基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，首先對(duì)獲取的胸阻抗信號(hào)采用小波閾值去噪法去除胸阻抗信號(hào)中的高頻噪聲，其次采用形態(tài)學(xué)濾波法去除胸阻抗信號(hào)中的基線漂移，獲得平滑的信號(hào)波形，接著采用多分辨率窗口搜索法進(jìn)行波形定位，最后采用線性識(shí)別分析法對(duì)所獲信號(hào)進(jìn)行模式分類識(shí)別，獲取正確的按壓波形和通氣波形。其顯著效果是：本發(fā)明將小波去噪法、形態(tài)學(xué)濾波法和多分辨率窗口搜索法有機(jī)結(jié)合，能夠有效的排除大部分畸變和噪聲的干擾，正確地識(shí)別按壓和通氣波形，并達(dá)到實(shí)時(shí)處理的要求，從而計(jì)算出TTI信號(hào)的各項(xiàng)所需的參數(shù)，并反饋給心肺復(fù)蘇操作人員對(duì)CPR過(guò)程提供指導(dǎo)。
【專利說(shuō)明】基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及到電子醫(yī)療【技術(shù)領(lǐng)域】，具體地說(shuō)，是一種基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002]胸外按壓(CC)是心肺復(fù)蘇(CPR)中試圖恢復(fù)人體自主循環(huán)的重要技術(shù)，其在基礎(chǔ)生命支持的地位越來(lái)越受到重視。胸外按壓頻率，按壓通氣循環(huán)周期，按壓通氣參數(shù)等CPR核心技術(shù)是保證CPR質(zhì)量的關(guān)鍵問(wèn)題。通過(guò)對(duì)胸外按壓的檢測(cè)分析，實(shí)時(shí)反饋給救援者為心肺復(fù)蘇過(guò)程提供參考，以此避免不必要的按壓中斷，并讓CPR過(guò)程中的ECG檢測(cè)無(wú)瑕疵間隔以正確的評(píng)估按壓節(jié)奏，使救援操作更為標(biāo)準(zhǔn)。[0003]胸阻抗(TTI)信號(hào)值主要是指在心肺復(fù)蘇過(guò)程中人體阻抗的變化，其主要包含了操作者實(shí)施胸外按壓造成人體胸腔形變而產(chǎn)生的阻抗信號(hào)以及由心臟和血管內(nèi)血流等變化引起的阻抗信號(hào)變化兩方面信息。胸阻抗(TTI)信號(hào)是監(jiān)測(cè)心肺復(fù)蘇中胸外按壓質(zhì)量的重要指標(biāo)。
[0004]目前已有研究表明，在心肺復(fù)蘇過(guò)程中，胸外按壓的快慢、深度均能反映在胸阻抗信號(hào)波形中，并且可準(zhǔn)確的估算出瞬時(shí)的按壓頻率。通過(guò)對(duì)胸阻抗信號(hào)的檢測(cè)分析，指導(dǎo)胸外按壓具有可實(shí)施性和積極的參考意義，可增加心肺復(fù)蘇操作的成功率。但是通過(guò)對(duì)胸阻抗信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)反應(yīng)心肺復(fù)蘇質(zhì)量的多個(gè)參數(shù)的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。少數(shù)的研究或采用自適應(yīng)閾值法進(jìn)行按壓波形分析，但未包含通氣波形的識(shí)別和處理；或采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行按壓和通氣波形的模式識(shí)別，但僅為實(shí)驗(yàn)分析，未考慮時(shí)間代價(jià)。另外，由于通氣、高頻噪聲、基線漂移以及傳感器連接等干擾，對(duì)于復(fù)雜胸阻抗信號(hào)的監(jiān)測(cè)具有很高的難度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種自動(dòng)分類識(shí)別TTI信號(hào)中的按壓波形和通氣波形，完成按壓頻率、按壓通氣比和按壓時(shí)間比等參數(shù)的計(jì)算，并結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)智能的完成對(duì)心肺復(fù)蘇質(zhì)量的監(jiān)測(cè)評(píng)估的胸阻抗信號(hào)處理方法。
[0006]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明表述一種基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，其關(guān)鍵在于按照以下步驟進(jìn)行:
[0007]步驟1:對(duì)獲取的胸阻抗信號(hào)f (η)采用小波閾值去噪法去除信號(hào)中包含的高頻噪聲，獲得去噪后的信號(hào)F(n)；
[0008]步驟2:將步驟I所得信號(hào)F(n)采用形態(tài)學(xué)濾波法去除胸阻抗信號(hào)中的基線漂移，獲得平滑的信號(hào)波形；
[0009]步驟3:對(duì)步驟2所獲信號(hào)采用多分辨率窗口搜索法進(jìn)行波形定位，獲得波形定位后的胸阻抗信號(hào)F’ (η)；
[0010]步驟4:采用線性識(shí)別分析法對(duì)步驟3所獲信號(hào)F’ (η)進(jìn)行模式分類識(shí)別，獲取正確的按壓波形和通氣波形，所述模式分類識(shí)別判別規(guī)則為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，其特征在于按照以下步驟進(jìn)行: 步驟1:對(duì)獲取的胸阻抗信號(hào)采用小波閾值去噪法去除信號(hào)中包含的高頻噪聲，獲得去噪后的信號(hào)？00 ； 步驟2:將步驟1所得信號(hào)？(11)采用形態(tài)學(xué)濾波法去除胸阻抗信號(hào)中的基線漂移，獲得平滑的信號(hào)波形； 步驟3:對(duì)步驟2所獲信號(hào)采用多分辨率窗口搜索法進(jìn)行波形定位，獲得波形定位后的胸阻抗信號(hào)⑷； 步驟4:采用線性識(shí)別分析法對(duì)步驟3所獲信號(hào)00進(jìn)行模式分類識(shí)別，獲取正確的按壓波形和通氣波形，所述模式分類識(shí)別判別規(guī)則為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，其特征在于:步驟1中所述的小波閾值去噪法按照以下步驟進(jìn)行: 步驟1-1:對(duì)獲取的胸阻抗信號(hào)使用6(11小波進(jìn)行7個(gè)尺度小波分解，得到相應(yīng)的小波系數(shù)七； 步驟1-2:選用軟閾值對(duì)小波分解后的系數(shù)4進(jìn)行閾值處理，得到小波系數(shù)估計(jì)值&，閾值處理方法為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，其特征在于:步驟2中所述的形態(tài)學(xué)濾波法按照以下步驟進(jìn)行: 步驟2-1:將步驟1獲得的信號(hào)？⑷進(jìn)行一路開(kāi)一閉運(yùn)算和一路閉一開(kāi)運(yùn)算，然后將兩路所得運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行求和； 步驟2-2:將步驟2-1獲得的信號(hào)與步驟1獲得的信號(hào)？00進(jìn)行求和運(yùn)算，并將所得信號(hào)輸出。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，其特征在于:步驟3按照以下步驟進(jìn)行: 步驟3-1:參數(shù)設(shè)置，即包括對(duì)算法中的分辨率個(gè)數(shù)1，窗口寬度I，閾值系數(shù)III進(jìn)行預(yù)設(shè)；步驟 3-2:按照 f (pn)是否等于
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，其特征在于:步驟3-1中所述分辨率的個(gè)數(shù)i=3，對(duì)應(yīng)的窗口寬度W分別為20、40、60，所述閾值系數(shù)m=0.3。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模式識(shí)別的胸阻抗信號(hào)處理方法，其特征在于:所述步驟4按照以下步驟進(jìn)行: 步驟4-1:提取波形定位后的胸阻抗信號(hào)F’(η)的波形振幅Dan和時(shí)間跨度Dtn為特征，并分別取與其平均值?和&，按照
【文檔編號(hào)】A61B5/053GK103829944SQ201410113578
【公開(kāi)日】2014年6月4日 申請(qǐng)日期:2014年3月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月26日
【發(fā)明者】李勇明, 陳勃翰, 王品, 呂洋, 謝文賓, 何璇 申請(qǐng)人:重慶大學(xué)