胡峻峰，曹 軍

(東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，哈爾濱 150040)

1 概述

如果將正常竇性心律或者室性心動(dòng)過(guò)速(Ventricular Tachycardia,VT)[1]誤診為心室纖顫[2](Ventricular Fibrillation,VF)，病人的心臟將會(huì)受到不必要的損傷。相反，如果將VF誤診為VT，結(jié)果可能是致命的，這使得VF和VT的正確檢測(cè)是非常重要的。

目前許多采用不同檢測(cè)方法的VF自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，包括時(shí)域分析[3]、頻域分析[4]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]、小波分析[6]和非線性分析[7]，大多研究者選擇時(shí)域分析方法，因?yàn)樵摲椒ㄏ鄬?duì)簡(jiǎn)單。時(shí)域分析包含自相關(guān)函數(shù)(Auto Correlation Function,ACF)[3]、越限區(qū)間(Threshold-crossing Interval,TCI)[3]、時(shí)延方法[3]和越限樣本計(jì)數(shù)(Threshold-crossing Sample Count,TCSC)[3]，通常采用功率譜分析，通過(guò)觀察VF信號(hào)的功率譜將VF信號(hào)特征化，頻譜據(jù)范圍為4 Hz～7 Hz。其他采用頻域分析的方法包括改進(jìn)振幅分布分析(Mended Amplitude Distribution Analysis,MADA)[8]和多重分形頻譜分析(Multifractal Spectrum Analysis,MSA)[9]。隨著神經(jīng)計(jì)算領(lǐng)域的迅速發(fā)展，學(xué)者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到VF信號(hào)檢測(cè)中，該技術(shù)可解決類與類之間的非線性區(qū)分問(wèn)題[10]。小波轉(zhuǎn)換[11]和非線性分析[12]也已應(yīng)用到檢測(cè)和區(qū)分VF信號(hào)中。雖然這些方法中一部分很有前景，特別在它們的敏感度和專業(yè)性方面仍有很大的提升空間，但它們僅可以區(qū)分正常竇性節(jié)律和VF，而不能很好地區(qū)分VT[13-14]。

綜上所述，必須合理地分類與識(shí)別VF和VT才能避免不必要的損害，因此，本文提出了一種語(yǔ)義挖掘(Semantic Mining,SM)方法，通過(guò)提取頻率、衰減系數(shù)和輸入信號(hào)等信息來(lái)特征化VT和VF。

2 基于巴特沃斯通帶濾波器的語(yǔ)義挖掘方法

2.1 ECG濾波器和二進(jìn)制脈沖

原始心電圖(Electrocardiogram,ECG)[15]信號(hào)通常含有噪聲，會(huì)影響某些ECG識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別ECG信號(hào)模式的能力。ECG噪聲包括肌肉噪聲、電極運(yùn)動(dòng)引起的人造噪聲、電源線干擾噪聲和基線漂移。另外擁有與量子共振檢測(cè)儀(Quantum Resonance Spectrometer,QRS)[6]復(fù)體相同的高頻特征T波可能也影響ECG識(shí)別系統(tǒng)的性能。因此，需要一個(gè)濾波處理來(lái)克服這些問(wèn)題。本文將文獻(xiàn)[4]中的濾波處理稍加改進(jìn)，首先選擇通頻帶為1 Hz～30 Hz的巴特沃斯帶通濾波器對(duì)ECG信號(hào)進(jìn)行濾波[4]，并將濾波過(guò)的ECG信號(hào)分割為4-s ECG，接著將分割的4-s ECG正則化為段中的最大絕對(duì)值，最后將正則化ECG信號(hào)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制脈沖0-1。

2.2 語(yǔ)義挖掘

語(yǔ)義挖掘通過(guò)模擬語(yǔ)義概念的表現(xiàn)模式來(lái)描述一個(gè)系統(tǒng)的振蕩行為，相反，模擬由語(yǔ)義概念產(chǎn)生的系統(tǒng)輸出不僅決定語(yǔ)義的概念值，還決定精確的參數(shù)值，該參數(shù)值決定了它們的表現(xiàn)性能，式(1)展示了它們的關(guān)聯(lián)性：

其中，ω是自然頻率；ζ是阻尼系數(shù)；u是心臟振動(dòng)系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)；x是由式(2)中的ECG二進(jìn)制分解獲得的二進(jìn)制脈沖。ω,ζ,u這3個(gè)參數(shù)可能是常數(shù)、變量或者可能動(dòng)態(tài)變化。文獻(xiàn)[7]通過(guò)消除這3個(gè)參數(shù)(ω,ζ,u)為模式識(shí)別結(jié)構(gòu)，提出了3種單獨(dú)的算法組成一個(gè)語(yǔ)義挖掘算法。所提方法采用第3種算法，因?yàn)楫?dāng)提取的參數(shù)是變量且系統(tǒng)擁有二階動(dòng)態(tài)特征時(shí)，它能更好地預(yù)測(cè)ω和u。

采用第3種算法，時(shí)刻1到時(shí)刻4衍生了一個(gè)單點(diǎn)，分別表示為x',x'',x''',x''''，給出二階系統(tǒng)：

采用這些提取的參數(shù)(由式(6)～式(8)獲得)，每個(gè)參數(shù)的平均振幅可計(jì)算出。分析這些平均振幅可以確定N,VT,VF發(fā)作之間的顯著區(qū)別，圖1顯示了包括采用語(yǔ)義挖掘算法特征化N,VT,VF的處理流程。

圖1 檢測(cè)算法處理流程

2.3 數(shù)據(jù)分析

正常竇性節(jié)律的ECG信號(hào)、VT和VF由MIT cudb(克瑞頓大學(xué)室性心律失常數(shù)據(jù)庫(kù))[9]獲得，該數(shù)據(jù)庫(kù)是大型的通用在線識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)。本文研究使用100例正常竇性節(jié)律(N)發(fā)作，100例室性心動(dòng)過(guò)速信號(hào)(VT)和100例心室纖顫從該數(shù)據(jù)庫(kù)選出。N發(fā)作從每個(gè)ECG記錄中選出，該記錄包含VT或VF發(fā)作。這些發(fā)作病例是由數(shù)據(jù)庫(kù)提供的一個(gè)合格心臟病學(xué)家的注釋進(jìn)行選擇，每次發(fā)作時(shí)間為4 s。

圖2為ECG信號(hào)的實(shí)例。正常竇性節(jié)律的ECG由相同的P波、QRS復(fù)體和T波組成，同時(shí)帶有規(guī)則的節(jié)奏(圖2(a))，但是在室性心動(dòng)過(guò)速ECG中，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)P波，QRS復(fù)體是廣泛且不規(guī)則的(圖2(b))，同時(shí)節(jié)奏有時(shí)是規(guī)則的，有時(shí)是不規(guī)則的，心室纖顫ECG沒(méi)有P波和QRS復(fù)體，節(jié)奏是混亂的(圖2(c))。

圖2 采用ECG信號(hào)的實(shí)例

圖3表明了針對(duì)每種類型的ECG發(fā)作的語(yǔ)義挖掘算法的步驟，首先對(duì)原始ECG信號(hào)應(yīng)用濾波器處理來(lái)消除噪聲，去除噪聲后，將ECG標(biāo)準(zhǔn)化為段中長(zhǎng)達(dá)4 s且值為最大的小段，接著采用式(2)將標(biāo)準(zhǔn)化的ECG信號(hào)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制脈沖(0-1)，最后在這些來(lái)自ECG信號(hào)的二進(jìn)制脈沖上實(shí)施語(yǔ)義挖掘，采用式(6)～式(8)提取出3個(gè)參數(shù)(ω,ζ,u)。將每個(gè)參數(shù)的平均振幅計(jì)算出，對(duì)其分析從而識(shí)別出N,VT和VF發(fā)作之間的顯著區(qū)別。

圖3 N發(fā)作分析的語(yǔ)義挖掘算法

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 可行性

本文采用單因素模型的方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以確定由N,VT,VF提取的每個(gè)參數(shù)(ω,ζ,u)的概率分布，ANOVA顯示自然頻率(ω)、輸入?yún)?shù)(μ)的平均振幅和標(biāo)準(zhǔn)偏差，ω和u分別表明當(dāng)F2299=690.47,P ＜0.001和F2299=1795.11,P＜0.001時(shí)，N,VT,VF之間的顯著差別。

實(shí)驗(yàn)僅考慮T測(cè)試分析中的ω和u，因?yàn)棣茮](méi)有顯示出不同ECG發(fā)作間的明顯區(qū)別，ECG發(fā)作的正常頻率(ω)參數(shù)平均振幅設(shè)置固體水平線的2個(gè)閾值：高(t1=0.34)、低(t2=0.175)。ECG發(fā)作輸入?yún)?shù)(u)平均振幅設(shè)置固體水平線的2個(gè)閾值：高(t3=0.335)、低(t4=0.20)。其中，300例ECG發(fā)作中每種類型的ECG信號(hào)：N,VT和VF各100例。

分析ECG發(fā)作的輸入?yún)?shù)(ω)的平均振幅可知，參數(shù)ω的平均樣本明顯不同于N和VT發(fā)作(P＜0.001)，N發(fā)作(0.11±0.003)的平均振幅明顯低于VT發(fā)作(0.40±0.005)的。平均振幅的不同是明顯的(P＜0.001)，其中，VF 發(fā)作(0.30±0.008)的平均振幅明顯低于N發(fā)作(0.11±0.008)。VT和VF發(fā)作間的顯著區(qū)別發(fā)現(xiàn)(P＜0.001)，VT 發(fā)作(0.40±0.005)的平均振幅稍微高于VF發(fā)作(0.30±0.008)的平均振幅。

分析ECG發(fā)作的輸入?yún)?shù)(u)的平均振幅可知，通過(guò)設(shè)定2個(gè)閾值 t3=0.335和t4=0.20，任何平均振幅低于t4的ECG發(fā)作將會(huì)分類為N；一個(gè)平均振幅在t3和t4之間的ECG發(fā)作將會(huì)歸類為VT，該歸類通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析采用T測(cè)試驗(yàn)證(表1)，其中，數(shù)據(jù)的形式是均值±標(biāo)準(zhǔn)差。平均ω值的顯著區(qū)別在N和VT發(fā)作(P＜0.001)、N和VF發(fā)作(P＜0.001)和VT和VF發(fā)作(P＜0.001)之間發(fā)現(xiàn)，VT發(fā)作(0.37±0.004)的平均振幅在3種ECG中是最高的，接著是VF發(fā)作(0.30±0.004)和N 發(fā)作(0.08±0.003)。

表1 不同類型ECG信號(hào)的平均振幅分布

3.2 算法性能

用來(lái)對(duì)ECG發(fā)作(N,VT,VF)進(jìn)行分類的所提算法的性能由靈敏度(Se)和專一性(Sp)來(lái)衡量，定義如下：

其中，TP是真陽(yáng)性的；TN是真陰性；FN是假陰性；FP是假陽(yáng)性。如如果集中計(jì)算正常節(jié)奏的Se和Sp，將TP定義為非正常節(jié)奏，它可正確地特征化為非正常節(jié)奏，將TN定義為正常節(jié)奏，它可正確地特征化為正常節(jié)奏，將FN定義為非正常節(jié)奏，它可錯(cuò)誤地特征化為正常節(jié)奏，將FP定義為正常節(jié)奏，它可錯(cuò)誤地特征化為非正常節(jié)奏。這些參數(shù)對(duì)于VT到非VT和VF到非VF都很適用。

實(shí)驗(yàn)采用300個(gè)ECG發(fā)作用來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試以評(píng)估語(yǔ)義挖掘(SM)檢測(cè)技術(shù)。將這300個(gè) ECG發(fā)作中 的180個(gè)分配到訓(xùn)練階段(58個(gè)N發(fā)作，62個(gè)VT發(fā)作和60個(gè)VF發(fā)作)，另外60個(gè)發(fā)作分配到驗(yàn)證階段(20個(gè)N發(fā)作，21個(gè)VT發(fā)作和19個(gè)VF發(fā)作)，剩下的60個(gè)發(fā)作分配到測(cè)試階段(22個(gè)N發(fā)作，17個(gè)VT發(fā)作和21個(gè)VF發(fā)作)。圖4顯示了混淆矩陣，總結(jié)了SM算法的結(jié)果。

圖4 語(yǔ)義挖掘算法的混淆矩陣

從圖4(a)的訓(xùn)練混淆矩陣可以看出，58個(gè)發(fā)作都特征化為N，產(chǎn)生了100%的靈敏度。

從圖4(b)的驗(yàn)證混淆矩陣可以看出，VT中的2個(gè)發(fā)作錯(cuò)誤的特征化為VF，4個(gè)VF發(fā)作錯(cuò)誤的分類為VT，產(chǎn)生了96.8%(60/62正確的識(shí)別為VT)的靈敏度。

從圖4(c)的測(cè)試混淆矩陣可以看出，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的N類型ECG發(fā)作的檢測(cè)，對(duì)于N發(fā)作，產(chǎn)生了100%的靈敏度，對(duì)于VT發(fā)作，產(chǎn)生了94.1%(16/17正確識(shí)別為VT)的靈敏度，對(duì)于VF發(fā)作，產(chǎn)生了95.2%(20/21正確識(shí)別為VF)的靈敏度。

因此，本文算法可以完全區(qū)分開(kāi)N發(fā)作和VT,VF發(fā)作而沒(méi)有任何錯(cuò)誤檢測(cè)，同時(shí)可以區(qū)分VF和非VF發(fā)作(N和VT)，靈敏度和專一性分別為95.2%(20/21正確識(shí)別為VF)和97.4%(38/39正確識(shí)別為非VF)。

3.3 方法的比較及分析

為了更好地評(píng)估算法的性能，將本文的SM技術(shù)與以前的算法比較，包括相空間重構(gòu)(Phase Space Reconstruction,PSR)[3]，越限樣本計(jì)數(shù)(Threshold-crossing Sample Count,TCSC)[4]，K近鄰規(guī)則[11]和多重分形奇異譜(Multifractal Singularity Spectrum,MSS)[6]，選擇這4種技術(shù)是因?yàn)樗鼈冇休^高的靈敏度和專一性值。選擇靈敏度和專一性作為比較特征是因?yàn)殪`敏度說(shuō)明了該技術(shù)在對(duì)ECG正確分類上有好的表現(xiàn)(N發(fā)作正確地檢測(cè)為N，VT發(fā)作正確地分類為VT，VF發(fā)作正確地特征化為VF)，同時(shí)專一性揭示了該技術(shù)在檢測(cè)一個(gè)信號(hào)的特征出現(xiàn)的性能。也就是說(shuō)，該技術(shù)可以描述一個(gè)VF發(fā)作是否可以分類為既不是N又不是VT，反之亦然。

表2比較了提出SM技術(shù)的VF和非VF分類和通過(guò)其他方法獲得的靈敏度和專一性。MSS技術(shù)相對(duì)于其他4種方法產(chǎn)生了最高的專一性和靈敏度(99%)，接著就是提出的SM和K近鄰技術(shù)，它產(chǎn)生了稍低的專一性和靈敏度值。雖然MSS的專一性和靈敏度是最高的，但是MSS相對(duì)于SM使用了較長(zhǎng)的ECG發(fā)作進(jìn)行分析(5 s與4 s)。相同的結(jié)果在K近鄰技術(shù)中發(fā)現(xiàn)，它們使用了更長(zhǎng)的持續(xù)8 s的ECG發(fā)作。一個(gè)持續(xù)更長(zhǎng)時(shí)間的分析可能提高檢測(cè)精度，但是因?yàn)閂F是可致命的，它必須快速檢測(cè)，較長(zhǎng)的信號(hào)可能不合理，該分析必須在來(lái)自短時(shí)間數(shù)據(jù)下高效地運(yùn)行。表2表明，采用語(yǔ)義挖掘的提出方法不僅有高靈敏度和專一性，同時(shí)相對(duì)于其他4種分析的方法需要更短的發(fā)作持續(xù)時(shí)間。

表2 語(yǔ)義挖掘方法和其他方法的對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)現(xiàn)有的診斷系統(tǒng)較難準(zhǔn)確區(qū)分室性心動(dòng)過(guò)速(VT)和心室纖顫(VF)的問(wèn)題，本文提出了一種檢測(cè)室性心動(dòng)過(guò)速和心室纖顫的語(yǔ)義挖掘方法，通過(guò)采用語(yǔ)義挖掘來(lái)提取ECG信號(hào)的顯著特征，并利用提取的特征將ECG信號(hào)分為N,VT和VF 3類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的語(yǔ)義挖掘方法具有識(shí)別ECG模式的能力，可以準(zhǔn)確區(qū)分N,VT和VF。此外，與其他已有的方法相比，本文所提方法計(jì)算高效，非常適用于實(shí)時(shí)完成任務(wù)。下一步將本文所提的語(yǔ)義挖掘方法用于其他領(lǐng)域，通過(guò)改變初始參數(shù)的設(shè)置，進(jìn)一步提高檢測(cè)效率。

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