步的使用。 Belkadi等人
[56]
提出了一种基于平稳小波变换的R波峰值点检测
方法,通过平稳小波变换利用其在时频域良好的局部放大形式进行R波识别,
实验表明,该方法在定位准确率、 抗干扰性方面均表现出不错的效果。 Sun等
人
[36]
使用改进差分阈值的方法来检测QRS波群,然后再将P波和T波通过双正交
小波变换进行放大识别,取得了良好的效果。 但该方法容易受到高耸型T波的
干扰,若阈值设定过大或过小,易导致QRS复合波漏检或错检。尽管基于小波
变换方法的心电波形定位算法还存在着一些不足,但是与其它的波形检测定位
算法相比,该方法还有着较为突出的优点。只要选择 好合 适的母小波和小波变
换的尺 度,再融合相关波形定位搜索的方式,目前存在的问题可得到较好的改
变。
心电信号是一种具有混沌特性的非平 稳性周期性弱信号,异常突变点的变
化和干 扰以及各种畸形波形的存在,时常会引发误检或漏检发生的情况,使波
形精准检测的挑战仍然存在。 心电信号波形畸变的复杂性与检测患者的个体的
差 异性,都会给心搏波形的精准检测定位造成较大的困难。 综上 可知,针对心
电 信号智能识别方法的研究,首先要先检测定位出在ECG信号中具有生理意义
的波形,再将这些 形态 各异的波形进行多视角特征提取,最后进行心搏智能识
别用于获得临床诊断中所需要的辅助信息。 在ECG信号中QRS复合波的形态是
最为明显的,其中R波的特征最为显著,具有波 形陡峭、幅度大、宽带窄的特
点,在波形检测中首先开展对R波的检测。 心电信号存在个体差异和时间差异,
即不同个体的ECG信号波形会有一定的差异;对同一对象,其ECG信号也会随
时间记录产生不同程度的波动,这种动态的变化不断增加了波形检测定位的难
度。 现有的波形检测方法大多缺少了对异常突变点时序记录变化的考虑,只从
单一方面找寻波形定位的特征,导致其检测效果的准确率较低。在实际情况中,
如 果心脏发生心律失常病理性变化,其对应的ECG信号将会产生不同程度的非
平稳随机畸变。 由心律失常引发的病理波形畸变,如室性早搏、 室早二联律、
室早三联律、 室性 心动过速、 房性早搏、 房性二联律等复杂的情况,致使在复
杂多变 的异常事件下,会出现更多的检测定位错误,导致其检测定位的准确率
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第1章 绪 论
不尽人意,一定程度上制约了其在实际监护中的应用。
1.2.2 心电特征提取方法研究
特征提取是心搏分类前的一个重要前提,因为它为分类模型提供了先验知
识,而分类模型的性能在很大程度上依赖于医生临床经验中所设定的特征质量。
ECG特征提 取阶 段是指通过信号处理及特征抽取等技术生成多样化的心搏特征
信息,这是精准识别心律失常中心搏类型成功的关键。 ECG信号中各个波的形
态、 幅值以及间期大小都会有所不同,但健康人群的上述心电图的物理特性变
化都会处于一定的区间范围之内。当超出正常的波动区间范围,大多数情况都
说明了此段ECG波形出现了异常的状况。 大量研究 人员为从海量心电信息中发
现相关异常片段,分别设计了基于心电信号的多种特征,该特征的设计质量取
决于专家和医生经验的长期积累
[57–63]
。研究人员通过提取ECG信号的相关特征,
将其输入到相应算法模型进行学习,最终实现对心律失常多类型的识别
[64–69]
。
心搏分类方法中时域特征的提取。 在心电信号中,一定的间期和间隔段都
携带着有明确的生理意义。如,RR间期是一个心搏的R峰 值到下一个心搏 之间
的时间,利用RR间期的特征,实现心电信号的动态特性。Dias等人
[70]
提出了一
种使用单导联心电图信号对心律失常进行自动化分类的方法,该方法使用三组
特征的组合:RR间期、 波形特征和高阶统计特征。 实验结果表明,正常心搏、
室上性心搏和室性心搏的灵敏度分别为93.7%、 89.7%和87.9%,相应的阳性预
测率分别为99.2%、36.8%和93.9%。Lin等人
[58]
开发了一个基于标准RR间期和形
态学特征的心搏自动分类系统,用于区分正常心搏、 室上性心搏和室性心搏。
Chen等人
[71]
提出了一种基于投影特征和动态特征相结合的心搏分类方法。 投影
特征来 源于一个随机投影的矩阵,其中每一列被归一化,每一行被离散余弦变
换。 此外,该研究将三个加权RR间期作为动态特征。该方法在基于MIT-BIH心
律失常数据库类别的评估策略中获得了98.46%的整体准确率。
心搏分类方法中频率特征的提取。 心电图时域特征提取直观,但方法过于
依赖心电波形,导致泛化能力差,因此可将信号从时域空间变换到频域空间进
行间接特征提取。 Alickovic等人
[72]
提 出了一种基于随机森林算法的心电信号自
动分类方法,利用离散小波变换方法 将ECG信号分解到不同 的频带上,从获得
的频带中提取小波系数分布的统计特征作为算法模型的输入,用于实现心律失
常的类型识别。Qin等人
[73]
首先通过小波多分辨率特性提取时频域特征,然后利
用主成分分析方法对特征向量进行降维,最后将提取的特征向量作为支持向量
机模型的输入,该方 法在心律失常类型识别上取得了良好的效果。Raj等人
[74]
提
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第1章 绪 论
出了一种基于离散余弦变换的方法来有效地表示心电信号的时频空间,并利用
主成分分析方法进一步降低这些时频特征的维度空间,用于表征心电信号的形
态特征。 此外,计算RR间期特 征与其融合构成最终的特征集,通过支持向量机
模型对心搏进行智能分类识别。
心搏分类方法中多类型特征提取。 Zhang等人
[60]
通过提取心搏间和心搏
内RR间期特征、振幅形态特征、波形面积特征和形态距 离特征将 心搏分为 四大
类型,即正常心搏、室上性心搏、室性心搏和融合性心搏。Afkhami等人
[75]
利用
心搏形态特征、RR间期特征、高斯混合模型统计特征共同训练决策树模型,并
将所训练的决策树分类器用于对心律失常类型的识别,最终识别准确率得到了
进一步的提升。 Chen等人
[62]
从心电波形中分割出P-QRS-T波,并利用主成分分
析和动态时间规整的方式对选定的心电片段进行分段特征提取,将提取的特征
利用支持向量机模型给出智能识别的结果。Adnane等人
[76]
提出了一种基于多特
征融合的心搏智能分类算法,所提特征主要包括心电图QRS波群、T波自回归特
征和RR间期特征,该方法有效的提高了心搏类型的分类结果。Sharma等人
[26]
提
取了模糊熵、瑞丽熵和分形维数等特征,然后将这些特征输入到k近邻模型中,
以便于更准确的识别出心律失常的类型。 Mondejar等人
[77]
提出了基于小波系
数、 局部二值模式、高阶统计量和多个波形幅值的心电特征集,分别为每种类
型的特征训练特定的支持向量机分类模型,并将所得到的每种特定的支持向量
机模型作为基分类器,通过采用集成模型的方法提高了对异常心搏的分类识别
精度。Ji等人
[78]
提取了心搏形态特征、间期特征、 R波幅值和T波 幅值特征,通
过集成k近邻模型的方式对心律失常四种类型的心搏进行分类,利用不同类型特
征的区分能力提高异常心搏的识别效果。
综上所述,特征提取是进行心搏智能分类的前提,无论是基于传统方法还
是深度 学习方法的心电图分类,必须要考虑的问题就是特征提取,这也是研究
者 在相关研究中面临的重要挑战。 上述研究人员通过提取多维ECG特征进行心
搏分类 都取得了一些不错的效果,从单一特征到多特征的提取,从单一模型到
多模型 的融合,虽然在一定程度上丰富了特征的类型提升了分类的性能,但是
考虑到处理时间和分类精度等因素,特征空间的高维度同时也造成了心电智能
分析中 的另一个难题,不仅导致了模型的复杂程度,而且也负担了大量的训练
时间。在临 床长时程动态ECG信号监测中,大多数信号都为正常心搏,而 异常
心搏仅 占一小部分,大样本量的正常心搏数据可能会主导学习表征,将模型分
类识别的结果偏向大多数样例类别的情况,致使模型对异常心搏小样本样例分
类识别的鲁棒性较差,往往具有较大的局限性。 本研究故开展对心搏分类模型
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第1章 绪 论
中所提特征贡献度的定量计算,增加对特征空间选取的优化与可解释性分析。
因此,ECG心搏特征空间选择应有三个方面的考虑:提高分类模型的性能;提
供更快、更经济的学习过程;更准确地表征异常心搏的类型。
1.2.3 心搏智能分类方法研究
心电图智能识别中的一个最重要的内容是心搏的正确分类,这直接决定着
智能分析系统性能的好坏
[79–82]
。 为了达到更好 的心搏类型分类效果,国内外研
究人员提出了多种识别方法,从算法层面上大致可归纳为传统机器学习和深度
学习两条路线
[83, 84]
。基于传统机器学习在特征提取阶段的方法主要依赖于人类
专家的经验,通过部署决策规则或其它机器学习算法得出最终分类结果
[85]
。基
于深度学习算法的主要优点是无需心电图专家对ECG数据 进行明确的特征提取,
通过模型自身强大的数据学习能力和灵活的处理体系结构,就可以实现自动隐
式执行特征提取的过程
[86]
。图1.1为传统机器学习和深度学习方法在心电图心搏
分类任务上的异同点对比。 心电图中各种隐藏的因素往往与复杂的非线性方式
相关,深度学习与传统特征提取方法的最大区别在于,深度学习取代了专家和
医生手工设计特征的过程,通过多层 非线性变换自动学习ECG数据的特征,最
大化挖掘出隐藏在心电数据背后的有效信息
[87–93]
。
图 1.1 传统机器学习和深度学习心搏分类方法的比较
基于传统机器学习的心搏分类方法。 Lu等人
[94]
首先提取了二维卷积特征
和P-QRS-T波群形态特征,然后使用随机过采样算法对数据进行平衡处理,最
后利用随机森林集成模型对心搏类型进行识别,得到了良好的泛化性能。Shi等
人
[95]
提出了一种基于区域特征提取与集 成学习模 型融合的心搏分类方法。 该
方法具体分为四个步骤,在预处理阶段,首先对心电信号进行滤波和分割;
其次将心搏信号分为三个区域,并提取区域特征;然后对提取的特征进行降
维运算和归一化处理;最后利用搭建的混合四类机器学习模型的集成分类器
对心搏类型进行分类。 实验表明,该方法有效地提高了心律失常识别的准确
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