基于灰度信息度量的陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測方法

張瑞, 王繼斌

(西北大學(xué)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心, 710127, 西安)

心房顫動(dòng)(簡稱房顫)是一種較為常見的心律失常疾病[1],按照發(fā)作時(shí)長可以分為陣發(fā)性、持續(xù)性、和永久性房顫。由于陣發(fā)性房顫的發(fā)作具有偶發(fā)性及持續(xù)時(shí)間短等特點(diǎn),因此臨床上經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)難以捕捉到發(fā)作信號而造成漏診的現(xiàn)象,進(jìn)而威脅患者的健康與生命。基于此,實(shí)現(xiàn)陣發(fā)性房顫發(fā)作的及時(shí)檢測與識別,具有極為重要的臨床意義和現(xiàn)實(shí)意義[2]。心電圖(ECG)是臨床最常用的檢查工具之一,主要用于記錄人體心臟的放電行為。房顫發(fā)作時(shí)心電圖通常表現(xiàn)出兩大特征:RR間期絕對不規(guī)則;P波缺失,而代之以連續(xù)、快速、不規(guī)則的房顫波(也稱f波)。傳統(tǒng)的房顫診斷主要由專業(yè)醫(yī)師通過視覺觀察心電圖來完成,但是通過對長時(shí)程心電圖的視覺檢測來發(fā)現(xiàn)房顫波是一個(gè)非常耗時(shí)的過程,而且非常依賴于醫(yī)師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。因此,開展陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測的研究已成為近年來的熱點(diǎn)問題[3]。

目前,對陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測的研究主要是從刻畫心電圖的RR間期絕對不規(guī)則和P波缺失兩方面出發(fā)?；赗R間期的陣發(fā)性房顫檢測算法主要涉及小波變換、統(tǒng)計(jì)模型、龐加萊散點(diǎn)圖等方法[4-5];基于P波缺失的陣發(fā)性房顫檢測算法主要有P波變異分析法、TQ間隔法、小波包分析等[6-8]。本文提出一種基于灰度信息度量的陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測方法。將所提取的融合特征結(jié)合超限學(xué)習(xí)機(jī)[9],最終完成陣發(fā)性房顫的自動(dòng)檢測。

1 方 法

圖1 心電信號小波分解系數(shù)的一階差分散點(diǎn)圖

圖2 心電信號小波分解系數(shù)的灰度直方圖

由于差分圖中的散點(diǎn)呈現(xiàn)出不同程度的重合分布,重合的點(diǎn)越多,亮度越深,單位像素的灰度值越小。在此基礎(chǔ)上,本文采用方差、變異系數(shù)、香農(nóng)熵來刻畫灰度直方圖的分布情況,分別定義為

(1)

(2)

(3)

圖3 基于灰度信息度量的陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測算法流程

2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 心電數(shù)據(jù)

本文實(shí)驗(yàn)采用MIT-BIH心房顫動(dòng)數(shù)據(jù)庫[17]的數(shù)值,該數(shù)據(jù)庫由美國麻省理工學(xué)院(MIT)與波士頓貝絲以色列醫(yī)院(BIH)合作建立,是世界上樣本量最大的心電數(shù)據(jù)庫,包含心房顫動(dòng)、心律失常、ST段改變、噪聲測試等不同數(shù)據(jù)集。本文采用心房顫動(dòng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn),該數(shù)據(jù)集包含23個(gè)陣發(fā)性房顫心電片段,每個(gè)片段時(shí)長為10 h,采樣頻率為250 Hz,采樣帶寬為0.1～40 Hz,采樣精度為12 bit?！坝涗?4043”中兩段時(shí)長5 s的正常心電片段和房顫心電片段如圖4所示。本文所有數(shù)值實(shí)驗(yàn)均在i73.9 GHz CPU和12 GB RAM,以及MATLAB 8.1.0的環(huán)境下運(yùn)行。

(a)竇性心律

(b)房顫圖4 “記錄04043”心電片段

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

由于P波(或f波)所處的信號頻帶范圍均在2～12 Hz內(nèi),因而結(jié)合采樣率,DWT中的分解層數(shù)設(shè)置為4,母小波為db4函數(shù)。圖4中所示兩個(gè)心電片段所對應(yīng)的小波分解系數(shù)和所對應(yīng)的一階差分散點(diǎn)圖與灰度直方圖如圖5～7所示。由圖6可知,正常竇性心律的散點(diǎn)分布比較集中,而房顫發(fā)作時(shí)散點(diǎn)分布相對比較分散。這是由于房顫發(fā)作時(shí),心房失去規(guī)律的伸縮功能,心房活動(dòng)變得紊亂,心電圖表現(xiàn)出一系列連續(xù)、快速、不規(guī)則的心房顫動(dòng)波。由圖7可知,正常竇性心律的灰度值變化范圍為0～30,主要集中于20之前;當(dāng)房顫發(fā)作時(shí),灰度值變化范圍擴(kuò)展為0～50,且大多都集中于30之前。由此可知,患者在房顫發(fā)作時(shí),灰度級的變化范圍要比未發(fā)作時(shí)大一些,這從另一個(gè)層面反映出患者心房電活動(dòng)的無序性。

(a)竇性心律

(b)房顫圖5 “記錄04043”心電片段的第4層小波分解系數(shù)

(a)竇性心律

(b)房顫圖6 “記錄04043”心電片段的一階差分散點(diǎn)圖

(a)竇性心律

(b)房顫圖7 “記錄04043”心電片段的灰度直方圖

本文采用超限學(xué)習(xí)機(jī)完成最后的分類,通過交叉驗(yàn)證法確定其最優(yōu)隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為15。文中采用準(zhǔn)確率A、敏感度S以及特異度P作為性能評價(jià)指標(biāo),它們的計(jì)算公式為

(4)

(5)

(6)

式中:TP為真陽性,表示房顫心電被正確檢測為房顫心電;FN為假陰性,表示房顫心電被誤檢測為正常心電;TN為真陰性,表示正常心電被正確檢測為正常心電;FP為假陽性,表示正常心電被誤檢測為房顫心電。

數(shù)值實(shí)驗(yàn)中,首先從23個(gè)心電記錄中隨機(jī)選取7個(gè)時(shí)長為2 h的心電記錄,其次將這些心電信號進(jìn)行無重疊分段處理,每個(gè)心電片段長度為8 s(2 000個(gè)采樣點(diǎn)),所有數(shù)據(jù)被隨機(jī)均分為訓(xùn)練集和測試集。為了降低隨機(jī)均分所導(dǎo)致的訓(xùn)練集和測試集中不同類數(shù)據(jù)點(diǎn)的不均衡,本文將這種隨機(jī)均分的實(shí)驗(yàn)執(zhí)行50次,并取50次實(shí)驗(yàn)的平均結(jié)果作為最終分類性能的度量。

表1、表2分別展示了采用本文所提方法對7條心電記錄實(shí)現(xiàn)陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測的性能,表1是個(gè)人獨(dú)立檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,表2是6倍交叉檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。由表1可知,個(gè)人獨(dú)立檢驗(yàn)的各項(xiàng)性能指標(biāo)均取得較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,從而驗(yàn)證了本文所提算法的有效性。由表2可知,本文所提算法在交叉檢驗(yàn)中也具有良好的檢測效果,進(jìn)一步說明本文算法能夠在臨床應(yīng)用中有效實(shí)現(xiàn)陣發(fā)性房顫的自動(dòng)檢測。對比表1、表2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),交叉檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果略低于個(gè)人獨(dú)立檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,這主要是由不同患者間的個(gè)體差異所造成。

表1 基于灰度信息度量的陣發(fā)性房顫自動(dòng)

表2 基于灰度信息度量的陣發(fā)性房顫自動(dòng)

3 結(jié) 論

本文提出了一種基于灰度信息度量的陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測方法。首先,利用離散小波變換對原始心電信號進(jìn)行分解;其次,選擇恰當(dāng)頻率子帶信號并對其小波系數(shù)進(jìn)行差分運(yùn)算,進(jìn)而得到一階中心差分散點(diǎn)圖以及對應(yīng)的灰度直方圖;然后,分別計(jì)算灰度方差、灰度變異系數(shù)以及香農(nóng)熵,作為房顫心電的融合特征;最后,將所提取的融合特征結(jié)合超限學(xué)習(xí)機(jī),完成陣發(fā)性房顫的自動(dòng)檢測。采用MIT-BIH心房顫動(dòng)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證本文所提方法的可行性與有效性。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的基于灰度信息度量的陣發(fā)性房顫自動(dòng)檢測方法具有較高的性能,能較好地完成陣發(fā)性房顫的自動(dòng)檢測,其準(zhǔn)確率、敏感度、特異度分別平均可達(dá)94.0%、94.6%、93.7%。

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