鞠文博, 袁 林, 李 慶, 楊 波

(1.成都信息工程大學(xué)電子工程學(xué)院/物理場生物效應(yīng)及儀器四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610225;2.成都信息工程大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,四川 成都 610225)

0 引言

胎心監(jiān)護(hù)是正確評估胎兒宮內(nèi)狀態(tài)的重要檢測手段,對及時(shí)診斷胎心失常、降低圍產(chǎn)兒死亡率有極其重要的意義[1]。20 世紀(jì)中葉,臨床使用胎兒心電圖(fetal electrocardiogram,FECG)觀察胎兒心臟信息。測量FECG 的最準(zhǔn)確方法是將頭皮電極直接置于孕婦體內(nèi)進(jìn)行胎兒心電圖監(jiān)測,得到的信號較為純凈,但這僅適用在分娩中監(jiān)測,不能反復(fù)使用[2-4]。并且侵入式的監(jiān)測會(huì)導(dǎo)致未確診的胎兒缺氧,因此,無害的、非侵入式的監(jiān)護(hù)方法顯得尤為重要。腹部心電圖技術(shù)直接將母體腹部電信號作為測量信號,與傳統(tǒng)的胎心監(jiān)護(hù)手段相比,這種方法操作簡單,可以在孕后期使用,孕婦主觀上更容易接收,能更好保護(hù)孕婦及胎兒。

非侵入式測量操作更加簡便,但會(huì)受到其他生理信號和噪聲的干擾,如:母體心電(maternal electrocardiogram,MECG)、基線漂移、肌電干擾和50Hz 工頻干擾及其諧波干擾等。非侵入式方法檢測得到母體心電信號幅值一般為0.5 ～2 mV,胎兒心電信號幅值約為10 ～50 μV,MECG 幅值遠(yuǎn)大于FECG 且頻譜上也存在重疊,傳統(tǒng)的濾波方法難以去除[5-6],因此在臨床研究中去除母體心電干擾是重要也是必要的一步。為解決無創(chuàng)提取胎兒心電這一難題,人們相繼提出了自適應(yīng)濾波器；線性分解,如小波分解[7]、奇異值分解[8]、盲或半盲源分離[9]；非線性分解如子空間分離[10]等方法。其中盲源分離(blind source separation,BSS)引申出獨(dú)立成分分析的快速不動(dòng)點(diǎn)(FastICA)和特征矩陣的聯(lián)合近似對角化(JADE)兩種算法,JADE 在準(zhǔn)確性方面優(yōu)于FastICA,但在計(jì)算時(shí)間方面卻不盡人意；而FastICA 可以通過許多微調(diào)步驟得到與JADE 相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果且受輸入信號質(zhì)量的影響較低[11],更加符合臨床實(shí)驗(yàn)場景。兩種方法的共性均是首先從AECG 信號中移除MECG 和增強(qiáng)FECG,再從剩余分量中提取FECG[12],而肌電干擾噪聲會(huì)降低算法性能。

本文提出一種基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和相關(guān)性檢驗(yàn)多通道提取胎心率算法。首先通過樣本熵對多通道原始信號進(jìn)行質(zhì)量評估,去除質(zhì)量較差的通道信號；然后利用PCA 從評估后的混合信號中提取主成分得到最優(yōu)AECG；其次,Pan-Tompkins 初步定位R 峰位置,并通過極性檢測消除因波形倒置而出現(xiàn)的誤檢與漏檢,對母體R 峰位置進(jìn)行校正,利用相干平均法對母體R 峰位置序列進(jìn)行重構(gòu),構(gòu)造長度為兩個(gè)R-R 間期的梯形窗,使之能包括一個(gè)完整的QRS 波群,對質(zhì)量評估后滿足條件的每路AECG 進(jìn)行加窗處理,重采樣至長度與重構(gòu)后的母體QRS 波群相同,并在規(guī)定閾值范圍內(nèi)進(jìn)行序列微調(diào),以實(shí)現(xiàn)與MECG 最相關(guān)；最后,將AECG 與MECG相減得到的殘差即為FECG,檢測胎兒QRS 波群進(jìn)而計(jì)算得到胎兒心率,通過分析相關(guān)性能指標(biāo)結(jié)果,本方法適用于多通道腹部信號胎心電提取。

1 方法

1.1 數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)來自于PhysioNet 提供的開源數(shù)據(jù)庫Challenge 2013 Traning Set A。包括75 組胎兒心電圖記錄,每條記錄包含4 路無創(chuàng)孕婦腹部電信號,均以每秒1000 樣本點(diǎn)采樣,并對每個(gè)胎兒的QRS 波群進(jìn)行參考標(biāo)注。

1.2 方法描述

算法流程如圖1 所示。該方法由4 個(gè)主要步驟組成:(1)腹部心電信號預(yù)處理；(2)母體QRS 波群定位；(3)母體ECG 信號抵消；(4)胎兒QRS 波群檢測。其中步驟(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段包括樣濾波與信號質(zhì)量評估；步驟(2)和步驟(3)可以拆分為主成分分析提取母體ECG、母體R 峰檢測與校正以及母體ECG 信號重構(gòu)；相關(guān)性檢驗(yàn)校正胎兒QRS 波群在步驟(4)中進(jìn)行。

圖1 算法流程圖

2 預(yù)處理

2.1 去噪

使用50 Hz 陷波濾波器消除工頻干擾；基線漂移是由孕婦呼吸或運(yùn)動(dòng)引起的,使用巴特沃斯低通濾波器去除5 Hz以下的基線漂移干擾以及母體心電信號中的P、T波[13],實(shí)驗(yàn)證明去除P 波和T 波并不影響R 峰的檢測；肌電屬于高頻干擾,使用小波去噪去除信號中的高頻噪聲[14]。腹部心電信號預(yù)處理前后對比如圖2 所示。

圖2 腹部心電預(yù)處理前后對比圖

2.2 信號質(zhì)量評估

信噪比(SNR)通常是作為評估信號質(zhì)量好壞的指標(biāo)之一,狹義上定義為輸出信號的功率與同時(shí)輸入的噪聲功率之比。但檢測信號為胎兒心電信號、母體心電信號與其他噪聲的混合,且FECG 與MECG 頻譜上存在重疊,因此使用信噪比無法準(zhǔn)確判斷各個(gè)通道信號質(zhì)量的好壞。

近似熵(approximate entropy,ApEn)與樣本熵(sample entropy,SampEn)是通過度量信號中產(chǎn)生新模式的概率大小來衡量時(shí)間序列復(fù)雜性[15],新模式產(chǎn)生的概率越大,序列的復(fù)雜性越高。熵值結(jié)果越低,序列的自我相似性就越低,信號就越簡單；相反,熵值結(jié)果越高,信號就越復(fù)雜。

定義一個(gè)由N個(gè)數(shù)據(jù)組成的等樣時(shí)間序列{x(n)}=x(1),x(2),…,x(n), 算法相關(guān)參數(shù)m,r,其中,m為整數(shù),表示重構(gòu)的維度；r為實(shí)數(shù),表示“相似度”的度量值。樣本熵的計(jì)算步驟如下:

(1)重構(gòu)m維向量Xm(1),…Xm(N-m+1),其中Xm(i)=[x(i),x(i+1),…x(i+m-1)]T,1≤i≤N-m+1

(2)統(tǒng)計(jì)滿足Xm(i)與Xm(j)之間的距離d小于等于r的j(1≤j≤N-m,j≠i)的數(shù)目,并記作Bi,則對于1≤i≤N-m定義:

其中,距離d由Xm(i)與Xm(j)對應(yīng)元素中最大的差值的絕對值決定,即:

(3)求(r)對于所有i值的平均值,記為Bm(r),即

(4)增加維度到(m+1)維,重復(fù)步驟(2)將滿足條件的個(gè)數(shù)記為Ai,則Ai(r)定義為

(5)定義Am(r)為

由于在實(shí)際計(jì)算應(yīng)用過程中,N不可能為∞,因此當(dāng)N取有限值時(shí),樣本熵估計(jì)為

式中,嵌入維數(shù)m一般取1 或2；相似度r的選擇在很大程度上取決于實(shí)際應(yīng)用場景,通常選擇r=0.1·std ～0.25·std,其中std 表示原時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差。在本次實(shí)驗(yàn)中取m=2,r=0.25·std。

設(shè)定一個(gè)恒定的樣本熵閾值為1.5,每個(gè)通道的樣本熵值與該閾值相比,將值小于1.5認(rèn)定為質(zhì)量良好的信號,用于后續(xù)分析；舍棄熵值大于1.5的通道信號,如果認(rèn)定的質(zhì)量良好的信號數(shù)量少于2 個(gè),則保留熵值最小的2 個(gè)通道信號以供進(jìn)一步分析[16]。a19 樣本中4 路信號的熵值如表1 所示,4 路AECG 分別在10 s內(nèi)的樣本熵值如圖3 所示。

表1 4 路信號樣本熵值

圖3 4 路AECG 分別在10 s 內(nèi)的樣本熵值

3 MECG 提取與重構(gòu)

3.1 主成分分析

經(jīng)過信號質(zhì)量評估篩選后的AECG 全部用于PCA,自動(dòng)保留了3 個(gè)成分,其各分量的方差貢獻(xiàn)率分別為51.02%、47.15%和1.61%,這意味著幾乎保留了原始信號的所有信息,且第一分量作為主分量包含信息最大。母體QRS 波群與胎兒QRS 波群在不同分量中的表現(xiàn)如圖4 所示(紅色框內(nèi)為母體QRS 波群,黃色框內(nèi)為胎兒QRS 波群)。在不失真的情況下,選擇第一分量作為最優(yōu)參考信號。

圖4 不同分量下的MQRS 與FQRS

圖5 校正前后R 峰位置對比

3.2 R 峰位置定位與校正

母體R 峰的檢測方法主要用Pan-Tompkins 算法[17],相比于Q 波、P 波,R 波所在位置斜率最大。該方法首先對心電信號進(jìn)行差分求導(dǎo),然后進(jìn)行平方,銳化信號。定義差分平方后的心電序列為X、長度為N、采樣率fs,閾值thre 的計(jì)算方法為將心電按采樣頻率分為等長序列X(1),X(2),…,X(k),計(jì)算每個(gè)序列的均值記為m(1),m(2),…,m(k),取最小均值的0.3倍作為閾值,即:

thre=min{m(1),m(2),…,m(k)}×0.3,k=fs

在每一個(gè)長度為i的序列范圍內(nèi),將大于閾值點(diǎn)中的最大值作為R 波的初步參考位置,然后擬合相同長度的拋物線用于增強(qiáng)QRS 波,便于尋找在以R 峰為中心220 ms范圍內(nèi)的最大值作為QRS 波群R 峰位置[18]。

3.3 MECG 重構(gòu)

基于得到的母體QRS 波群,使用相干平均法構(gòu)建每個(gè)MECG 模板[19]。首先,2 個(gè)連續(xù)R 峰間期構(gòu)成完整的R-R 間期,使之能夠包括一個(gè)心跳過程所產(chǎn)生的所有事件；然后,將每個(gè)R-R 間期重采樣至恒定的1K采樣率,以提供與AECG 平均處理；最后,將MECG 模板重新拉伸到每個(gè)周期的實(shí)際長度,再將它們逐拍連接,獲得重構(gòu)的MECG 信號。

4 胎兒心率檢測

4.1 相關(guān)性檢驗(yàn)校正

在MECG 重構(gòu)之后,基于相關(guān)性檢驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)預(yù)處理后的AECG 和重構(gòu)的MECG 信號之間的最佳匹配,實(shí)現(xiàn)過程如圖6 所示。首先,將重構(gòu)后的MECG 信號和預(yù)處理后的AECG 信號都使用原始采樣頻率的10倍進(jìn)行重采樣,即10 KHz上采樣；其次,構(gòu)建一個(gè)幅值為1,時(shí)間長度為440 ms的矩形窗,使其能包括一個(gè)完整的母體QRS 波段；然后,基于相關(guān)性檢驗(yàn)執(zhí)行窗內(nèi)匹配操作,通過尋找最大相關(guān)系數(shù)找到MECG 和AECG 的最佳匹配位置。

圖6 MECG 匹配抵消實(shí)現(xiàn)過程

匹配操作首先設(shè)定一個(gè)微調(diào)閾值,步長為10 個(gè)樣本點(diǎn),然后將MECG 信號向左或向右移動(dòng),計(jì)算MECG和AECG 的相關(guān)系數(shù),以達(dá)到最大相關(guān)度,從而確保從AECG 中減去重構(gòu)的母體心電模板后,可以獲得更清晰的胎兒心電信號。圖7 顯示了對于來自記錄a19 的2 個(gè)QRS 波段的相關(guān)性校正過程,并給出沒有通過校正的例子。

圖7 2 個(gè)QRS 波段相關(guān)性校正前后MECG 與原始AECG 信號對比

4.2 FECG 檢測

從AECG 信號中抵消MECG 得到的殘差中,MECG的殘留成分已經(jīng)很少,因此將殘差信號作為最終胎兒心電結(jié)果。由于胎兒心跳周期為母體的1.5 ～2 倍,相比于檢測母體QRS 波群使用的220 ms,胎兒QRS 波群恒定時(shí)間范圍修改為150 ms[16],再用Pan-Tompkins 算法檢測校正胎兒QRS 波群,得到胎兒R 峰序列。

5 結(jié)果

提取出數(shù)據(jù)集中的fQRS 文件中的專家標(biāo)注信息作為參考,與實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到的胎兒R 波位置計(jì)算的F1測量值與靈敏度Se 作為評估該算法精度的兩項(xiàng)指標(biāo),并分別列出校正前后F1和Se 的值,如表2 所示。F1測量值與Se 計(jì)算方法如下:

表2 基于數(shù)據(jù)庫Challenge 2013 Set A 相關(guān)性檢驗(yàn)校正前后的各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果對比 單位:%

其中,TP 是記錄標(biāo)注的與實(shí)驗(yàn)檢測相匹配的QRS 波群數(shù)量,FP 是假陽性(誤檢的QRS 波群)數(shù)量,FN 是假陰性(漏檢的QRS 波群)數(shù)量?？紤]標(biāo)注信息的誤差,實(shí)驗(yàn)結(jié)果在50 ms范圍內(nèi)均是認(rèn)為與標(biāo)注結(jié)果匹配[20]。

6 結(jié)束語

提出基于主成分分析和相關(guān)性檢驗(yàn)的腹部胎心點(diǎn)提取方法。首先對4 路原始信號進(jìn)行預(yù)處理,通過樣本熵值評估信號質(zhì)量,符合條件的信號用于后續(xù)提取主成分；然后,將第一主成分作為最優(yōu)參考信號,使用斜率法檢測其QRS 波群以及R 峰位置,為增加R 峰位置的準(zhǔn)確性,對原始信號的導(dǎo)數(shù)進(jìn)行平方處理,初步得到的R 峰位置索引,再在區(qū)間內(nèi)尋找幅值最大的位置,即R 峰校正后的位置；其次,利用相干平均法重構(gòu)每個(gè)MECG 模板,在以每個(gè)母體R 峰位置為中心220 ms內(nèi)的矩形窗內(nèi)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn),通過尋找最大相關(guān)系數(shù)找到MECG 和AECG 的最佳匹配位置；最后,從預(yù)處理后的每路AECG 中減去各自的MECG 信號,達(dá)到去除MECG 干擾的目的,得到的殘差中包含了FECG 與少量噪聲混合,再用主成分分析提取較為純凈的FECG。

本文對胎兒心電的提取思想仍然是目前流行的模板相減法,優(yōu)點(diǎn)是能夠以無監(jiān)督的方式提供較好的檢測結(jié)果。該方法改善了使用獨(dú)立成分分析算法時(shí)肌電干擾噪聲對提取的信號質(zhì)量影響較大的問題,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了相關(guān)性檢驗(yàn)校正,極大消除了在模板抵消時(shí)由于時(shí)域不同步而出現(xiàn)的誤差,提高了胎兒心率檢測的準(zhǔn)確性。