發(fā)布時間：2020-11-15 11:03

　　 在現(xiàn)代社會,睡眠疾病和心臟疾病困擾許多人,診斷這兩種疾病的重要指標就是心率。醫(yī)生可以通過心率變異性分析診斷患者的睡眠狀況和質量,也可以通過心率檢測來監(jiān)測心臟疾病的發(fā)生。隨著醫(yī)療設備的便捷化、家庭化,非接觸式測量心率的方法由于其無創(chuàng)、便捷、可以長期監(jiān)護等優(yōu)點得到了廣泛的關注和研究。在其中心沖擊圖信號(BCG)是一種重要的方式,它的原理是心臟搏動時會使與人體接觸的支撐物體發(fā)生壓力變化,通過壓力采集模塊將壓力信號轉化為電信號記錄保存,得到就是心沖擊圖信號。在以往BCG信號提取心率的算法中,人們以傳統(tǒng)的信號處理手段為主,兼有形態(tài)學、非監(jiān)督學習(聚類等)等手段輔助來計算心率,然而由于非接觸測量引入的誤差、傳統(tǒng)方法魯棒性較差、個體差異等因素,這樣的方法不能保證BCG信號提取算法的適應性和魯棒性。針對這一問題,本文提出了基于機器學習的方法來提取BCG信號心率,研究內容如下:(1)本文首先介紹了BCG信號采集系統(tǒng)原理及BCG信號生理意義,同時介紹了BCG信號與ECG信號的對應性,保證了監(jiān)督學習算法在生理學上的可行性。最后還介紹了系統(tǒng)的采集方案及指標,為后文信號處理做了鋪墊。(2)本文提出了非監(jiān)督學習算法來采集心率,這里使用了K-means聚類算法對信號進行處理,使用了兩個指標來共同判斷周期信號的存在,從而增強了算法的準確性。(3)本文還創(chuàng)新性的提出了使用監(jiān)督學習的方式來進行心率計算。通過對比其他方法發(fā)現(xiàn)使用監(jiān)督學習可以保持較高準率的同時能增加魯棒性,具體思路是在監(jiān)督學習中首先對提取的BCG信號做一定的濾波去噪處理,然后根據(jù)ECG信號的RR間期對BCG信號進行劃分,劃分后的序列分為包含心率間期和不包含心率間期兩類,從而將問題轉化為一個分類問題。隨后在等長的窗內進行特征提取,分別使用隨機森林、支持向量機等模型對窗進行判定分類,經(jīng)過后處理后計算出實時心率,再與標準ECG信號計算的心率做對比,經(jīng)過比較,隨機森林模型在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中表現(xiàn)最好。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP181;R318.04
【部分圖文】：

理方法的出現(xiàn)，BCG 信號由于其非接觸、無創(chuàng)的特性又再次吸引了研究人員的光，此時 BCG 信號的測量精度和分析能力有了本質的提高，BCG信號的研究進入了快車道。目前現(xiàn)階段國外對于 BCG 信號的研究分別集中在美國斯坦福學、韓國首爾大學、葡萄牙電信研究所等機構，國內主要的研究是東北大學和華大學。斯坦福大學和首爾大學都是通過體重秤的方式來采集 BCG 信號，但研究方向略有不同，斯坦福大學主要研究 BCG 信號與心臟搏動之間的生理關系他們通過實驗證明了 BCG 信號時間輸出功率和心輸出量存在相關關系，RJ 間與心臟收縮性相關；而首爾大學的研究工作主要集中 BCG 信號與睡眠分期方的相關性分析，通過對 BCG 信號 J 峰間隔進行計算，可以獲得心率變異性（HRV的信息，從而可以對睡眠狀況進行分析；葡萄牙電信研究所采用了 PVDF 薄膜行采集，被試者需要坐在椅子上進行測量，他們的研究表明了在一個很小的傾角度（30 度）內，坐姿對于 BCG 信號影響不大。在國內清華大學的研究特點要是結合了心電圖、脈搏波以及心音等多種生理信號同時采集共同分析，對 B信號的生理意義進行揭示；東北大學的研究方向主要是 BCG 信號硬件采集設和 BCG 信號的處理[22]。

圖 2-1 BCG 信號波形圖 BCG 信號的采集方式主要有三種：站姿采集、坐姿采集和臥姿采集如圖 2-2，下面具體介紹三種測量方式。圖 2-2 BCG 信號的三種測量方式1） 站姿采集[24]

8圖 2-2 BCG 信號的三種測量方式（1） 站姿采集2007 年 R.Gonzalez[24]等人提出了利用電子秤來測量心率的技術，由斯坦福大學開發(fā)，測量者只需平穩(wěn)的站在稱上即可。其方法是利用閾值法對信號峰值進行檢測，特點是分段自適應，增加了算法的精確度。實驗數(shù)據(jù)共采集了 12 人進行檢測，得到的最大誤差為±0.6 次/分。（2） 坐姿采集坐式是指被測驗者需坐在一個靠背和坐墊安裝了傳感器的座椅上測量，其方法由 T.Koivistoinen 等人于 2004 年提出[25]。由于在靠背和坐墊上均安裝有 PVDF 傳感器，所以可以獲得兩路 BCG 信號。經(jīng)作者實驗發(fā)現(xiàn)，由靠背上獲得的信號受呼吸影響較大，而由坐墊上獲得的信號質量更好，波形清楚
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本文編號：2884686