陳 波，馮煥清，陳 薇，杜亞軍

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 電子科學(xué)與技術(shù)系，安徽，合肥，230026

合肥工業(yè)大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，安徽，合肥，230009

周期性電生理信號(hào)一種融合方法的研究

【作 者】陳 波1，2，馮煥清1，陳 薇2，杜亞軍2

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 電子科學(xué)與技術(shù)系，安徽，合肥，230026

合肥工業(yè)大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，安徽，合肥，230009

提出了傳感器獲取的周期性電生理信號(hào)按周期進(jìn)行同步后得到多周期數(shù)據(jù)，構(gòu)建周期性時(shí)間數(shù)據(jù)序列進(jìn)行融合計(jì)算的方法。以實(shí)測(cè)心電信號(hào)對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證，同時(shí)提高了電生理信號(hào)信息特征獲取的效果。

信息融合；周期性生理信號(hào)；心電信號(hào)

眾所周知，人體是一個(gè)復(fù)雜的有機(jī)體，各個(gè)器官組織是相互作用、相互協(xié)調(diào)工作的。當(dāng)人體發(fā)生病變時(shí)，醫(yī)生往往綜合檢測(cè)生理數(shù)據(jù)和根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)、知覺和見解等對(duì)健康狀況做出某種診斷，當(dāng)然不可避免地帶有主觀性。隨著科技的發(fā)展，生理信息通過(guò)各種傳感器和醫(yī)療設(shè)備獲取，而這些信息一般又來(lái)自多個(gè)信號(hào)源，帶來(lái)了信息冗余甚至矛盾。所以，必須通過(guò)對(duì)各種傳感器觀測(cè)的信息合理支配與使用，將其依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合，產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán)境一致性的解釋和描述，因此迫切要求對(duì)信息進(jìn)一步處理。

通過(guò)傳感器獲取的多種生理信息，如果能進(jìn)行合理、有效相應(yīng)的信息融合后，對(duì)幫助醫(yī)生對(duì)人體的健康狀況作出更加全面、準(zhǔn)確和及時(shí)的診斷有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。融合性能的好壞不僅僅有賴于選取的生理樣本信息，而且與用于進(jìn)行信息融合的模型算法有很大關(guān)系。目前，信息融合的研究有兩種形式，單一傳感器多次采集到的信息融合和多種同質(zhì)傳感器采集到的描述同一特征信息的進(jìn)行融合。

本文研究和探索了針對(duì)單一傳感器多次采集的周期性生理信號(hào)的定量信息融合算法，由于心電信號(hào)是反映人體生理特征的一個(gè)重要依據(jù)，臨床上具有典型意義，因此以人體心電信號(hào)為對(duì)象進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。

1 信息融合[1-3]

各種傳感器采集到的信息是多種多樣的，可將其分為冗余信息、互補(bǔ)信息和協(xié)同信息三類。其中冗余信息是指有多個(gè)獨(dú)立的同質(zhì)傳感器提供的關(guān)于測(cè)量信息中同一特征的多個(gè)，也可以是某一傳感器在一段時(shí)間內(nèi)多次測(cè)量得到的信息。冗余信息可以提高系統(tǒng)的容錯(cuò)能力及可靠性。冗余信息的融合可以減少測(cè)量噪聲等引起的不確定性，提高整個(gè)系統(tǒng)的精度。本文研究該類信息在數(shù)據(jù)層融合，即首先將全部傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)融合，然后從融合的數(shù)據(jù)中提取特征向量，并進(jìn)行判斷識(shí)別。這便要求傳感器是同質(zhì)的（傳感器觀測(cè)的是同一物理現(xiàn)象）。如果多個(gè)傳感器是異質(zhì)的(觀測(cè)的不是同一個(gè)物理量)，那么數(shù)據(jù)只能在特征層或決策層進(jìn)行融合[4-5]。數(shù)據(jù)層融合不存在數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題，得到的結(jié)果也是最準(zhǔn)確的，但對(duì)系統(tǒng)通信帶寬的要求很高。

J．Z．Sasiadek 把信息融合的方法分成三大類：①基于隨機(jī)模型的融合方法；②基于最小二乘法的融合方法；③是智能型的融合方法。其中基于最小二乘法的融合方法主要有：卡爾曼濾波、最優(yōu)理論、極大似然估計(jì)和最小二乘估計(jì)。

以上各種算法對(duì)信息類型、觀測(cè)環(huán)境都有不同的要求，且各自存在優(yōu)點(diǎn)，在具體應(yīng)用時(shí)需要根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際情況綜合運(yùn)用。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中含有海量和不同來(lái)源的原始信息，其中包括大量模糊的、不完整的、帶有噪聲和冗余的信息。醫(yī)學(xué)信息的多源性、時(shí)序性和非時(shí)序性數(shù)據(jù)共存、數(shù)字型數(shù)據(jù)和非數(shù)字型數(shù)據(jù)共存的特點(diǎn)，考慮到算法要有一定的通用性，本文主要研究基于最小二乘法的融合方法。

2 基于最小二乘估計(jì)的周期性電生理信號(hào)的融合

人體的電生理信號(hào)非常復(fù)雜，相互影響，嚴(yán)格意義上可視為非周期的非平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程。如果不考慮其他器官和外在因數(shù)的影響，在正常情況下，心臟竇房結(jié)按其固有的頻率發(fā)出激動(dòng)，按一定的順序和時(shí)間依次下傳到心房、房室結(jié)、希氏束、左右束支、浦金野纖維和心室，所到之處相應(yīng)產(chǎn)生激動(dòng)，表現(xiàn)為周期性的心電圖[6-7]。因此，目前在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域一般將其作為近似的周期性信號(hào)來(lái)處理。其它信號(hào)如脈搏、心磁等也如此處理。計(jì)算機(jī)廣泛使用后，這類信號(hào)獲取的都是連續(xù)生理過(guò)程的離散數(shù)據(jù)量，在基于最小二乘法的融合方法進(jìn)行計(jì)算分析時(shí)候，可見其樣本不是傳統(tǒng)意義上相互獨(dú)立的數(shù)據(jù)序列（如：對(duì)某物體長(zhǎng)度的多次測(cè)量數(shù)據(jù)序列等），因此造成計(jì)算樣本模型的復(fù)雜性。

2.1 每周期樣本融合計(jì)算

對(duì)這類周期性較強(qiáng)的連續(xù)過(guò)程信號(hào)，按周期進(jìn)行分割，以每個(gè)周期數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本，對(duì)獲得的樣本數(shù)據(jù)序列進(jìn)行融合計(jì)算。本文將在一定的時(shí)間內(nèi)，使用心電傳感器分多次對(duì)某人的心電信號(hào)進(jìn)行測(cè)量，并對(duì)我們測(cè)量所得到的生理樣本數(shù)據(jù)，分別為：X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9X10，X11，X12，X13，X14，X15。這15組心電信號(hào)，把它們平移在同一坐標(biāo)下，比較每周期心電圖形，其圖形如下所示：

圖1 X1－X15心電信號(hào)Fig.1 ECG data of X1－X15

另外，為了對(duì)信息融合方法的好壞有判斷依據(jù)，又我們對(duì)另外一個(gè)人取了一組心電信號(hào)Y1，Y2，Y3，Y4這4組心電信號(hào)，畫出所對(duì)應(yīng)的心電圖形，其圖形如下所示:

圖2 Y1-Y4心電信號(hào)Fig.2 ECG data of Y1－Y4

我們對(duì)通過(guò)傳感器采集到的兩組心電信號(hào)數(shù)據(jù)，分別使用這種樣本設(shè)定的方法進(jìn)行心電信號(hào)的信息融合。

設(shè)Y1，Y2,……YN分別是N個(gè)傳感器相對(duì)應(yīng)的測(cè)量值，按照最小二乘估計(jì)準(zhǔn)則，是使誤差函數(shù)

達(dá)到最小的Y值。令式（1）對(duì)Y的偏導(dǎo)數(shù)為零，得：

通過(guò)MATLAB程序繪出的融合后的心電信號(hào)的圖形如下：

由信息融合后的心電圖形可知，這種信息融合的方法效果不是太理想。因此，本文擬提出了對(duì)該類信號(hào)按周期進(jìn)行同步，然后按照數(shù)據(jù)在周期中的時(shí)刻進(jìn)行新數(shù)據(jù)序列構(gòu)成樣本融合。

圖3 X1－X15信息融合的結(jié)果Fig.3 Data fusion results of X1－X15

圖4 Y1-Y4信息融合的結(jié)果Fig.4 Data fusion results of Y1－Y4

2.2 按周期同步信號(hào)樣本融合

視為等周期的電生理信號(hào)，如心電信號(hào)，在按周期如圖1、3進(jìn)行分割后，可將每個(gè)周期中各個(gè)時(shí)刻點(diǎn)數(shù)據(jù)視為同步后的同一對(duì)象的多次測(cè)量結(jié)果，多周期的數(shù)據(jù)中相對(duì)應(yīng)時(shí)刻的每個(gè)點(diǎn)值即構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)序列，分別融合計(jì)算。然后，多數(shù)據(jù)序列構(gòu)成一個(gè)融合過(guò)程，也即將單傳感器數(shù)據(jù)模擬多個(gè)獨(dú)立傳感器系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的融合，這樣使用一維測(cè)量數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行處理，可以方便計(jì)算。

同步的方法可以采用信號(hào)特征同步（如：P波等），也可以使用多通道設(shè)備以其它周期信號(hào)同步（如：脈搏等）。

上述兩組心電信號(hào)用此方法進(jìn)行基于最小二乘估計(jì)融合，通過(guò)MATLAB程序繪制的圖形如下：

圖5 X1－X15信息融合結(jié)果Fig.5 Data fusion results of X1－X15

圖6 Y1-Y4信息融合的結(jié)果Fig.6 Data fusion results of Y1－Y4

3 結(jié)論

生理信號(hào)的特殊性，要求對(duì)其信息融合的研究應(yīng)根據(jù)對(duì)象的種類和特點(diǎn)，建立合適的融合方法，并在此基礎(chǔ)上形成所謂最佳融合方案。將視為等周期的電生理信號(hào)，在按周期進(jìn)行分割后，得到周期樣本組，然后可將每個(gè)樣本中相對(duì)周期相同時(shí)刻點(diǎn)的數(shù)據(jù)列視為同步后的同一對(duì)象的多次測(cè)量結(jié)果，即構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)序列，分別融合計(jì)算。然后，多數(shù)據(jù)序列構(gòu)成一個(gè)融合過(guò)程，也即將單傳感器數(shù)據(jù)模擬多個(gè)獨(dú)立傳感器系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的融合，這樣使用一維測(cè)量數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行處理，可以方便計(jì)算，是解決單一傳感器獲得的電生理連續(xù)時(shí)間信號(hào)信息融合的一種的方法。

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The Research on a Data Fusion Method of Periodic-electrophysiology Signal

【W(wǎng)riters】Chen Bo1,2, Feng Huangqing1, Chen Wei2, Du Yajun2

Department of electronic science and technology of USTC, Hefei,Anhui Province, 230026, China
Department of electronic engineering and automation of HFUT, Hefei,Anhui Province, 230009, China

In this paper, onefold sensor is used to obtain periodic physiological signal, such as electrocardiogram signal. Multicycle data constitutes a sequence by the data of the corresponding time point. The data sequence, which is regard as a number of independent sensors data, is used to data fusion by one-dimensional method. This paper veri fi es the mothod by the measuired ECG.

data fusion, periodic physiological signal, electrocardiogram signal

R540.4+1

A

10.3969/J.issn.1671-7104.2010.03.001

1671-7104(2010)03-0157-03

2010-02-05

校科學(xué)研究發(fā)展基金金（080401F）資助

馮煥清，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)椋河?jì)算機(jī)應(yīng)用、生物醫(yī)學(xué)信息處理、智能醫(yī)療儀器。E-mail: cbapollor@hotmail.com