專利名稱：一種顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及顱內(nèi)壓自動(dòng)檢測(cè)與分析技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于波形特征提取和 模板匹配的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法。
背景技術(shù)：
顱內(nèi)高壓是引起顱內(nèi)疾病患者死亡的常見(jiàn)原因，及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握患者顱內(nèi)壓的 水平和定量診斷，是臨床治療至關(guān)重要的一步。顱內(nèi)壓增高，可導(dǎo)致一系列的生理功能紊亂 和病理改變，表現(xiàn)出頭痛惡心、嘔吐、視乳頭水腫等典型表現(xiàn)，嚴(yán)重顱內(nèi)壓增高還可并發(fā)肺 水腫等并發(fā)癥；亦可因腦疝形成壓迫或破壞下丘腦造成植物神經(jīng)功能紊亂，并可在短時(shí)間 內(nèi)危及生命，是神經(jīng)內(nèi)外科疾病引起死亡的主要原因。對(duì)于臨床醫(yī)生而言，精確獲知患者顱 內(nèi)壓高低以及顱內(nèi)壓變化趨勢(shì)，對(duì)于判斷病情、指導(dǎo)治療、搶救生命以及治愈后的復(fù)查判斷 都是非常重要的。顱內(nèi)壓信號(hào)隨著心臟的搏動(dòng)而波動(dòng)，這是心臟的每一搏出引起動(dòng)脈擴(kuò)張的結(jié)果， 因此顱內(nèi)壓信號(hào)是一種以連續(xù)波動(dòng)的方式傳播的準(zhǔn)周期逐拍信號(hào)，連續(xù)逐拍中每一節(jié)拍的 起點(diǎn)代表著一次心臟搏動(dòng)期間的顱內(nèi)壓信號(hào)成分的到來(lái)。如圖2所示的一段顱內(nèi)壓信號(hào)， 其中點(diǎn)Pl、p2、p3即為節(jié)拍起點(diǎn)。從圖2能夠看到，盡管顱內(nèi)壓信號(hào)隨心臟的搏動(dòng)呈準(zhǔn)周期 變化，其波形形態(tài)卻非常不規(guī)律，信號(hào)波形中還同時(shí)伴隨著高頻率的節(jié)律性波動(dòng)，并且信號(hào) 的基線也存在起伏漂移，這主要是因?yàn)轱B內(nèi)壓信號(hào)受到多方面因素的影響，例如全身血管 和腦血管活躍的運(yùn)動(dòng)影響著顱內(nèi)壓，顱內(nèi)壓對(duì)靜脈壓的變動(dòng)也非常敏感等。同時(shí)，因?yàn)殪o脈 壓的影響，憋氣、用力也會(huì)引起顱內(nèi)壓信號(hào)產(chǎn)生相應(yīng)的明顯起伏波動(dòng)，特別是咳嗽、噴嚏等 動(dòng)作更會(huì)引起顱內(nèi)壓信號(hào)產(chǎn)生相應(yīng)的劇烈抖動(dòng)，這些起伏波動(dòng)和抖動(dòng)會(huì)形成劇烈的干擾信 號(hào)，如圖3中顱內(nèi)壓信號(hào)的后半部分所示。由于這些復(fù)雜的因素，通過(guò)計(jì)算機(jī)識(shí)別顱內(nèi)壓信 號(hào)的正常節(jié)拍比較困難，因此一直沒(méi)有出現(xiàn)一個(gè)很好的采用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍 分割方法，臨床上的顱內(nèi)壓檢測(cè)設(shè)備大多都選擇計(jì)算顱內(nèi)壓平均值作為臨床指標(biāo)；而顱內(nèi) 壓信號(hào)的逐拍分割只能通過(guò)人工目測(cè)后手動(dòng)分割，在顱內(nèi)壓信號(hào)數(shù)據(jù)量巨大的情況下，這 種人工分割方法不僅非常耗時(shí)，并且由于不同臨床醫(yī)師的觀點(diǎn)有所差別，分割標(biāo)準(zhǔn)參差不 齊，導(dǎo)致分割效率低、準(zhǔn)確性難以保證。然而，顱內(nèi)壓信號(hào)除其均值之外還攜帶者其他重要信息。例如，在一次心臟搏動(dòng)期 間的顱內(nèi)壓信號(hào)通常包含2 3個(gè)幅值較大的波峰，有研究指出，其中前2個(gè)波峰的幅值的 比值可以預(yù)測(cè)顱內(nèi)壓增高的程度，該前2個(gè)波峰連線的波斜度可以反應(yīng)腦積液系統(tǒng)的順應(yīng) 性，并且腦血流的自律和腦脊液系統(tǒng)的順應(yīng)性均在顱內(nèi)壓波形中有所反應(yīng)。因此，對(duì)顱內(nèi)壓 信號(hào)進(jìn)行逐拍分割，確定顱內(nèi)壓信號(hào)中正常節(jié)拍，進(jìn)而從正常信號(hào)節(jié)拍中提取有用信息，在 前沿醫(yī)療領(lǐng)域具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，本發(fā)明方法所解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種采用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，以降低顱內(nèi)壓臨床醫(yī)師的工作量，提高顱內(nèi)壓信號(hào) 的逐拍分割效率及準(zhǔn)確性。將該方法應(yīng)用于具備計(jì)算機(jī)功能的顱內(nèi)壓分析設(shè)備對(duì)連續(xù)顱內(nèi) 壓信號(hào)的逐拍分割技術(shù)中，有助于提高顱內(nèi)壓分析設(shè)備的檢測(cè)和分析能力。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的一種顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，將顱內(nèi)壓監(jiān)護(hù)儀采 集的顱內(nèi)壓信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行低通濾波和采樣預(yù)處理，然后對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn) 行逐拍分割，進(jìn)行逐拍分割的具體步驟包括a)建立K個(gè)互不相同的模板信號(hào)；每個(gè)模板信號(hào)是已識(shí)別的顱內(nèi)壓信號(hào)中一個(gè) 節(jié)拍起點(diǎn)前后各一周期的一段信號(hào)，且該段信號(hào)通過(guò)采樣或插值處理為N個(gè)采樣點(diǎn)；其中， K彡2，N的取值范圍為100 1000 ；b)分別建立每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐 標(biāo)；c)對(duì)于待測(cè)的顱內(nèi)壓信號(hào)，從其起始點(diǎn)提取時(shí)長(zhǎng)為、的信號(hào)段作為檢測(cè)段；然后 對(duì)檢測(cè)段進(jìn)行自相關(guān)分析，計(jì)算檢測(cè)段的自相關(guān)函數(shù)中每相鄰兩個(gè)局部最大值之間的時(shí)間 間隔，取所述時(shí)間間隔的平均值作為檢測(cè)段的近似周期；其中，t0的取值范圍為30 90s ；d)計(jì)算出檢測(cè)段起中從始處至ε倍近似周期處的所有的局部最小值點(diǎn)；其中，ε 的取值范圍為1.2 1.6;e)提取每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)；每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)是待測(cè)的顱內(nèi) 壓信號(hào)中該局部最小值點(diǎn)前后各一近似周期的一段信號(hào)，且該段信號(hào)通過(guò)采樣或插值處理 為N個(gè)采樣點(diǎn)；f)分別建立每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其局部最小值點(diǎn) 的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；g)分別計(jì)算每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與各個(gè)模板信號(hào)基于歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo) 的互相關(guān)系數(shù)，將每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與各個(gè)模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)中的最大值作 為該局部最小值點(diǎn)的相似度；所述互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為
其中，Pi,k為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與第 k個(gè)模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)；(β“，Yi,η)為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部 最小值點(diǎn)的特征區(qū)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，β i,n為歸 一化極徑，為極角；(％, ，％, )為第k個(gè)模板信號(hào)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的 歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，α k,n為歸一化極徑，化 為極角；ke {1,2,... ,K},η e {1,2,... ,N}； Wp表示權(quán)重，其加權(quán)系數(shù)λ的取值范圍為0 < λ < 1 ；h)比較得出檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)相似度最大的一個(gè)局部最小值點(diǎn)， 并將該局部最小值點(diǎn)的相似度與預(yù)先設(shè)定的閾值Ctl進(jìn)行比較；若其相似度大于閾值Ctl，即 判定該局部最小值點(diǎn)為一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)；其中，閾值Ctl的取值范圍為0. 1 0. 4 ；
i)以檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)相似度最大的一個(gè)局部最小值點(diǎn)為起始 點(diǎn)，計(jì)算出其后ε倍近似周期以內(nèi)所有的局部最小值點(diǎn)；然后重復(fù)步驟e) i)，由此判斷 出檢測(cè)段中所有的節(jié)拍起點(diǎn)；j)在待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中，以當(dāng)前檢測(cè)段中最后一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)所在位置為起始點(diǎn)， 提取其后時(shí)長(zhǎng)為、的信號(hào)段作為新的檢測(cè)段；并且，以當(dāng)前檢測(cè)段中最后3個(gè)正常周期時(shí) 間間隔的平均值作為新的檢測(cè)段的近似周期；然后重復(fù)步驟d) j)，由此判斷出待測(cè)顱內(nèi) 壓信號(hào)中所有的節(jié)拍起點(diǎn)；所述正常周期時(shí)間間隔是指相鄰兩個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)之間不超過(guò)1. 5倍且不小于0. 5倍 當(dāng)前近似周期時(shí)長(zhǎng)的時(shí)間間隔；k)對(duì)待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割，存儲(chǔ)并顯示待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割結(jié)果。上述步驟中，所述步驟b)具體為bl)分別建立每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的笛卡爾相對(duì)坐 標(biāo)，并進(jìn)行均值歸一化處理；均值歸一化處理的計(jì)算公式如下 6k,n‘ = ek,n，且 ek,n' e (-π, π]；其中，(xk,n, yk,n)為第k個(gè)模板信號(hào)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的笛卡爾 相對(duì)坐標(biāo)，(Pk,n，0k,n)為與(xk,n，yk,n)相對(duì)應(yīng)的極坐標(biāo)；(Pk,n'，ek,n')為(Pk,n，ek, η)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)；k e {1，2，· · ·，K}，η e {1,2,... ,N}；b2)根據(jù)步驟bl)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)，分別將每個(gè)模板信號(hào)中 的N個(gè)采樣點(diǎn)投射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域，并進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè)采樣點(diǎn) 相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；歸一化處理的計(jì)算公式如下其中，(％, ，％， )為第k個(gè)模板信號(hào)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì) 數(shù)極坐標(biāo)，01;,11為歸一化極徑，％, 為極角；(〖1;,11，Vk,n)為第k個(gè)模板信號(hào)中第η個(gè)采樣點(diǎn) 經(jīng)投射后對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，極徑lk,n= IogPk,/，極角Vk,n= ekjn‘ ；k e {1,2,..., K}，ne {1，2，...，N} ； €k,max和ξ k,min分別為第k個(gè)模板信號(hào)中各個(gè)采樣點(diǎn)經(jīng)投射后對(duì)應(yīng) 的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)中極徑的最大值和最小值。上述步驟中，所述步驟f)具體為fl)分別建立每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn) 的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)，并進(jìn)行均值歸一化處理；均值歸一化處理的計(jì)算公式如下 θ“' = θ“，且 θ“' e (-π, π]；其中，(Xi,n，yi,n)為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征
區(qū)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)，(Pi,n，θ^)為與(Xi,n，yi,n)相對(duì)應(yīng)的極坐標(biāo)；(P i,n'，θ i,n')為(ρ &，θ i,n)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)；η e {1， 2，· · ·，N}；f2)根據(jù)步驟Π)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)，分別將每個(gè)局部最小值 點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)投射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域，并進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)局部最小 值點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；歸一化處理的 計(jì)算公式如下
Γ..Oζ、η ^/,minA =-Yijn= Vi,n；
^/,m ax τ /, min其中，Yi,n)為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特 征區(qū)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，β i,n為歸一化極徑，Yi, 為極角；，Vi,n)為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū) 中第η個(gè)采樣點(diǎn)經(jīng)投射后對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，極徑Ii,n= IogPi,/，極角Vi,n= θ,,/ ； ne {1,2,...,N} ； ξ ^ax和ξ ^in分別為檢測(cè)段中第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中各個(gè)采 樣點(diǎn)經(jīng)投射后對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)中極徑的最大值和最小值。在上述方案中，所述低通濾波的截止頻率為20 50Hz ；所述預(yù)采樣預(yù)處理的采樣 頻率為125 IOOOHz。作為進(jìn)一步的優(yōu)化，所述N的優(yōu)選取值為200 ；所述、的優(yōu)選取值為60s ；所述ε 的優(yōu)選取值為1.5;所述步驟g)中加權(quán)系數(shù)λ的優(yōu)選取值為0.8，所述步驟h)中閾值Ctl的 優(yōu)選取值為0. 20。相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下有益效果1、實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)的逐拍分割，不僅大大降低了顱內(nèi)壓臨床醫(yī)師的工 作量，還克服了人工手動(dòng)分格的誤差，提高了顱內(nèi)壓信號(hào)的逐拍分割效率及準(zhǔn)確性。2、本發(fā)明方法以點(diǎn)與點(diǎn)之間的差向量作為基礎(chǔ)特征，該基礎(chǔ)特征具有平移和旋轉(zhuǎn) 不變性，能夠克服顱內(nèi)壓信號(hào)的基線漂移的影響。3、對(duì)差向量進(jìn)行對(duì)數(shù)極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換來(lái)度量波形的相似性，這種度量對(duì)鄰近的波形形 態(tài)特征敏感，同時(shí)又能捕獲波形的全局輪廓信息，并對(duì)波形抖動(dòng)具有魯棒性。4、僅以顱內(nèi)壓信號(hào)中的局部最小值點(diǎn)作為識(shí)別點(diǎn)，忽略對(duì)非局部最小值點(diǎn)的計(jì)算 和識(shí)別，大大簡(jiǎn)化了檢測(cè)過(guò)程中的數(shù)據(jù)計(jì)算量，進(jìn)一步提高了識(shí)別的魯棒性。5、分別對(duì)待測(cè)的局部最小值點(diǎn)之前與點(diǎn)之后的波形特征給予不同的權(quán)重，減弱點(diǎn) 之前波形特征的權(quán)重，增強(qiáng)點(diǎn)之后波形特征的權(quán)重，從而削弱顱內(nèi)壓信號(hào)節(jié)拍尾部高頻率 的節(jié)律性波動(dòng)干擾點(diǎn)對(duì)節(jié)拍起點(diǎn)識(shí)別的影響，提高節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí)別準(zhǔn)確率。6、通過(guò)設(shè)置恰當(dāng)?shù)拈撝担軌蜻M(jìn)一步有效排除干擾點(diǎn)，進(jìn)一步提高節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí) 別準(zhǔn)確率。


圖1為本發(fā)明方法的流程框圖；圖2為顱內(nèi)壓信號(hào)示例波形圖；圖3為含有干擾波段的顱內(nèi)壓信號(hào)示例波形圖；圖4為一個(gè)模板信號(hào)的笛卡爾坐標(biāo)映射示意圖5為圖4所示模板信號(hào)中采樣點(diǎn)ak,n在對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中的歸一化映射示意圖；圖6為實(shí)施例中模板信號(hào)A6的波形圖；圖7為實(shí)施例中待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)首個(gè)檢測(cè)段中前10秒信號(hào)的波形圖；圖8為圖7所示信號(hào)中局部最小值點(diǎn)Sl、S2和S3所在位置；圖9為圖7所示信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)S3以及局部最小值點(diǎn)s4、S5和S6所在位置；圖10為圖7所示信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)S33以及局部最小值點(diǎn)s34、s35、S36> S37> S38和S39 所在位置；圖11為圖7所示信號(hào)中各個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)所在位置；圖12為圖7所示信號(hào)中各個(gè)局部最小值點(diǎn)的相似度分布圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明提出了一種結(jié)合顱內(nèi)壓信號(hào)的波形輪廓進(jìn)行綜合分析的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍 分割方法。顱內(nèi)壓信號(hào)的逐拍對(duì)應(yīng)著心臟搏動(dòng)，而且各節(jié)拍的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)制相同，都是動(dòng)脈 波、靜脈波、腦脊液等的共同作用驅(qū)動(dòng)的結(jié)果，相鄰的節(jié)拍的波形具有相似性；如果能夠?qū)?這種相似性加以度量和匹配，就可以找到與節(jié)拍起點(diǎn)相似的點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)顱內(nèi)壓信號(hào)的節(jié)拍分 割。本發(fā)明提取顱內(nèi)壓信號(hào)中的點(diǎn)與其所在波形上的其它點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系，并通過(guò)度量 其在對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中的分布特征，來(lái)度量這些點(diǎn)與節(jié)拍起點(diǎn)之間的相似性；同時(shí)，將點(diǎn)與點(diǎn) 的相似性度量轉(zhuǎn)化為對(duì)點(diǎn)所在的波形經(jīng)對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換后的相似性匹配程度來(lái)加以度量， 轉(zhuǎn)換后的度量對(duì)鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時(shí)又能捕獲波形的全局輪廓信息。將本發(fā)明 方法應(yīng)用于帶有微處理器等計(jì)算處理單元的識(shí)別處理設(shè)備(如具備計(jì)算機(jī)功能的顱內(nèi)壓 分析儀、顱內(nèi)壓分析系統(tǒng)等)，結(jié)合對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)局部形態(tài)結(jié)構(gòu)和全局輪廓信息進(jìn)行識(shí)別， 便能夠準(zhǔn)確的判斷節(jié)拍起點(diǎn)的位置，從而準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)的逐拍分割。本發(fā)明采用顱內(nèi)壓監(jiān)護(hù)儀采集顱內(nèi)壓信號(hào)，這些信號(hào)是通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換后的數(shù)字信 號(hào)(A/D轉(zhuǎn)換的采樣頻率為400Hz)，將這些信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)，進(jìn)行低通濾波和預(yù)采樣處理， 其濾波的截止頻率為20 50Hz，預(yù)采樣頻率在125 1000Hz之間；然后由計(jì)算機(jī)建立模 板，對(duì)待側(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行處理，進(jìn)而通過(guò)匹配對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割。計(jì)算機(jī)進(jìn)行逐 拍分割的流程框圖如圖1所示，依次按如下步驟進(jìn)行I、建立模板信號(hào)，以及模板信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)的度量特征a)建立模板信號(hào)在不同個(gè)體、不同身體狀態(tài)下，所采集到的顱內(nèi)壓信號(hào)的周期、幅值和波形輪廓 都不盡相同，因此在建立模板時(shí)應(yīng)當(dāng)充分考慮這些因素，建立K個(gè)互不相同的模板信號(hào)， K > 2。模板信號(hào)的建立過(guò)程是選取多個(gè)波形輪廓互不相同的顱內(nèi)壓信號(hào)，并且其各自的 周期、幅度和節(jié)拍起點(diǎn)等參數(shù)均預(yù)先通過(guò)人工檢測(cè)識(shí)別或其他現(xiàn)有的檢測(cè)識(shí)別手段獲取為 已知條件，便于建立模板信號(hào)。這些選取的顱內(nèi)壓信號(hào)，應(yīng)當(dāng)盡可能涵蓋實(shí)踐臨床上常見(jiàn)幾 種顱內(nèi)壓信號(hào)的波形輪廓，其周期在0. 43 1. 5秒之間，以盡可能使得這些模板信號(hào)能夠 用于識(shí)別心率范圍在40 140次/分鐘的顱內(nèi)壓信號(hào)。由顱內(nèi)壓監(jiān)護(hù)儀采集上述各類顱內(nèi) 壓信號(hào)，輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行低通濾波和預(yù)采樣處理后，然后從這已識(shí)別的顱內(nèi)壓信號(hào)中選取K 個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)，其中任意的第k個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)記為0k，k e {1，2，...，K}。由于顱內(nèi)壓信號(hào)為準(zhǔn)周期信號(hào)，兩個(gè)周期的信號(hào)段足以體現(xiàn)節(jié)拍起點(diǎn)附近的波形輪廓信息，因此從提高魯棒性 的角度考慮，提取節(jié)拍起點(diǎn)Ok前一周期和后一周期的信號(hào)段Λ作為建立模板信號(hào)的長(zhǎng)度范 圍。然而，對(duì)于不同的顱內(nèi)壓信號(hào)，其周期不盡相同，因而所提取的兩周期信號(hào)段內(nèi)的采樣 點(diǎn)數(shù)也不一致；為了建立統(tǒng)一的模板標(biāo)準(zhǔn)，需要通過(guò)再采樣或再插值處理將各模板信號(hào)的 長(zhǎng)度統(tǒng)一為固定的N個(gè)采樣點(diǎn)。對(duì)于信號(hào)段Λ而言，即計(jì)算其中經(jīng)采樣預(yù)處理后所包含的 采樣點(diǎn)數(shù)Nk，若Nk大于統(tǒng)一長(zhǎng)度N則對(duì)信號(hào)段Λ進(jìn)行再采樣，若Nk小于統(tǒng)一長(zhǎng)度N則對(duì)信 號(hào)段^進(jìn)行再插值，最終將其長(zhǎng)度調(diào)整為N個(gè)采樣點(diǎn)，形成模板信號(hào)Ak。通過(guò)上述步驟對(duì)選 取的K個(gè)信號(hào)段進(jìn)行處理，即可建立K個(gè)模板信號(hào)，每個(gè)模板信號(hào)的長(zhǎng)度均為N個(gè)采樣點(diǎn)。 N的大小在一定程度上決定了后期識(shí)別的精度，兼顧識(shí)別精度和魯棒性的考慮，N的適宜取 值范圍為100 1000。b)分別建立每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐 標(biāo)由于多種因素的影響，顱內(nèi)壓信號(hào)中各個(gè)節(jié)拍的波形輪廓不可能完全吻合，因此 只能通過(guò)比較波形形態(tài)的相似性匹配程度來(lái)識(shí)別節(jié)拍起點(diǎn)。節(jié)拍起點(diǎn)鄰近的波形形態(tài)與非 節(jié)拍起點(diǎn)鄰近的波形形態(tài)之間存在較大的差異，如果可以建立一種度量關(guān)系，讓度量對(duì)鄰 近的波形形態(tài)特征更加敏感，就更容易將節(jié)拍起點(diǎn)與非節(jié)拍起點(diǎn)加以明顯的區(qū)分，達(dá)到識(shí) 別目標(biāo)。本發(fā)明將采集的顱內(nèi)壓信號(hào)映射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中，讓顱內(nèi)壓信號(hào)中的識(shí)別點(diǎn)與 其所在波形上的其它點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系呈現(xiàn)對(duì)數(shù)變化規(guī)律，通過(guò)度量顱內(nèi)壓信號(hào)中的識(shí)別 點(diǎn)相對(duì)于其所在波形的其它點(diǎn)在對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中的分布特征，以其對(duì)數(shù)變化規(guī)律來(lái)體現(xiàn)識(shí) 別點(diǎn)對(duì)其鄰近的波形形態(tài)的敏感特性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)的匹配識(shí)別。對(duì) 數(shù)極坐標(biāo)域能夠與笛卡爾坐標(biāo)系相互映射轉(zhuǎn)換。若對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域?yàn)?ξ，Ψ)，其與笛卡爾 坐標(biāo)系(χ，y)的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下 其中，(ρ，θ)為笛卡爾坐標(biāo)系(χ，y)所對(duì)應(yīng)的極坐標(biāo)，對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中極徑ξ 即表示點(diǎn)與點(diǎn)之間距離的對(duì)數(shù)值，對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中極角Ψ的取值范圍為(-η，η]。本發(fā)明的具體處理方式是，對(duì)于模板信號(hào)Ak而言，為了度量和計(jì)算模板信號(hào)Ak中 節(jié)拍起點(diǎn)Ok與N個(gè)采樣點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系，將這N個(gè)采樣點(diǎn)投射到以節(jié)拍起點(diǎn)Ok為原點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)系中，建立各采樣點(diǎn)相對(duì)于該節(jié)拍起點(diǎn)的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)，以笛卡爾相對(duì)坐標(biāo) 度量各采樣點(diǎn)與節(jié)拍起點(diǎn)Ok的差向量；差向量的大小僅與節(jié)拍起點(diǎn)Ok和其分布特征點(diǎn)之 間的相對(duì)位置關(guān)系有關(guān)，而與節(jié)拍起點(diǎn)Ok前一周期和后一周期信號(hào)波形的基線無(wú)關(guān)，因此 以點(diǎn)與點(diǎn)之間的差向量作為基礎(chǔ)特征，使得基礎(chǔ)特征具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性，該特性能夠 克服顱內(nèi)壓信號(hào)的基線漂移的影響。Ak中各個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)Ok的笛卡爾相對(duì) 坐標(biāo)，需要進(jìn)行均值歸一化處理，主要是對(duì)笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)所表示的差向量的長(zhǎng)度進(jìn)行均 值歸一化處理，而保持差向量的方向不變；這樣處理的原因是因?yàn)轱B內(nèi)壓信號(hào)中高頻率的 節(jié)律性波動(dòng)干擾比較多，并且每個(gè)節(jié)拍中高頻率干擾的數(shù)量和位置各不相同，從而形成每 個(gè)節(jié)拍特有的個(gè)性特征信息，通過(guò)均值歸一化處理可以削弱模板信號(hào)Ak的這種個(gè)性特征信 息，同時(shí)可以使得其中含有的節(jié)拍起點(diǎn)周邊波形輪廓的共性特征得以保留。然后，再根據(jù)經(jīng)均值歸一化處理后的差向量，將模板信號(hào)Ak的N個(gè)采樣點(diǎn)映射到 對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中，得到采樣點(diǎn)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；這N個(gè)采樣點(diǎn)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)直接的反映了其 與節(jié)拍起點(diǎn)Ok之間的位置關(guān)系，并且分布呈對(duì)數(shù)規(guī)律變化，通過(guò)度量N個(gè)采樣點(diǎn)的對(duì)數(shù)極 坐標(biāo)，這種度量對(duì)節(jié)拍起點(diǎn)Ok鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時(shí)又能捕獲波形的全局輪廓信 息。最后，再對(duì)模板信號(hào)中采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)進(jìn)行再一次的歸一化處 理，得到歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，進(jìn)一步消除其中的個(gè)性差異。記模板信號(hào)中采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié) 拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)為(《，樹(shù)。例如，模板信號(hào)Ak中第η個(gè)采樣點(diǎn)ak,n，η e {1,2,..., N}，在以節(jié)拍起點(diǎn)Ok為原 點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)系中的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)為(xk,n，yk,n)，相應(yīng)的極坐標(biāo)為(Pk,n，ek,n)，如圖 4所示；對(duì)其進(jìn)行均值歸一化處理，即
’ _ Pk,η _ VxM + Λ,/ _Pk，" = = JA； ι 2;
M "Λ^ ξ 兵X9k,n‘ = ek,n，且 ek,n' e (-π, π]；(Pk,n‘，ek,n')則為(pk,n，θ k,n)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)；再由(pk, '，0k,n')映射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域之后，得到采樣點(diǎn)\ 相對(duì)于節(jié)拍起點(diǎn)Ok的對(duì)數(shù)極坐標(biāo) (“,n，Vk,J，其中，極徑 “,η= IogPk,η'，極角 Vk,n=9k,n' = θ k, n，且 ψ k, n G (_ JI， H ]；由此得到模板信號(hào)Ak中各個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于節(jié)拍起點(diǎn)Ok的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)后，計(jì)算得到其中 極徑的最大值Ik,_和最小值ξ k,min，再將各個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)數(shù)極坐標(biāo)的極徑歸一化處理到0 1之間，保持極角不變，具體對(duì)于采樣點(diǎn)ak, n而言，即為 ( , ，％, )則為模板信號(hào)Ak中第η個(gè)采樣點(diǎn)ak,n相對(duì)于節(jié)拍起點(diǎn)Ok的歸一化對(duì)數(shù) 極坐標(biāo)，ak,ne W，l]，％, e(-;r,;r]，如圖 5 所示。由上述步驟可分別建立各模板信號(hào)中采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極 坐標(biāo)，將之儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)或顱內(nèi)壓分析設(shè)備的存儲(chǔ)設(shè)備中，作為待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中節(jié)拍起 點(diǎn)的匹配標(biāo)準(zhǔn)。至此，測(cè)試準(zhǔn)備工作已完成，接下來(lái)即可進(jìn)行待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的測(cè)試步驟。II、識(shí)別待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中的節(jié)拍起點(diǎn)待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)也由顱內(nèi)壓監(jiān)護(hù)儀采集，再輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行低通濾波和采樣預(yù)處理，以備分割處理。待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中的每個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)都應(yīng)該是一個(gè)局部最小值點(diǎn)，若僅 以檢測(cè)段中的各個(gè)局部最小值點(diǎn)作為識(shí)別點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，可以避免對(duì)信號(hào)中大量的明顯非節(jié) 拍起點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，大大簡(jiǎn)化了檢測(cè)過(guò)程中的數(shù)據(jù)計(jì)算量，能夠進(jìn)一步提高識(shí)別的魯棒性。在 每個(gè)節(jié)拍中，除實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)以外的局部最小值點(diǎn)均為干擾點(diǎn)，判斷單個(gè)節(jié)拍中與模板信 號(hào)的節(jié)拍起點(diǎn)最相似的局部最小值點(diǎn)即為該節(jié)拍中的實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)。但在確定節(jié)拍起點(diǎn)之 前，單個(gè)節(jié)拍的周期時(shí)長(zhǎng)無(wú)法準(zhǔn)確的判定，因此需要一個(gè)判定時(shí)長(zhǎng)，該判定時(shí)長(zhǎng)中既能確定 至少包含一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)，又不會(huì)超過(guò)2個(gè)節(jié)拍時(shí)長(zhǎng)，以盡可能保證判定的準(zhǔn)確性。我們以一 個(gè)“近似周期”來(lái)作為待測(cè)信號(hào)中單個(gè)節(jié)拍的判定時(shí)長(zhǎng)基準(zhǔn)。但實(shí)際操作中，不同時(shí)段心率的快慢很可能各有差異，心率的變化直接引起顱內(nèi) 壓信號(hào)周期的變化，因此在采集的整段待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中，可能存在周期互不相同的節(jié)拍； 若不同點(diǎn)所在節(jié)拍之間的周期差別過(guò)大，卻以同一近似周期對(duì)這不同點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，勢(shì)必導(dǎo) 致識(shí)別結(jié)果存在較大的誤差。為此，本發(fā)明采用了對(duì)待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)以分段方式逐進(jìn)行檢 測(cè)處理，每一個(gè)分段的時(shí)長(zhǎng)設(shè)定為30 90s，以避免單個(gè)分段中不同節(jié)拍之間的周期差別 過(guò)大，從而將識(shí)別誤差控制在有限的范圍內(nèi)。綜合考慮上述因素，本發(fā)明對(duì)待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí)別過(guò)程如下c)確定待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的首個(gè)檢測(cè)段對(duì)于待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的首個(gè)檢測(cè)段而言，是從待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的起始點(diǎn)提取時(shí)長(zhǎng) 為、的信號(hào)段作為檢測(cè)段；然后對(duì)檢測(cè)段進(jìn)行自相關(guān)分析，計(jì)算檢測(cè)段的自相關(guān)函數(shù)中每 相鄰兩個(gè)局部最大值之間的時(shí)間間隔，取所述時(shí)間間隔的平均值作為檢測(cè)段的近似周期； 其中，t0的取值范圍為30 90s。計(jì)算檢測(cè)段的近似周期，可采用本領(lǐng)域常用的自相關(guān)函數(shù)求解，對(duì)檢測(cè)段進(jìn)行自 相關(guān)分析，計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)中每相鄰兩個(gè)局部最大值之間的時(shí)間間隔，取所述時(shí)間間隔 的平均值作為檢測(cè)段的近似周期。例如，對(duì)于檢測(cè)段力，其信號(hào)值為時(shí)間的函數(shù)，記為S(t)， 則檢測(cè)段々的自相關(guān)函數(shù)Rs ( τ )為
+CORs (r) = J S(T)SfJ + z)dt，
—00計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)Rs(T)取局部最大值時(shí)所對(duì)應(yīng)的L個(gè)τ值，記為τ ρ 1 e {1， 2，. . .，L}，則檢測(cè)段^的近似周期巧為
_ ι 丨之二口工化―ΓΜ)。
厶—1 1=2d)確定檢測(cè)段中首個(gè)判定時(shí)長(zhǎng)中的局部最小值點(diǎn)在一個(gè)檢測(cè)段中，某些節(jié)拍的時(shí)長(zhǎng)有可能大于預(yù)上述近似周期的長(zhǎng)度。為了保證 一個(gè)判定時(shí)長(zhǎng)中確定包含一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)，本發(fā)明以近似周期的長(zhǎng)度為基準(zhǔn)，取ε倍(ε > 1)近似周期作為實(shí)際的判定時(shí)長(zhǎng)；ε的取值不能過(guò)大，其取值范圍為1. 2 1. 6，以避免判 定時(shí)長(zhǎng)超過(guò)了 2個(gè)節(jié)拍的時(shí)長(zhǎng)導(dǎo)致其中包含了 2個(gè)實(shí)際的節(jié)拍起點(diǎn)，進(jìn)而產(chǎn)生漏檢情況。對(duì)于檢測(cè)段的首個(gè)判定時(shí)長(zhǎng)而言，則是計(jì)算出檢測(cè)段中從起始處至ε倍近似周 期處的所有的局部最小值點(diǎn)，以備進(jìn)行后續(xù)的檢測(cè)判定。計(jì)算局部最小值點(diǎn)可采用本領(lǐng)域 常用一些方法。例如，可以計(jì)算各相鄰采樣點(diǎn)之間的幅值差，若某一采樣點(diǎn)與其前、后相鄰 采樣點(diǎn)之間的幅值差均不大于零，則判定該采樣點(diǎn)為局部最小值點(diǎn)。也可利用求導(dǎo)法，對(duì)檢測(cè)段進(jìn)行求導(dǎo)運(yùn)算，取得檢測(cè)段上導(dǎo)數(shù)為“0”的極值點(diǎn)，再進(jìn)一步判斷這些極值點(diǎn)是極大值 點(diǎn)還是極小值點(diǎn)，其中的極小值點(diǎn)即為顱內(nèi)壓信號(hào)的局部最小值點(diǎn)。e)提取局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)為了讓每個(gè)局部最小值點(diǎn)能夠分別與模板信號(hào)中的節(jié)拍起點(diǎn)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的匹配和 度量，需要提取每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)。提取的具體方法是，從待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的波形 輪廓中提取每個(gè)局部最小值點(diǎn)前后各一近似周期的信號(hào)段，利用與步驟a)相似的方法，將 提取的各個(gè)信號(hào)段的長(zhǎng)度統(tǒng)一為N個(gè)采樣點(diǎn)(與模板信號(hào)中的采樣點(diǎn)數(shù)一致)，以便與模 板信號(hào)進(jìn)行匹配和比較，從而形成每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)。例如，檢測(cè)段S近似周期為 Ts，通過(guò)計(jì)算得到檢測(cè)段及中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)的I個(gè)局部最小值點(diǎn)，其中第i個(gè)局部 最小值點(diǎn)為Si, i e {1，2，...，1}。從待測(cè)的顱內(nèi)壓信號(hào)中提取局部最小值點(diǎn)Si前一近似 周期和后一近似周期的信號(hào)段$，計(jì)算其中包含的預(yù)采樣點(diǎn)數(shù)Ni,若Ni大于統(tǒng)一長(zhǎng)度N則對(duì) 信號(hào)段次進(jìn)行再采樣，若Ni小于統(tǒng)一長(zhǎng)度N則對(duì)信號(hào)段&進(jìn)行再插值，最終將其長(zhǎng)度調(diào)整為 N個(gè)采樣點(diǎn)，形成局部最小值點(diǎn)Si的特征區(qū)S”通過(guò)上述步驟，從待測(cè)的顱內(nèi)壓信號(hào)中提取 檢測(cè)段及中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)I個(gè)局部最小值點(diǎn)各自對(duì)應(yīng)的特征區(qū)。f)分別建立每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其局部最小值點(diǎn) 的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；相應(yīng)地，與步驟b)相似，分別建立每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì) 于其局部最小值點(diǎn)的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)，然后對(duì)笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)所表示的差向量的長(zhǎng)度進(jìn)行 均值歸一化處理，保持差向量的方向不變；再根據(jù)經(jīng)均值歸一化處理后的差向量，將每個(gè)局 部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中N個(gè)采樣點(diǎn)映射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域中，得到其對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，最后通過(guò) 進(jìn)一步歸一化處理得到歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)。記特征區(qū)中采樣點(diǎn)相對(duì)于其局部最小值點(diǎn)的歸 一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)為(β，Y)。對(duì)于檢測(cè)段及中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)Si的特征區(qū)Si而言， i e {1，2，...，1}，將其中N個(gè)采樣點(diǎn)投射到以局部最小值點(diǎn)Si為原點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)系中， 建立各采樣點(diǎn)相對(duì)于Si的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)，以笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)度量各采樣點(diǎn)與局部最小值 點(diǎn)Si的差向量；其中，特征區(qū)Si中第η個(gè)采樣點(diǎn)Si, η，η e {1，2，...，N}，其在以局部最小 值點(diǎn)Si為原點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)系中的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)為(Xi,n，yi,n)，相應(yīng)的極坐標(biāo)為(Piin， θ “)，對(duì)其進(jìn)行均值歸一化處理，即 θ“' = θ“，且 θ“' e (-π, π]；(Pi,η‘，)為(Pi,n，θ^η)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)；再由(Pi,n'， θ ^n')映射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域之后，得到采樣點(diǎn)Si, η相對(duì)于局部最小值點(diǎn)Si的對(duì)數(shù)極坐標(biāo) (1, ，1^, )，極徑I^=IogPiV，極角U^n= eijn' = 由此得到局部最小值點(diǎn) Si的特征區(qū)Si中各個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于局部最小值點(diǎn)Si的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)后，計(jì)算得到其中極徑的 最大值和最小值分別為ξ 和ξ L，則采樣點(diǎn)Si, η相對(duì)于局部最小值點(diǎn)Si的歸一化對(duì) 數(shù)極坐標(biāo)，Yi.J滿足
經(jīng)歸一化處理后，Pi,ne
, Yijn e (-ji , JI ]。由上述步驟可分別建立檢測(cè) 段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其局部最 小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)。g)分別計(jì)算檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)各個(gè)局部最小值點(diǎn)的相似度在檢測(cè)段的每一個(gè)節(jié)拍周期中，只有一個(gè)局部最小值點(diǎn)是真正的節(jié)拍起點(diǎn)，該局 部最小值點(diǎn)應(yīng)該與模板信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)的相似性匹配程度最高。所以，在此引入“相似度” 這一概念，通過(guò)計(jì)算局部最小值點(diǎn)的相似度，來(lái)描述局部最小值點(diǎn)與模板信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn) 的相似性匹配程度；局部最小值點(diǎn)的相似度越大，則表示該局部最小值點(diǎn)與模板信號(hào)中節(jié) 拍起點(diǎn)的相似性匹配程度越高，該局部最小值點(diǎn)就越有可能是檢測(cè)段的實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)。本 發(fā)明是采用局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)來(lái)度量檢測(cè)段中各個(gè)局部最 小值點(diǎn)的相似度的，具體處理方式是基于步驟b)和步驟f)所建立的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)， 分別計(jì)算每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與各模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)，將每個(gè)局部最小值點(diǎn)的 特征區(qū)與各個(gè)模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)中的最大值作為該局部最小值點(diǎn)的相似度，從而得到 各局部最小值點(diǎn)的相似度。例如，檢測(cè)段g中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)Si的特征區(qū)Si, i e {l，2，...，I}，該特征區(qū)的N個(gè)采樣點(diǎn)中的第n個(gè)采樣點(diǎn)為Si,n，ne {1，2，...，N}，Si, n相對(duì)于局部最小值點(diǎn)SiW歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)為，Yi,n)；同時(shí)，第k個(gè)模板信號(hào)Ak， ke {1,2,...，K}，該模板信號(hào)中的節(jié)拍起點(diǎn)為0k，其N個(gè)采樣點(diǎn)中的第η個(gè)采樣點(diǎn)為ak,n， η e {1，2，...，N}，ak,n相對(duì)于節(jié)拍起點(diǎn)Ok的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)為( , ，％, )。則局部最小值 點(diǎn)Si的特征區(qū)Si與模板信號(hào)Ak的互相關(guān)系數(shù)Pu為
1 N
其中， 其中，η e {1,2,... ,N} ;Wp表示權(quán)重，其加權(quán)系數(shù)λ的取值范圍為0 < λ < 1 ； 由于特征區(qū)Si的N個(gè)采樣點(diǎn)中，局部最小值點(diǎn)Si與其自身的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)的極徑長(zhǎng)度
為0，因此，實(shí)際僅有N-I個(gè)不為0的內(nèi)積求和取平均，所以求和項(xiàng)前的系數(shù)為叾。由此，
N-I
即可得到檢測(cè)段左中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)SiW特征區(qū)Si與各個(gè)模 板信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)的互相關(guān)系數(shù)PmPi^ Pi,2、……Pi,K。將Pu、Pi^PiV……Pi,K中的 最大值作為局部最小值點(diǎn)SiW相似度Ci,以此來(lái)度量檢測(cè)段力中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第 i個(gè)局部最小值點(diǎn)Si與模板信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)的相似性匹配程度。從互相關(guān)計(jì)算公式能夠
看到，在特征ESi中，局部最小值點(diǎn)Si之前的采樣點(diǎn)(^(-&-|]，或者、€(|，到)與模板信號(hào)Ak的互相關(guān)權(quán)重為λ (小于1)，局部最小值點(diǎn)Si之后的采樣點(diǎn)(廠,尸(-^])
與模板信號(hào)Ak的互相關(guān)權(quán)重為1，其目的是為了相對(duì)弱化局部最小值點(diǎn)Si之前的波形輪廓 的匹配特性。如果局部最小值點(diǎn)Si是顱內(nèi)壓信號(hào)節(jié)拍尾部的一個(gè)高頻率的節(jié)律性波動(dòng)干 擾最小值點(diǎn)，在點(diǎn)Si之后必定還存在一小段高頻干擾抖動(dòng)波形，此時(shí)Si點(diǎn)前波形輪廓與模 板信號(hào)匹配相對(duì)較好，Si點(diǎn)后波形輪廓因高頻干擾抖動(dòng)波形的關(guān)系與模板信號(hào)匹配相對(duì)較 差；但Si點(diǎn)前波形輪廓的匹配特性經(jīng)加權(quán)系數(shù)λ弱化以后，再與Si點(diǎn)后波形輪廓的匹配特 性求和、平均，干擾最小值點(diǎn)Si的特征區(qū)Si與模板信號(hào)Ak的互相關(guān)系數(shù)則相應(yīng)地減小，同 時(shí)相應(yīng)減小了局部最小值點(diǎn)Si的相似度。如果局部最小值點(diǎn)Si是待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中的一 個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)，即使之前存在一小段高頻干擾抖動(dòng)波形，但此時(shí)Si點(diǎn)前波形輪廓因高頻干擾 抖動(dòng)波形的關(guān)系與模板信號(hào)匹配相對(duì)較差，Si點(diǎn)后波形輪廓與模板信號(hào)匹配相對(duì)較好；加 權(quán)系數(shù)λ即使弱化了 Si點(diǎn)前波形輪廓的匹配特性，而Si點(diǎn)后波形輪廓的匹配特性得以保 持，從而讓局部最小值點(diǎn)Si的特征區(qū)Si與模板信號(hào)Ak的互相關(guān)系數(shù)維持在較高的值，相應(yīng) 地確保了局部最小值點(diǎn)Si的相似度相對(duì)較高。由于不同權(quán)重的設(shè)置，相對(duì)弱化局部最小值 點(diǎn)Si之前的波形輪廓的匹配特性，使得實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)與高頻率的節(jié)律性波動(dòng)干擾最小點(diǎn)的 相似度差異更加明顯，削弱顱內(nèi)壓信號(hào)節(jié)拍尾部高頻率的節(jié)律性波動(dòng)干擾點(diǎn)對(duì)節(jié)拍起點(diǎn)識(shí) 別的影響，有助于進(jìn)一步提高識(shí)別率和逐拍分割準(zhǔn)確率。加權(quán)系數(shù)λ在0 < λ < 1的取 值范圍內(nèi)，取值越小，實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)與干擾最小點(diǎn)的相似度差異就越明顯。通過(guò)該步驟逐一對(duì)檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)每個(gè)局部最小值點(diǎn)進(jìn)行互相 關(guān)分析，得到各個(gè)局部最小值點(diǎn)的相似度。h)判定檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)的節(jié)拍起點(diǎn)檢測(cè)段每一節(jié)拍中，除實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)以外的局部最小值點(diǎn)均為干擾點(diǎn)，應(yīng)當(dāng)在識(shí) 別過(guò)程中加以排除。干擾點(diǎn)是由于顱內(nèi)壓信號(hào)受到多方面因素的影響而產(chǎn)生的，從識(shí)別角 度來(lái)講可將這些干擾點(diǎn)分為弱干擾點(diǎn)和劇烈干擾點(diǎn)兩種。弱干擾點(diǎn)，是節(jié)拍起點(diǎn)附近的一 些局部最小值點(diǎn)，這種干擾點(diǎn)可能是由于全身血管和腦血管活躍的運(yùn)動(dòng)影響著顱內(nèi)壓，使 得顱內(nèi)壓信號(hào)中存在高頻率的節(jié)律性波動(dòng)形成的，也有可能是由于檢測(cè)信號(hào)的短暫不穩(wěn)定 (如顱內(nèi)壓檢測(cè)儀的檢測(cè)探頭抖動(dòng)等)造成的，但是這種干擾點(diǎn)的振幅較小，不致破壞顱內(nèi) 壓信號(hào)的節(jié)拍，并且這種干擾點(diǎn)與模板信號(hào)的相似度也往往比節(jié)拍起點(diǎn)要小，可以通過(guò)比 較相似度大小加以排除。劇烈干擾點(diǎn)，是在全身血管和腦血管運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的干擾波之外，還由 于憋氣、用力等引起顱內(nèi)壓信號(hào)產(chǎn)生相應(yīng)的明顯起伏波動(dòng)，或者咳嗽、噴嚏等動(dòng)作導(dǎo)致顱內(nèi) 壓信號(hào)劇烈抖動(dòng)，這種波動(dòng)或劇烈抖動(dòng)具有隨機(jī)性，并且振幅較大、持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，形成一 段劇烈的干擾波；這種劇烈的干擾波若重疊在一個(gè)節(jié)拍以上的顱內(nèi)壓信號(hào)中，就可能導(dǎo)致 被重疊干擾的節(jié)拍被嚴(yán)重的破壞，這種存在于被劇烈的干擾波破壞的節(jié)拍中的局部最小值 點(diǎn)被視為劇烈干擾點(diǎn)。如果一段顱內(nèi)壓信號(hào)中存在這樣的劇烈干擾，該段信號(hào)中有用信息 也就被破壞了，實(shí)際上就失去了顱內(nèi)壓臨床的識(shí)別意義。因此，本發(fā)明通過(guò)預(yù)先設(shè)定一個(gè)閾 值Ctl將節(jié)拍起點(diǎn)與劇烈干擾點(diǎn)區(qū)分開(kāi)，避免把被劇烈干擾波破壞的節(jié)拍誤檢測(cè)為正常的節(jié) 拍而導(dǎo)致逐拍分割混亂。具體處理方式是，先通過(guò)比較求出檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)相似度最大 的一個(gè)局部最小值點(diǎn)，而除該點(diǎn)以外的其它局部最小值點(diǎn)均被視為弱干擾點(diǎn)加以排除；然后將該局部最小值點(diǎn)的相似度與預(yù)先設(shè)定的閾值Ctl進(jìn)行比較，若其相似度大于閾值Ctl，即 判定該局部最小值點(diǎn)為一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)；若其相似度小于閾值Ctl，則判定該局部最小值點(diǎn)為 一個(gè)劇烈干擾點(diǎn)。例如，計(jì)算得到檢測(cè)段左中當(dāng)前ε倍近似周期內(nèi)相似度最大的局部最小 值點(diǎn)為Si,其相似度為Ci ；將Ci與預(yù)先設(shè)定的閾值Ctl進(jìn)行比較，若Ci彡Ctl，則將局部最小值 點(diǎn)Si視為劇烈干擾點(diǎn)排除掉；若Ci > Ctl，則判定局部最小值點(diǎn)Si為節(jié)拍起點(diǎn)。該步驟中，閾值Ctl的取值是排除劇烈干擾點(diǎn)的決定值，若閾值Ctl取值過(guò)小，則會(huì)造 成劇烈干擾點(diǎn)的漏檢；若閾值Ctl取值過(guò)大，則可能將實(shí)際的節(jié)拍起點(diǎn)判定為劇烈干擾點(diǎn)一 并排除。通常，作為檢測(cè)段的實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)，其相似度最高可能達(dá)到0. 4 ；但當(dāng)存在較大振 幅干擾信號(hào)的情況下，若被干擾的信號(hào)中實(shí)際節(jié)拍起點(diǎn)的相似度大于0. 1，依然可以認(rèn)為其 節(jié)拍中的有用信息沒(méi)有被完全破壞，這些有用信息在臨床上還是可以被應(yīng)用和接受的。因 此，閾值Ctl的取值范圍取0. 1 0. 4為宜，閾值Ctl取值越大即表示判定節(jié)拍起點(diǎn)的要求越 嚴(yán)格。i)判定檢測(cè)段中的所有節(jié)拍起點(diǎn)以檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)相似度最大的一個(gè)局部最小值點(diǎn)為起始點(diǎn)， 計(jì)算出其后ε倍近似周期以內(nèi)所有的局部最小值點(diǎn)；然后重復(fù)步驟e) i)，由此判斷出 檢測(cè)段中所有的節(jié)拍起點(diǎn)。例如在當(dāng)前的檢測(cè)段S中，以當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)相似度最 大的局部最小值點(diǎn)Si為起始點(diǎn)，計(jì)算檢測(cè)段左中點(diǎn)Si之后ε倍近似周期內(nèi)相似度最大的局 部最小值點(diǎn)，然后判斷其相似度與閾值Ctl之間的大小，從而判定其是否為節(jié)拍起點(diǎn)；再以該 點(diǎn)為起始點(diǎn)，計(jì)算其后ε倍近似周期內(nèi)相似度最大的局部最小值點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步判斷……由 此類推，逐段計(jì)算出當(dāng)前的檢測(cè)段^中所有的節(jié)拍起點(diǎn)。j)判定待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中的所有節(jié)拍起點(diǎn)在待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中，以當(dāng)前檢測(cè)段中最后一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)所在位置為起始點(diǎn)，提 取其后時(shí)長(zhǎng)為、的信號(hào)段作為新的檢測(cè)段，準(zhǔn)備檢測(cè)新的檢測(cè)段中的節(jié)拍起點(diǎn)。但新的檢 測(cè)段與當(dāng)前檢測(cè)段中節(jié)拍周期可能存在差異，因此需要先更新近似周期，以避免出現(xiàn)較大 的計(jì)算誤差。更新近似周期的方法是，以當(dāng)前檢測(cè)段中最后3個(gè)正常周期時(shí)間間隔的平均 值作為新的檢測(cè)段的近似周期；所述正常周期時(shí)間間隔是指相鄰兩個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)之間不超過(guò) 1. 5倍且不小于0. 5倍當(dāng)前近似周期時(shí)長(zhǎng)的時(shí)間間隔。然后重復(fù)步驟d) j)，由此判斷出 待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中所有的節(jié)拍起點(diǎn)。III、對(duì)待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割k)以待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中的各個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)為分割點(diǎn)，由計(jì)算機(jī)對(duì)待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn) 行逐拍分割，并將分割后的待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行顯示和儲(chǔ)存，以便觀察和進(jìn)行后續(xù)處理。下面通過(guò)實(shí)施例進(jìn)一步說(shuō)明本采用發(fā)明方法實(shí)現(xiàn)顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割的具體過(guò)程。實(shí)施例本實(shí)施例中，由顱內(nèi)壓監(jiān)護(hù)儀(Codman-Hakim，強(qiáng)生公司，美國(guó))采集顱內(nèi)壓信號(hào)， 這些信號(hào)是采樣頻率為400Hz的數(shù)字信號(hào)，將這些信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)，進(jìn)行低通濾波和采樣 預(yù)處理，其濾波器采用二階Butterworth低通濾波器，截止頻率為25Hz，采樣頻率為125Hz， 將得到的信號(hào)作為待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)。利用本發(fā)明方法，對(duì)該待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割， 逐拍分割過(guò)程由計(jì)算機(jī)按如下步驟進(jìn)行
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首先，由顱內(nèi)壓監(jiān)護(hù)儀采集多個(gè)周期不同、分別代表臨床上常見(jiàn)波形輪廓的已識(shí) 別顱內(nèi)壓信號(hào)(周期、幅度、節(jié)拍起點(diǎn)等參數(shù)均已經(jīng)識(shí)別獲知)，這些信號(hào)也是采樣頻率為 400Hz的數(shù)字信號(hào)，將這些信號(hào)及其相應(yīng)參數(shù)輸入計(jì)算機(jī)，進(jìn)行低通濾波和采樣預(yù)處理，其 濾波器采用二階Butterworth低通濾波器，截止頻率為25Hz，采樣頻率為125Hz。從上述各 個(gè)已識(shí)別信號(hào)中選取20個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)(取K = 20)，分別提取每個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)前一周期和后一 周期的一段信號(hào)；其中第6個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)O6前一周期和后一周期的一段信號(hào)為Λ。然后通過(guò) 再采樣或再插值處理將提取的各段信號(hào)的長(zhǎng)度統(tǒng)一為固定的200個(gè)采樣點(diǎn)(取N = 200)； 例如，經(jīng)計(jì)算節(jié)拍起點(diǎn)O6前一周期和后一周期的一段信號(hào)Λ中采樣預(yù)處理后包含的采樣點(diǎn) 數(shù)為212個(gè)，預(yù)定的模板信號(hào)統(tǒng)一長(zhǎng)度為200個(gè)采樣點(diǎn)，因此將信號(hào)段式再采樣為200個(gè)采 樣點(diǎn)，得到模板信號(hào)A6，其波形輪廓如圖6所示；由此得到20個(gè)模板信號(hào)。再按照步驟b) 所述方法建立每個(gè)模板信號(hào)中200個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)。關(guān)于模板信號(hào)的準(zhǔn)備工作完成后，接著進(jìn)行待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí)別。 先確定待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的首個(gè)檢測(cè)段，從待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的起始點(diǎn)提取時(shí)長(zhǎng)為60s的信號(hào) 段(取、=60s)作為首個(gè)檢測(cè)段歡1)，并通過(guò)自相關(guān)分析得到檢測(cè)段歡1)的近似周期E(I)。 檢測(cè)段對(duì)1)中前10秒的波形輪廓如圖7所示，從圖7中可見(jiàn)，在1000 1500采樣點(diǎn)之間存 在一段由于咳嗽引起的劇烈干擾信號(hào)，致使此間的幾個(gè)信號(hào)節(jié)拍已被較嚴(yán)重的破壞。接下來(lái)，以1.5倍近似周期乞(1)為判定時(shí)長(zhǎng)，計(jì)算出檢測(cè)段負(fù)1)中從起始處至 ⑴處的所有的局部最小值點(diǎn)；但由于待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)起始第一個(gè)近似周期中的波形
輪廓不完整，因此起始第一個(gè)近似周期中的局部最小值點(diǎn)無(wú)法提取其前一周期的完整信 號(hào)，便無(wú)法利用本發(fā)明方法進(jìn)行測(cè)試，所以將待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)起始第一個(gè)近似周期中的局 部最小值點(diǎn)舍去，得到檢測(cè)段匆1)中從起始處至1.5巧(1)處能夠作為識(shí)別對(duì)象的局部最小值 點(diǎn)有3個(gè)，分別為點(diǎn)81、82和S3，如圖8所示。然后，分別提取這3個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)； 以點(diǎn)S1為例，提取S1前一近似周期和后一近似周期的信號(hào)段$，計(jì)算其中經(jīng)采樣預(yù)處理后 包含的采樣點(diǎn)數(shù)為192個(gè)，小于預(yù)定的統(tǒng)一長(zhǎng)度200個(gè)采樣點(diǎn)，因此將信號(hào)段茂進(jìn)行插值處 理為200個(gè)采樣點(diǎn)，形成點(diǎn)S1的特征區(qū)S1 ；以相同方法分別形成點(diǎn)s2、s3的特征區(qū)S2和S3。 再按照步驟f)所述方法分別建立特征區(qū)Sp S2和S3中的200個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于各自局部最 小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)。計(jì)算點(diǎn)S1的特征區(qū)S1與20個(gè)模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)(本實(shí) 施例中，計(jì)算互相關(guān)系數(shù)時(shí)取加權(quán)系數(shù)λ =0.8)，得到特征區(qū)S1W 20個(gè)互相關(guān)系數(shù)中的 最大值是與模板信號(hào)A6的互相關(guān)系數(shù)Pli6 = 0. 22,即確定點(diǎn)S1的相似度C1 = Plj6 = 0. 07 ； 同樣，計(jì)算點(diǎn)s2、s3的特征區(qū)S2和S3分別與20個(gè)模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)，得到特征區(qū)S2的 20個(gè)互相關(guān)系數(shù)中的最大值是與模板信號(hào)A6的互相關(guān)系數(shù)P2,6 = 0. 16，S3的20個(gè)互相關(guān) 系數(shù)中的最大值也是與模板信號(hào)A6的互相關(guān)系數(shù)P3,6 = 0. 23，即確定點(diǎn)s2、S3的相似度分 別為C2 = P2,6 = 0. 16,C3 = P3,e = 0. 23。相比而言，C1 < C2 < C3，三者之中點(diǎn)S3的相似度 較大，將S3的相似度與預(yù)先設(shè)定的閾值Ctl進(jìn)行比較，Ctl取值為0. 20 ；由于C3 = 0. 23 > C0, 并非劇烈干擾點(diǎn)，從而局部最小值點(diǎn)S3被判定為檢測(cè)段匆1)的一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)。接下來(lái)，以局 部最小值點(diǎn)S3為起始點(diǎn)，計(jì)算出檢測(cè)段如)中點(diǎn)S3之后1.5巧(1)以內(nèi)的所有的局部最小值點(diǎn) 分別為s4、S5和s6，如圖9所示；則分別提取點(diǎn)s4、S5和S6的特征區(qū)為S4、S5和S6，再按照步驟f)所述方法分別建立上述每個(gè)特征區(qū)中的200個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于各自局部最小值點(diǎn)的 歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，分別計(jì)算點(diǎn)s4、S5和S6的特征區(qū)S4、S5和S6與各模板信號(hào)基于對(duì)數(shù)極 坐標(biāo)的互相關(guān)系數(shù)；通過(guò)計(jì)算，點(diǎn)s4、S5和S6的特征區(qū)均相對(duì)于模板信號(hào)A6的互相關(guān)系數(shù) 最大，即得 s4、S5 和 S6 的相似度分別為C4 = P4,6 = 0. 07、C5 = P5,6 = 0. 12 和 C6 = P6,6 = 0. 22。通過(guò)比較得知，相似度大小為C4 < C5 < C6，從而當(dāng)前1. 5倍近似周期中相似度最大 的局部最小值點(diǎn)為s6，并且C6 = 0. 22 > C0,即判定局部最小值點(diǎn)S6為檢測(cè)段釘1)的又一個(gè) 節(jié)拍起點(diǎn)。接著，再以局部最小值點(diǎn)S6為起始點(diǎn)，計(jì)算出檢測(cè)段如)中點(diǎn)S6之后以內(nèi) 的所有的局部最小值點(diǎn)87、88和S9進(jìn)行進(jìn)一步判定……判定節(jié)拍起點(diǎn)S33后，計(jì)算出檢測(cè)段 負(fù)1)中點(diǎn)S33之后1.5巧⑴以內(nèi)的所有的局部最小值點(diǎn)分別為s34、s35、s36、s37、S38和S39，如圖 10所示；再次重復(fù)上述步驟計(jì)算相似度的步驟，得到s34、s35、s36、s37、S38和S39的相似度分 別為C34 = 0. 08、C35 = 0. 11、C36 = 0. 17、C37 = 0. 14、C38 = 0. 12 和 C39 = 0. 07，通過(guò)比較 得知，相似度大小為C39 < C34 < C35 < C38 < C37 < C36，從而當(dāng)前1. 5倍近似周期中相似度最 大的局部最小值點(diǎn)為S36，但由于C36 = 0. 17 < C0,即判定局部最小值點(diǎn)S36為檢測(cè)段歡1)中 的一個(gè)劇烈干擾點(diǎn)，因此將點(diǎn)S36排除。再以局部最小值點(diǎn)S36為起始點(diǎn)，計(jì)算出檢測(cè)段歡1) 中點(diǎn)S36之后1.5巧(1)以內(nèi)的所有的局部最小值點(diǎn)s37、s38> s39>s40和S41進(jìn)行進(jìn)一步判定…… 由此遞推確定檢測(cè)段負(fù)1)中的87個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)，分別為s2、s5, s8,……、S275, S278, S286, S289和 S292 ；另還確定檢測(cè)段歡1)中存在3個(gè)劇烈干擾點(diǎn)，分別為s36、S41和S282 ；劇烈干擾點(diǎn)s36、S41 位于節(jié)拍起點(diǎn)S33與S44之間，是由于用力引起的起伏波動(dòng)干擾點(diǎn)；劇烈干擾點(diǎn)S282位于節(jié)拍 起點(diǎn)S278與S286之間。其中，檢測(cè)段歡1)前10秒以內(nèi)的節(jié)拍起點(diǎn)如圖11所示，檢測(cè)段匆1)前 10秒以內(nèi)各局部最小值點(diǎn)的相似度分布圖如圖12所示，結(jié)合圖11和12能夠看到，信號(hào)中 1000 1500采樣點(diǎn)內(nèi)節(jié)拍起點(diǎn)S33與S44之間的局部最大值點(diǎn)均被視為干擾點(diǎn)排除掉，因 此在點(diǎn)S33與S44之間不存在有意義的節(jié)拍起點(diǎn)。判定出待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)首個(gè)檢測(cè)段負(fù)1)中所有的節(jié)拍起點(diǎn)以后，以檢測(cè)段負(fù)1)中 最后一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)S282所在位置為起始點(diǎn)，從待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中提取點(diǎn)S282之后60s時(shí)長(zhǎng)的 信號(hào)段作為新的檢測(cè)段敘2)，準(zhǔn)備檢測(cè)新的檢測(cè)段歡2)中的節(jié)拍起點(diǎn)。此時(shí)更新近似周期的 值，以檢測(cè)段匆1)中最后3個(gè)正常周期時(shí)間間隔的平均值作為新的檢測(cè)段對(duì)2)的近似周期； 由于節(jié)拍起點(diǎn)S278與S286之間因存在劇烈干擾信號(hào)導(dǎo)致其間時(shí)間間隔R87超過(guò)1.5 E(I)，因此 T87并不是正常周期時(shí)間間隔，取節(jié)拍起點(diǎn)S275與S278的時(shí)間間隔T86、節(jié)拍起點(diǎn)S286與S289的 時(shí)間間隔T88和節(jié)拍起點(diǎn)S289與S292的時(shí)間間隔T89三者的平均值作為新的檢測(cè)段力(2)的平 均周期乃(2)5(2) 二全 χ(Γ86+Γ88+Γ89);然后，重復(fù)上述步驟，判定待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的檢測(cè)段歡2)中所有的節(jié)拍起點(diǎn)。同樣 由此遞推判定待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的檢測(cè)段歡3)、S(4), 5(5)……直至判斷出待測(cè)顱內(nèi)壓信 號(hào)中所有的節(jié)拍起點(diǎn)。最后，以待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中的各個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)為分割點(diǎn)，由計(jì)算機(jī)對(duì)待 測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割，并將分割后的待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行顯示和儲(chǔ)存處理。為了評(píng)估本發(fā)明方法的檢測(cè)性能，我們構(gòu)建了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)中待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的節(jié)拍起點(diǎn)數(shù)量為68132個(gè)，這些待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)的節(jié)拍起點(diǎn)已經(jīng)過(guò)臨床專家手工 標(biāo)記。利用本發(fā)明方法對(duì)待測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行節(jié)拍起點(diǎn)識(shí)別，然后將檢測(cè)結(jié) 果與專家標(biāo)記的節(jié)拍起點(diǎn)進(jìn)行比較，進(jìn)而評(píng)估本發(fā)明的檢測(cè)性能。我們將手工標(biāo)記的節(jié) 拍起點(diǎn)前后8ms設(shè)為容錯(cuò)區(qū)間，即由本發(fā)明檢測(cè)的起拍點(diǎn)與專家手工標(biāo)記的起拍點(diǎn)誤差 不大于8ms時(shí)認(rèn)為該檢測(cè)是正確的。本發(fā)明方法對(duì)此68132個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí)別精確度為 96. 82%，特異度為96. 20%，滿足臨床識(shí)別的要求。本發(fā)明方法不僅僅把顱內(nèi)壓信號(hào)中的幅值、局部最小值點(diǎn)等局部信息作為參考因 素，更結(jié)合了顱內(nèi)壓信號(hào)的波形輪廓進(jìn)行綜合分析，以點(diǎn)與點(diǎn)之間的差向量作為基礎(chǔ)特征， 該基礎(chǔ)特征具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性，能夠克服顱內(nèi)壓信號(hào)的基線漂移的影響；對(duì)差向量進(jìn) 行對(duì)數(shù)極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換來(lái)度量波形的相似性，這種度量對(duì)識(shí)別點(diǎn)鄰近的波形形態(tài)特征敏感，又 能捕獲波形的全局輪廓信息，同時(shí)對(duì)波形抖動(dòng)和變形具有魯棒性；在計(jì)算過(guò)程中還分別對(duì) 待測(cè)的局部最小值點(diǎn)之前與點(diǎn)之后的波形特征給予不同的權(quán)重，減弱點(diǎn)之前波形特征的權(quán) 重，增強(qiáng)點(diǎn)之后波形特征的權(quán)重，從而削弱顱內(nèi)壓信號(hào)節(jié)拍尾部干擾點(diǎn)對(duì)識(shí)別的影響，進(jìn)一 步提高節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí)別準(zhǔn)確率，進(jìn)而準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)了對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí)別；同時(shí)，還 通過(guò)設(shè)置恰當(dāng)?shù)拈撝担軌蜻M(jìn)一步有效排除干擾點(diǎn)，有利于進(jìn)一步提高節(jié)拍起點(diǎn)的識(shí)別準(zhǔn) 確率。需要特別強(qiáng)調(diào)的是，在計(jì)算局部最小值點(diǎn)與模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)中，若將權(quán)重Wp的 值相應(yīng)提高G倍(G為大于0的任意值)，而沒(méi)有改變局部最小值點(diǎn)之前與點(diǎn)之后的權(quán)重關(guān) 系(點(diǎn)前權(quán)重小于點(diǎn)后權(quán)重)，同時(shí)相應(yīng)地將閾值Ctl提高G倍，則不會(huì)對(duì)計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生任何 影響；這樣通過(guò)數(shù)值擴(kuò)張或壓縮得到的所有方案在實(shí)質(zhì)上與本發(fā)明完全相同。最后說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照較 佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技 術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的宗旨和范圍，其均應(yīng)涵蓋在本 發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。
權(quán)利要求
一種顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于，將顱內(nèi)壓監(jiān)護(hù)儀采集的顱內(nèi)壓信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行低通濾波和采樣預(yù)處理，然后對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割，進(jìn)行逐拍分割的具體步驟包括a)建立K個(gè)互不相同的模板信號(hào)；每個(gè)模板信號(hào)是已識(shí)別的顱內(nèi)壓信號(hào)中一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)前后各一周期的一段信號(hào)，且該段信號(hào)通過(guò)采樣或插值處理為N個(gè)采樣點(diǎn)；其中，K≥2，N的取值范圍為100～1000；b)分別建立每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；c)對(duì)于待測(cè)的顱內(nèi)壓信號(hào)，從其起始點(diǎn)提取時(shí)長(zhǎng)為t0的信號(hào)段作為檢測(cè)段；然后對(duì)檢測(cè)段進(jìn)行自相關(guān)分析，計(jì)算檢測(cè)段的自相關(guān)函數(shù)中每相鄰兩個(gè)局部最大值之間的時(shí)間間隔，取所述時(shí)間間隔的平均值作為檢測(cè)段的近似周期；其中，t0的取值范圍為30～90s；d)計(jì)算出檢測(cè)段起中從始處至ε倍近似周期處的所有的局部最小值點(diǎn)；其中，ε的取值范圍為1.2～1.6；e)提取每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)；每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)是待測(cè)的顱內(nèi)壓信號(hào)中該局部最小值點(diǎn)前后各一近似周期的一段信號(hào)，且該段信號(hào)通過(guò)采樣或插值處理為N個(gè)采樣點(diǎn)；f)分別建立每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其局部最小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；g)分別計(jì)算每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與各個(gè)模板信號(hào)基于歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)的互相關(guān)系數(shù)，將每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與各個(gè)模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)中的最大值作為該局部最小值點(diǎn)的相似度；所述互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為且，其中，Pi，k為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)與第k個(gè)模板信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)；(βi，n，γi，n)為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中第n個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，βi，n為歸一化極徑，γi，n為極角；為第k個(gè)模板信號(hào)中第n個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，αk，n為歸一化極徑，為極角；k∈{1，2，...，K}，n∈{1，2，...，N}；Wp表示權(quán)重，其加權(quán)系數(shù)λ的取值范圍為0＜λ＜1；h)比較得出檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)相似度最大的一個(gè)局部最小值點(diǎn)，并將該局部最小值點(diǎn)的相似度與預(yù)先設(shè)定的閾值C0進(jìn)行比較；若其相似度大于閾值C0，即判定該局部最小值點(diǎn)為一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)；其中，閾值C0的取值范圍為0.1～0.4；i)以檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)相似度最大的一個(gè)局部最小值點(diǎn)為起始點(diǎn)，計(jì)算出其后ε倍近似周期以內(nèi)所有的局部最小值點(diǎn)；然后重復(fù)步驟e)～i)，由此判斷出檢測(cè)段中所有的節(jié)拍起點(diǎn)；j)在待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中，以當(dāng)前檢測(cè)段中最后一個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)所在位置為起始點(diǎn)，提取其后時(shí)長(zhǎng)為t0的信號(hào)段作為新的檢測(cè)段；并且，以當(dāng)前檢測(cè)段中最后3個(gè)正常周期時(shí)間間隔的平均值作為新的檢測(cè)段的近似周期；然后重復(fù)步驟d)～j)，由此判斷出待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)中所有的節(jié)拍起點(diǎn)；所述正常周期時(shí)間間隔是指相鄰兩個(gè)節(jié)拍起點(diǎn)之間不超過(guò)1.5倍且不小于0.5倍當(dāng)前近似周期時(shí)長(zhǎng)的時(shí)間間隔；k)對(duì)待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割，存儲(chǔ)并顯示待測(cè)顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割結(jié)果。FSA00000186987300011.tif,FSA00000186987300012.tif,FSA00000186987300021.tif,FSA00000186987300022.tif
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述步驟b)具體為bl)分別建立每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)，并 進(jìn)行均值歸一化處理；均值歸一化處理的計(jì)算公式如下 其中，(xk,n，yk, )為第k個(gè)模板信號(hào)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的笛卡爾相對(duì) 坐標(biāo)，(pk,n，0k,n)為與(xk,n，yk,n)相對(duì)應(yīng)的極坐標(biāo)；(pk,n'，ek, ')為(pk,n，ek, )經(jīng) 均值歸一化處理后的極坐標(biāo)；k e {1,2,... ,K},η e {1,2,... ,N}；b2)根據(jù)步驟bl)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)，分別將每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè) 采樣點(diǎn)投射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域，并進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)模板信號(hào)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì) 于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；歸一化處理的計(jì)算公式如下 其中，( , ，％， )為第k個(gè)模板信號(hào)中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于其節(jié)拍起點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極 坐標(biāo)，ak,n為歸一化極徑，氣 為極角；(lk,n，Vk,n)為第k個(gè)模板信號(hào)中第η個(gè)采樣點(diǎn)經(jīng)投 射后對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，極徑ξ k,n= IogPk,η'，極角Vk,n= ek>n‘ ；k e {1，2，...，K}， ne {1,2,...,N} ；lk,max和ξ k,min分別為第k個(gè)模板信號(hào)中各個(gè)采樣點(diǎn)經(jīng)投射后對(duì)應(yīng)的對(duì) 數(shù)極坐標(biāo)中極徑的最大值和最小值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述步驟f)具體為Π)分別建立每個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的笛 卡爾相對(duì)坐標(biāo)，并進(jìn)行均值歸一化處理；均值歸一化處理的計(jì)算公式如下 其中，(XiWyiJ為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中 第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的笛卡爾相對(duì)坐標(biāo)，(Pi,n，θ“)為與(Xi,n，Yi,n)相 對(duì)應(yīng)的極坐標(biāo)；(Pi,n'，Qi,/ )為(Pi,n，θ^η)經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)；η e {1，`2，· · ·，N}；f2)根據(jù)步驟Π)所得的經(jīng)均值歸一化處理后的極坐標(biāo)，分別將每個(gè)局部最小值點(diǎn)的 特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)投射到對(duì)數(shù)極坐標(biāo)域，并進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)局部最小值點(diǎn) 的特征區(qū)中的N個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)；歸一化處理的計(jì)算 公式如下 其中，(β ^n, Yi.J為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū) 中第η個(gè)采樣點(diǎn)相對(duì)于該局部最小值點(diǎn)的歸一化對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，為歸一化極徑，為 極角；(I,n，Vi,n)為檢測(cè)段中當(dāng)前ε倍近似周期以內(nèi)第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中 第η個(gè)采樣點(diǎn)經(jīng)投射后對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)，極徑Ii, n= IogPi,/，極角Vi,n= θ"'； ne {1,2,...,N} ； ξ ^ax和ξ ^in分別為檢測(cè)段中第i個(gè)局部最小值點(diǎn)的特征區(qū)中各個(gè)采 樣點(diǎn)經(jīng)投射后對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)中極徑的最大值和最小值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任一項(xiàng)所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述 低通濾波的截止頻率為20 50Hz。
5.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任一項(xiàng)所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述 預(yù)采樣預(yù)處理的采樣頻率為125 1000Hz。
6.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任一項(xiàng)所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述N 的優(yōu)選取值為200。
7.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任一項(xiàng)所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述 、的優(yōu)選取值為60s。
8.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任一項(xiàng)所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述 ε的優(yōu)選取值為1.5。
9.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任一項(xiàng)所述的顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法，其特征在于所述 步驟g)中加權(quán)系數(shù)λ的優(yōu)選取值為0.8，所述步驟h)中閾值Ctl的優(yōu)選取值為0.20。
全文摘要
本發(fā)明提供一種顱內(nèi)壓信號(hào)逐拍分割方法。該方法以點(diǎn)與點(diǎn)之間的差向量作為基礎(chǔ)特征，該基礎(chǔ)特征具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性，能夠克服顱內(nèi)壓信號(hào)的基線漂移的影響；同時(shí)，對(duì)差向量進(jìn)行對(duì)數(shù)極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換來(lái)度量波形的相似性，這種度量對(duì)鄰近的波形形態(tài)特征敏感，同時(shí)又能捕獲波形的全局輪廓信息并對(duì)波形抖動(dòng)具有魯棒性；此外，還分別對(duì)待測(cè)的點(diǎn)之前與點(diǎn)之后的波形特征給予不同的權(quán)重，以削弱顱內(nèi)壓信號(hào)節(jié)拍尾部干擾點(diǎn)對(duì)識(shí)別的影響，進(jìn)一步提高識(shí)別率；還通過(guò)設(shè)置恰當(dāng)?shù)拈撝颠M(jìn)一步排除出顱內(nèi)壓信號(hào)中的干擾點(diǎn)，避免導(dǎo)致逐拍分割混亂。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確的對(duì)顱內(nèi)壓信號(hào)進(jìn)行逐拍分割，有助于提高顱內(nèi)壓分析設(shè)備的檢測(cè)和分析能力。
文檔編號(hào)A61B5/03GK101879058SQ201010214610
公開(kāi)日2010年11月10日 申請(qǐng)日期2010年6月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月30日
發(fā)明者彭承琳, 楊力, 趙明璽 申請(qǐng)人:重慶大學(xué)