利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法和装置
阅读说明：本技术 利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法和装置 (Electrocardiosignal type identification method and device by using fuzzification similarity template ) 是由 朱俊江 黄浩 王雨轩 于 2020-12-01 设计创作，主要内容包括：本申请涉及一种利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法和装置,通过数据预处理、索引向量将室性早搏心跳向量构筑成模糊符号型向量,再以欧式距离对相似的模糊符号型向量进行归类,分别形成若干包含所有已知心电类型的模板,该模板即用于判别心电信号是否为室性早搏心跳,具有挑选准确,能够覆盖各种室性早搏心跳的形状。(The utility model relates to an electrocardiosignal type identification method and device using a fuzzification similarity template, which constructs ventricular premature beat vectors into fuzzy symbolic type vectors through data preprocessing and index vectors, classifies the similar fuzzy symbolic type vectors by Euclidean distance, and respectively forms a plurality of templates containing all known electrocardio types, namely, the template is used for judging whether the electrocardiosignals are ventricular premature beats or not, has accurate selection and can cover various ventricular premature beat shapes.)
技术领域
本申请属于心电图处理技术领域，尤其是涉及一种利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法和装置。
背景技术
从24小时动态心电图上识别出所有的异位心跳，耗费大量人力物力；若全由心电图医生的人工分析，检测者的增多，会给医生带来繁重的压力；并且医生可能因为疲劳而忽略或误判某些心电特征，因此计算机辅助心电信号的分析变得尤为重要。室性早搏是异位心跳中的常见类型之一。针对室性早搏心跳的自动化诊断，国内外已经出现许多具有指导意义的成果，但由于室性早搏的激动点可能来自不同部位，导致室性早搏波形形态复杂。因此找到所有波形类型的模板对于室性早搏心跳的挑选来说尤为重要，模板直接导致了室性早搏心跳识别的准确性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：为解决现有技术中的不足，从而提供一种利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法和装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法，包括以下步骤：
包括以下步骤：
A1：以已知心电信号类型的心电信号构筑若干模糊化相似性模板；
A2：采集未知类别的心电信号数据；
A3：对未知类别的心电信号数据进行处理，并与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较以判断未知类别的心电信号数据是否为所述心电信号类型；
A1步骤中若干模糊化相似性模板构筑方法为：
S1：数据收集，收集包含室性早搏心跳的临床静息心电信号数据，并且室性早搏心跳发生位置已知；
S2：数据预处理，从心电信号中截取得到室性早搏心跳向量，向量的长度与预设时间内对应的采样点的数量M，且R波峰位置位于室性早搏心跳向量中从前往后的2/3位置处；
S3：构筑索引向量：从1至M中，随机选取若干整数值组成索引向量indx(i)；
S4：模糊化处理：以索引向量indx(i)的数值分别对所有室性早搏心跳向量进行筛选得到与室性早搏心跳向量数量相同的筛选向量p，筛选向量p中的每个量均有顺序地与索引向量indx(i)中的i所代表的整数值对应的采样点的心电信号的电压值，从j＝1开始，分别比较p与p的大小，其中j为1到i之间的奇数，当第p大，则记为1；当p(j+1)大；记为-1；若p(j)＝p(j+1)时记为0，将比较结果按顺序排列形成模糊符号型向量；
S5：相似性比较，针对所有室性早搏心跳向量得到的模糊符号型向量，计算任意两个模糊符号型向量的欧式距离；
S6：模板生成，挑选模糊符号型向量生成获取若干模糊化相似性模板，所有模板中包含了所有模糊符号型向量，其中第一模板为第一模糊符号型向量，第一模糊符号型向量的获取条件为：与第一模糊符号型向量的欧式距离小于预设值的模糊符号型向量在所有模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；第N模板为第N模糊符号型向量，第N模糊符号型向量的获取条件为：剔除掉与前第N-1个模板的欧式距离小于预设值的模糊符号型向量后，与第N模糊符号型向量的欧式距离小于预设值的模糊符号型向量在剩余模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；N为≥2的自然数；
A3步骤中对未知类别的心电信号数据进行处理与S2至S4步骤中的相同；
与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较即是判断与所有模糊化相似性模板的欧式距离是否小于预设值。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法，预处理采用上下截止频率为0.1Hz，100Hz的fir滤波器进行滤波，如果心电信号采样频率不是500Hz时，则采用最邻近内插法将信号重采样为500Hz。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法，从1至M中，随机选取10％M-15％M的整数值组成索引向量indx(i)，i为10％M-15％M。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法，所述预设值为5。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法，包含室性早搏心跳的临床静息心电信号数据的长度至少为10s，预设时间为0.9s。
本发明还提供一种利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别装置，包括：
模板构筑模块：用于以已知心电信号类型的心电信号构筑若干模糊化相似性模板；
数据输入模块：用于采集未知类别的心电信号数据；
数据处理模块：用于对未知类别的心电信号数据进行处理，并与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较以判断未知类别的心电信号数据是否为所述心电信号类型；
模板构筑模块具体包括：
数据收集子模块：用于收集包含室性早搏心跳的临床静息心电信号数据，并且室性早搏心跳发生位置已知；
数据预处理子模块：用于从心电信号中截取得到室性早搏心跳向量，向量的长度与预设时间内对应的采样点的数量M，且R波峰位置位于室性早搏心跳向量中从前往后的2/3位置处；
构筑索引向量子模块：用于从1至M中，随机选取若干整数值组成索引向量indx(i)；
模糊化处理子模块：用于以索引向量indx(i)的数值分别对所有室性早搏心跳向量进行筛选得到与室性早搏心跳向量数量相同的筛选向量p，筛选向量p中的每个量均有顺序地与索引向量indx(i)中的i所代表的整数值对应的采样点的心电信号的电压值，从j＝1开始，分别比较p与p的大小，其中j为1到i之间的奇数，当第p大，则记为1；当p(j+1)大；记为-1；若p(j)＝p(j+1)时记为0，将比较结果按顺序排列形成模糊符号型向量；
相似性比较子模块：用于针对所有室性早搏心跳向量得到的模糊符号型向量，计算任意两个模糊符号型向量的欧式距离；
模板生成子模块：用于挑选模糊符号型向量生成获取若干模板，所有模板中包含了所有模糊符号型向量，其中第一模板为第一模糊符号型向量，第一模糊符号型向量的获取条件为：与第一模糊符号型向量的欧式距离小于预设值的模糊符号型向量在所有模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；第N模板为第N模糊符号型向量，第N模糊符号型向量的获取条件为：剔除掉与前第N-1个模板的欧式距离小于预设值的模糊符号型向量后，与第N模糊符号型向量的欧式距离小于预设值的模糊符号型向量在剩余模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；N为≥2的自然数；
数据处理模块中对未知类别的心电信号数据进行处理与数据预处理子模块、构筑索引向量子模块和模糊化处理子模块中的相同；
与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较即是判断与所有模糊化相似性模板的欧式距离是否小于预设值。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别装置，预处理采用上下截止频率为0.1Hz，100Hz的fir滤波器进行滤波，如果心电信号采样频率不是500Hz时，则采用最邻近内插法将信号重采样为500Hz。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别装置，从1至M中，随机选取10％M-15％M的整数值组成索引向量indx(i)，i为10％M-15％M。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别装置，所述预设值为5。
优选地，本发明的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别装置，包含室性早搏心跳的临床静息心电信号数据的长度至少为10s，预设时间为0.9s。
本发明的有益效果是：
本申请的利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法和装置，通过数据预处理、索引向量将室性早搏心跳向量构筑成模糊符号型向量，再以欧式距离对相似的模糊符号型向量进行归类，分别形成若干包含所有已知心电类型的模板，该模板即用于判别心电信号是否为室性早搏心跳，具有挑选准确，能够覆盖各种室性早搏心跳的形状。
附图说明
下面结合附图和实施例对本申请的技术方案进一步说明。
图1是本申请实施例的包含模糊化相似性测量方法的模板生成方法的流程图；
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请的技术方案。
实施例1
本实施例提供一种利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
A1：以已知心电信号类型的心电信号构筑若干模糊化相似性模板；
A2：采集未知类别的心电信号数据；
A3：对未知类别的心电信号数据进行处理，并与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较以判断未知类别的心电信号数据是否为所述心电信号类型；
S1：数据收集，收集包含室性早搏心跳的临床静息10s心电信号数据，并且室性早搏心跳发生位置已知；
S2：数据预处理，从心电信号中截取得到室性早搏心跳向量(由各采样点的电压值组成)，向量的长度与0.9s时间内对应的采样点的数量M，且R波峰位置位于室性早搏心跳向量中从前往后的2/3位置处；
预处理还可采用上下截止频率为0.1Hz，100Hz的fir滤波器进行滤波，如果心电信号采样频率不是500Hz时，还需要采用最邻近内插法将信号重采样为500Hz，由于1s内具有500个采样点，因此，0.9s时间内对应的采样点的数量为450个，按照R波前299个点到R波后150个点进行截断，并使R波峰位置都在第300个点。之后将每个心电信号进行均值滤波，归一化。
S3：构筑索引向量：从1至M中，随机选取10％-15％M的整数值组成索引向量indx(i)，i为10％-15％M；
S4：模糊化处理：
以索引向量indx(i)的数值分别对所有室性早搏心跳向量进行筛选得到与室性早搏心跳向量数量相同的筛选向量p(j)，筛选向量p(j)中的每个量均有顺序地与索引向量indx(i)中的i所代表的整数值对应的采样点的心电信号的电压值，从j＝1开始，分别比较p(j)与p(j+1)的大小，其中j为1到i之间的奇数，当第p(j)大，则记为1；当p(j+1)大；记为-1；若p(j)＝p(j+1)时记为0，将比较结果按顺序排列形成模糊符号型向量；
S5：相似性比较，针对所有室性早搏心跳向量得到的模糊符号型向量，计算任意两个模糊符号型向量的欧式距离；欧式距离代表了对应室性早搏心跳之间的相似度，距离越近，则形状越相近；
S6：模板生成，挑选模糊符号型向量生成获取若干模板，所有模板中包含了所有模糊符号型向量，其中
第一模板为第一模糊符号型向量，第一模糊符号型向量的获取条件为：与第一模糊符号型向量的欧式距离小于5的模糊符号型向量在所有模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；
第N模板为第N模糊符号型向量，第N模糊符号型向量的获取条件为：剔除掉与前第N-1个模板的欧式距离小于5的模糊符号型向量后，与第N模糊符号型向量的欧式距离小于5的模糊符号型向量在剩余模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；N为≥2的自然数。
通过上述方法就生成了用于识别室性早搏心跳的若干模板。
A3步骤中对未知类别的心电信号数据进行处理与S2至S4步骤中的相同；
与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较即是判断与所有模糊化相似性模板的欧式距离是否小于预设值。
对于未知是否为室性早搏心跳的新的心电信号，按照S2-S4步骤的方法构筑起模糊符号型向量，再将模糊符号型向量依次与第一模板和第N模板进行欧式距离计算，与任意一个模板的欧式距离大于5均认为是室性早搏心跳，与所有模板之间的欧式距离均大于5；则认为新的心跳不属于室性早搏心跳。
实施例2
本实施例提供一种利用模糊化相似性模板的心电信号类型识别装置，包括：
模板构筑模块：用于以已知心电信号类型的心电信号构筑若干模糊化相似性模板；
数据输入模块：用于采集未知类别的心电信号数据；
数据处理模块：用于对未知类别的心电信号数据进行处理，并与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较以判断未知类别的心电信号数据是否为所述心电信号类型；
模板构筑模块具体包括：
数据收集子模块，用于收集包含室性早搏心跳的临床静息10s心电信号数据，并且室性早搏心跳发生位置已知；
数据预处理子模块，用于从心电信号中截取得到室性早搏心跳向量，向量的长度与预设时间(0.9s)时间内对应的采样点的数量M，且R波峰位置位于室性早搏心跳向量中从前往后的2/3位置处；
预处理还可采用上下截止频率为0.1Hz，100Hz的fir滤波器进行滤波，如果心电信号采样频率不是500Hz时，还需要采用最邻近内插法将信号重采样为500Hz，由于1s内具有500个采样点，因此，0.9s时间内对应的采样点的数量为450个，按照R波前299个点到R波后150个点进行截断，并使R波峰位置都在第300个点。之后将每个心电信号进行均值滤波，归一化。
构筑索引向量子模块：用于从1至M中，随机选取10％-15％M的整数值组成索引向量indx(i)，i为10％-15％M；
模糊化处理子模块：用于以索引向量indx(i)的数值分别对所有室性早搏心跳向量进行筛选得到与室性早搏心跳向量数量相同的筛选向量p，筛选向量p中的每个量均有顺序地与索引向量indx(i)中的i所代表的整数值对应的采样点的心电信号的电压值，比如indx(i)＝1,3,7,9……，那么筛选向量p就为第1个、第3个、第7个、第9个……采样点对应的心电信号的电压值/mV)从j＝1开始，分别比较p与p的大小，其中j为1到i之间的奇数，当第p大，则记为1；当p(j+1)大；记为-1；若p(j)＝p(j+1)时记为0，将比较结果按顺序排列形成模糊符号型向量；
相似性比较子模块：用于针对所有室性早搏心跳向量得到的模糊符号型向量，计算任意两个模糊符号型向量的欧式距离；欧式距离代表了对应室性早搏心跳之间的相似度，距离越近，则形状越相近；
模板生成子模块：用于挑选模糊符号型向量生成获取若干模板，所有模板中包含了所有模糊符号型向量，其中第一模板为第一模糊符号型向量，第一模糊符号型向量的获取条件为：与第一模糊符号型向量的欧式距离小于5的模糊符号型向量在所有模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；
第N模板为第N模糊符号型向量，第N模糊符号型向量的获取条件为：剔除掉与前第N-1个模板的欧式距离小于预设值(比如为5)的模糊符号型向量后，与第N模糊符号型向量的欧式距离小于5的模糊符号型向量在剩余模糊符号型向量中占比最多，其占比大于5％；N为≥2的自然数。
通过上述方法就生成了用于识别室性早搏心跳的若干模板。
数据处理模块中对未知类别的心电信号数据进行处理与数据预处理子模块、构筑索引向量子模块和模糊化处理子模块中的相同；
与所有模糊化相似性模板中进行相似性比较即是判断与所有模糊化相似性模板的欧式距离是否小于预设值。
以上述依据本申请的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项申请技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项申请的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。