专利名称：一种用于脉搏波分类处理的装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及医疗电子技术领域，特别是一种用于脉搏波分类处理的装置。
背景技术：
脉搏波是脉管搏动的轨迹，它综合了心脏射血活动和血液沿血管传播途径中携带的各种信息。这些信息能够反映人体健康状态，尤其是能够在疾病初期未显示出任何症状之前反应人体身体亚健康状态。现有的脉搏波分类处理主要是提取时域、频域各种特征及其组合，再利用统计学习方法、实例学习方法进行分类识别，包括支持向量机、规则判断、神经网络等等方法。分类的好坏很大程度上取决于所选择的特征组合是否合适和提取各种特征点的准确率，由于脉 搏波没有形成统一的诊断标准，针对某种疾病或者症状很难选择合适的特征；另外由于某种疾病或者症状经常对应多个特征，加之脉搏波本身形态复杂，即使找到合适特征，也很难保证准确的提取到每一个特征，所以现有的分类结果也必然不尽人意。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术脉搏波分类不准确的缺陷，提供一种脉搏波分类处理的装置，能够输出更准确的脉搏波分类结果。实现本发明目的的具体技术方案是
一种用于脉搏波分类处理的装置，该装置包括采集器、主波提取模块、分段模块、增加噪声模块、卷积及取样模块、其他特征模块、多层感知器及显示器，其采集器连接主波提取模块，主波提取模块分两路，一路与分段模块、增加噪声模块、卷积及取样模块依次连接，另一路与其他特征模块连接，其他特征模块和卷积及取样模块与多层感知器连接，多层感知器连接显示器，采集器将采集到的脉搏波信号经主波提取模块处理，获得主波准确位置和脉搏波数据并输出；分段模块根据主波准确位置对脉搏波信号进行分段，输出分段后的脉搏波数据；分段后的脉搏波数据进入增加噪声模块，输出为增加噪声的脉搏波信号；接着进入卷积及取样模块，输出为分类的权值特征；将权值特征输入到多层感知器模块进行最后的处理，输出为脉搏波分类的最终结果显示在显示器上；其他特征模块在主波提取模块的输出的基础上计算脉搏波特征的直接特征值，与卷积及取样模块同时输入到多层感知器模块，多层感知器模块进行处理后，输出为脉搏波分类的最终结果显示在显示器上；其中所述主波提取模块处理包括
1)、脉搏波先经IHz 30Hz的带通滤波，去除低频和高频噪音；
2)、然后对滤波后信号进行幅值归一化；
3)、计算信号幅值归一化后的香农能量，并进行低通滤波求取包络线；
4)、对香农能量包络线信号进行希尔伯特变换；
5)、利用希尔伯特变换后的信号提取香农能量包络线的峰值点，即希尔伯特变换后的信号从负到正过零点的值与香农能量包络线峰值点对应；6)确定原始脉搏波信号中的真正主波位置，以香农能量峰值点的时间位置t为中心确定时间范围T，脉搏波原始信号在T范围找到真正的脉搏波主波位置；0. 2 < T < O. 3 ;
所述分段模块根据主波准确位置对脉搏波信号进行分段是将脉搏波分成以主波为基点，N个数据长度的数据段；N为数据点数；
所述增加噪声模块，用于对分段后的脉搏波数据叠加随机噪声，并输出给所述卷积及取样模块；
所述卷积及取样模块具有三个卷积层及取样层，分别对输入的数据进行卷积、取样，形成分类的权值特征并输出；
所述多层感知器包括隐层及逻辑回归层，隐层是个全连接层，隐层的输入全部来源于卷积及取样模块的输出，或者来源于卷积及取样模块的输出和其他特征模块输出的特征值；隐层的权值矩阵为[Pl * P2]，其中Pl为输入节点个数，P2为输出节点个数，50<P1 <2000，100 < P2 < 2000，然后经过逻辑回归层对权值特征进行最后的分类，权值矩阵为[P2 * D]山为疾病种类数目；
所述其他特征模块，根据所述主波的位置，计算直接特征值与卷积及取样模块的输出一起作为多层感知器的输入。所述直接特征值是指能准确体现所述脉搏波的特征，例如主波间期等。主波间期即前一个主波与后一个主波之间的时间差。本发明在确定脉搏波的主波的位置后，计算脉搏波特征的直接特征值，并对分段的数据段进行卷积和取样，得到内部特征值，再结合直接特征值和内部特征值根据预定算法进行计算，得到分类结果，由于不再提取各种准确率不太高，容易受噪声干扰的特征值(如重搏前波)，而是直接提取准确率很高的直接特征值(如主波间期)纳入算法进行计算，因此可以提高最后分类准确率，输出更准确的脉搏波分类结果。
图I为本发明结构框 图2为本发明工作流程图。
具体实施例方式由于基于神经网络的分类方法需要有两个过程训练过程和测试过程，且经过一次训练之后可进行多次测试。本装置即可输出训练过程的脉搏波分类结果，也可输出测试过程的脉搏波分类结果。实施例I 训练过程
参阅附图2，脉搏波通过采集器采集后进入主波提取模块处理
1)、脉搏波先经IHz 30Hz的带通滤波，去除低频和高频噪音；
2)、然后对滤波后信号进行幅值归一化处理，归一化后的幅值范围为0-1；
3)、计算信号幅值归一化后的香农能量，计算公式为d(n)*d(n)* log( d(n)*d(n))，其中d为归一化后的脉搏波信号数据，η为归一化后的脉搏波信号数据点。计算后的香农能量信号进行低通滤波求取包络线；4)、对香农能量包络线信号进行希尔伯特变换；
5)、利用希尔伯特变换后的信号提取香农能量包络线的峰值点，即希尔伯特变换后的信号从负到正过零点的值与香农能量包络线峰值点对应；
6)确定原始脉搏波信号中的真正主波位置，以香农能量峰值点的时间位置t为中心确定时间范围T，脉搏波原始信号在T范围找到真正的脉搏波主波位置；T=0. 25s ；
利用其他特征模块从脉搏波中提取直接特征值根据提取的主波及位置，提取直接特征值。以提取主波间期(两个主波之间的时间差)作为直接特征值，即提取该波左边I个主波间期、右边I个主波间期。2个主波间期作为直接特征值输出给多层感知器。利用分段模块，将脉搏波信号分成以主波为中心左边L=(N*2/5)-l个点，右边R=N*2/5个点的数据段，本实施例N取250。将分段的数据传输给增加噪声模块，该模块对 脉搏波数据叠加随机噪声，然后将叠加了随机噪声的数据传输给卷积及取样模块。叠加的噪声包含幅度为O Al (Al可以取值O. 5mV)的O O. 5Hz低频噪声，幅度为O A2 (A2可以取值O. 5mV)的40 IOOHz高频噪声以及幅度为O A3 (A3可以取值O. 2mV)的白噪声。增加噪声模块，从原理上可以增加训练数据的样本数，加大样本间的变异性,从而可以使后续的神经网络能够寻找到真正的特征值，而不至于被微小、噪声、无关的细节干扰。需说明的是，增加噪声模块在训练时进行的操作，训练过程中需要噪声层，分段数据在噪声层叠加上述的噪声，然后输入到卷积及取样模块，在测试中以及实用分类时，则跳过噪声层，即不需要该模块对脉搏数据叠加随机噪声，此时噪声层无效，分段数据直接输入卷积及取样模块。卷积及取样模块的三个卷积层与取样层(卷积层和取样层A，卷积层和取样层B，卷积层和取样层C)分别对输入的数据进行卷积、取样，从而形成内部特征，并输出到多层感知器；
三个卷积层的核结构为[F1，1，1，C1]，[F2，Fl，ChanelCount，C2]，[F3，F2，1，C3]，取样层结构为[I, Ml], [I, M2], [I, M3] ο其中Fl (3 < Fl < 30)，F2 (Fl < F2 < 100)，F3 (F2 < F3 < 200)为特征面数目，Cl (I < Cl < 60)，C2 (I < C2 < 50)，C3 (I < C3 < 40)为卷积核；M1 (I < Ml < 30)，M2 (I
<M2 < 30)，M3 (I < M2 < 30)为取样系数；ChanelCount为输入数据的导联数目。卷积层和取样层A，卷积层和取样层B、卷积层和取样层C，可以对多导联脉搏数据进行处理。卷积层第一层核[Fl,l,l, Cl],卷积第二层使用核[F2, Fl, ChanelCount, C2],卷积第三层使用核[F3，F2，1，C3]，这样安排能够很好融入多导联信息。多层感知器的隐层根据输入的数据使用第一权值矩阵获得输出数据。多层感知器的隐层是个全连接层，隐层与逻辑回归层共同组成一个完整的多层感知器。隐层的输入数据是由卷积层和取样层输出的内部特征值和特征提取模块输出的直接特征值，本实施例为主波间期。在多层感知器隐层中引入直接特征值，能够把准确而且确定的直接特征值(2个主波间期)放到多层感知器与内部特征一起进行分类。多层感知器的隐层使用的第一权值矩阵为[P1*P2]，其中Pl为输入的节点个数，50〈P1〈2000，P2为该层输出节点个数，100〈P2〈2000。本实施例Pl取值为400+2 (2为主波间期特征)，P2取值为500。多层感知器的逻辑回归层根据隐层输出的数据使用第二权值矩阵进行最后的分类。多层感知器的逻辑回归层接收隐层输出的数据作为输入数据，使用第二权值矩阵进行最后的分类。多层感知器的逻辑回归层使用的第二权值矩阵为[P2*D]，其中D为疾病种类数目，在本实施例中为动脉硬化疾病与非动脉硬化分类，D取值为2，P2取值为500。根据多层感知器的逻辑回归层的处理得到最终的分类结果。测试过程
本实施例测试过程与本实施例的训练过程不同之处在于跳过增加噪声层模块，其它所有参数和过程与本实施例的训练过程相同。实施例2 训练过程
参阅附图2，脉搏波通过采集器采集后进入主波提取模块处理
1)、脉搏波先经IHz 30Hz的带通滤波，去除低频和高频噪音； 2)、然后对滤波后信号进行幅值归一化处理，归一化后的幅值范围为0-1；
3)、计算信号幅值归一化后的香农能量，计算公式为d(n)*d(n)* log( d(n)*d(n))，其中d为归一化后的脉搏波信号数据，η为归一化后的脉搏波信号数据点。计算后的香农能量信号进行低通滤波求取包络线；
4)、对香农能量包络线信号进行希尔伯特变换；
5)、利用希尔伯特变换后的信号提取香农能量包络线的峰值点，即希尔伯特变换后的信号从负到正过零点的值与香农能量包络线峰值点对应；
6)在原始信号中检测真正的主波中，根据香农能量对应的峰值点的时间T范围内找到脉搏波原始信号的主波位置。本实施例中T=O. 25s。所述分段模块根据主波准确位置对脉搏波信号进行分段利用分段模块，将脉搏波信号分成以主波为中心左边L=(N*2/5)-l个点，右边R=N*2/5个点的数据段，本实施例N取 250。将分段的数据传输给增加噪声模块，该模块对脉搏波数据叠加随机噪声，然后将叠加了随机噪声的数据传输给卷积及取样模块。叠加的噪声包含幅度为O Al (Al可以取值O. 5mV)的O O. 5Hz低频噪声，幅度为O A2 (A2可以取值O. 5mV)的40 IOOHz高频噪声以及幅度为O A3 (A3可以取值O. 2mV)的白噪声。增加噪声模块，从原理上可以增加训练数据的样本数，加大样本间的变异性,从而可以使后续的神经网络能够寻找到真正的特征值，而不至于被微小、噪声、无关的细节干扰。需说明的是，增加噪声模块在训练时进行的操作，训练过程中需要噪声层，分段数据在噪声层叠加上述的噪声，然后输入到卷积及取样模块，在测试时，则跳过噪声层，即不需要该模块对脉搏数据叠加随机噪声，此时增加噪声模块无效，分段数据直接输入卷积及取样模块。对增加噪声的分段的数据段进行卷积和取样，得到内部特征值；通过三个卷积层与取样层对数据段进行卷积和取样，三个卷积层的核结构为[Fl，l，l，Cl], [F2，Fl,ChanelCount, C2], [F3，F2，1，C3]，取样层结构为[I,Ml], [I, M2], [I,M3];其中，F1、F2、F3为特征面数目，C1、C2、C3为卷积核，Ml、M2、M3为取样系数，ChanelCount为输入数据的通道数目，3 < Fl < 30，Fl < F2 < 100，F2 < F3 < 200，I < Cl < 60，I < C2 < 50，I < C3
<40，I < Ml < 30，I < M2 < 30，Ml < M2 < 30。对所述直接特征值和所述内部特征值根据预定算法进行计算，得到分类结果。该步骤中，多层感知器的隐层对所述直接特征值和内部特征值，使用第一权值矩阵进行计算；多层感知器的逻辑回归层对隐层输出的数据，使用第二权值矩阵进行计算得到脉搏波分类结果。多层感知器的隐层使用的第一权值矩阵为[P1*P2]，其中Pl为输入的节点个数，50 < Pl < 2000,P2为该层输出节点个数，100 < P2 < 2000。本实施例Pl取值为400 (与 实施例I差别在于本实施例未使用直接特征值主波间期特征)，P2取值为500。多层感知器的逻辑回归层使用的第二权值矩阵为[P2*D]，其中D为疾病种类数目，在本实施例中为动脉硬化疾病与非动脉硬化分类，D取值为2，P2取值为500。根据多层感知器的逻辑回归层的处理得到最终的分类结果。测试过程 本实施例测试过程与本实施例的训练过程不同之处在于跳过增加噪声层模块，其它所有参数和过程与本实施例的训练过程相同。
权利要求
1.一种用于脉搏波分类处理的装置，其特征在于该装置包括采集器、主波提取模块、分段模块、增加噪声模块、卷积及取样模块、其他特征模块、多层感知器及显示器，其采集器连接主波提取模块，主波提取模块分两路，一路与分段模块、增加噪声模块、卷积及取样模块依次连接，另一路与其他特征模块连接，其他特征模块和卷积及取样模块与多层感知器连接，多层感知器连接显示器，采集器将采集到的脉搏波信号经主波提取模块处理，获得主波准确位置和脉搏波数据并输出；分段模块根据主波准确位置对脉搏波信号进行分段，输出分段后的脉搏波数据；分段后的脉搏波数据进入增加噪声模块，输出为增加噪声的脉搏波信号；接着进入卷积及取样模块，输出为分类的权值特征；将权值特征输入到多层感知器模块进行最后的处理，输出为脉搏波分类的最终结果显示在显示器上；其他特征模块在主波提取模块的输出的基础上计算脉搏波特征的直接特征值，与卷积及取样模块同时输入到多层感知器模块，多层感知器模块进行处理后，输出为脉搏波分类的最终结果显示在显示器上；其中 所述主波提取模块处理包括 1)、脉搏波先经IHz 30Hz的带通滤波，去除低频和高频噪音； 2)、然后对滤波后信号进行幅值归一化； 3)、计算信号幅值归一化后的香农能量，并进行低通滤波求取包络线； 4)、对香农能量包络线信号进行希尔伯特变换； 5)、利用希尔伯特变换后的信号提取香农能量包络线的峰值点t，即希尔伯特变换后的信号从负到正过零点的值与香农能量包络线峰值点对应； 6)确定原始脉搏波信号中的真正主波位置，以香农能量峰值点的时间位置t为中心确定时间范围T，脉搏波原始信号在T范围找到真正的脉搏波主波位置；0. 2 < T < O. 3 ; 所述分段模块根据主波准确位置对脉搏波信号进行分段是将脉搏波分成以主波为基点，N个数据长度的数据段；N为数据点数； 所述增加噪声模块，用于对分段后的脉搏波数据叠加随机噪声，并输出给所述卷积及取样模块； 所述卷积及取样模块具有三个卷积层及取样层，分别对输入的数据进行卷积、取样，形成分类的权值特征并输出； 所述多层感知器包括隐层及逻辑回归层，隐层是个全连接层，隐层的输入全部来源于卷积及取样模块的输出，或者来源于卷积及取样模块的输出和其他特征模块输出的特征值；隐层的权值矩阵为[Pl * P2]，其中Pl为输入节点个数，P2为输出节点个数，50<P1<2000，100 < P2 < 2000，然后经过逻辑回归层对权值特征进行最后的分类，权值矩阵为[P2 * D]山为疾病种类数目； 所述其他特征模块，根据所述主波的位置，计算直接特征值与卷积及取样模块的输出一起作为多层感知器的输入。
全文摘要
本发明公开了一种用于脉搏波分类处理的装置，该装置将采集到脉搏波信号作为输入，经主波提取模块处理获得主波的准确位置，进入分段模块分段，分段后的脉搏波数据进入增加噪声层模块，再进入具有三层结构的卷积层和取样层模块，输出为分类的权值特征；将权值特征输入到多层感知器模块进行最后的处理，输出为分类的最终结果显示在显示器上。本发明在确定脉搏波的主波的位置后，计算脉搏波特征的直接特征值，并对分段的数据段进行卷积和取样，得到内部特征值，再结合直接特征值和内部特征值根据预定算法进行计算，输出的脉搏波分类结果更准确。
文档编号A61B5/02GK102824166SQ201210230408
公开日2012年12月19日 申请日期2012年7月5日 优先权日2012年7月5日
发明者胡晓娟, 朱洪海, 董军, 王丽苹 申请人:华东师范大学