本發(fā)明涉及呼吸檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種呼吸率提取方法及裝置。
背景技術(shù)：
：呼吸是人體重要的生理過程，對(duì)人體呼吸的監(jiān)護(hù)檢測(cè)也是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)監(jiān)護(hù)技術(shù)的一個(gè)重要組成部分?；颊卟徽撌呛粑到y(tǒng)本身的病變或是其他重要臟器的病變發(fā)展到一定程度都會(huì)影響呼吸中樞。多臟器系統(tǒng)功能衰竭往往累及呼吸功能的衰竭，呼吸功能的衰竭又導(dǎo)致其他臟器功能的衰竭，互為因果。現(xiàn)有技術(shù)對(duì)呼吸運(yùn)動(dòng)主要使用下列方法檢測(cè)：阻抗容積法，用高頻恒流源測(cè)量胸部阻抗的變化來提取呼吸信息；傳感器法，使用溫度、壓力、濕度和氣流傳感器作為鼻孔傳感器；電容法，當(dāng)呼吸時(shí)導(dǎo)致電容值產(chǎn)生相應(yīng)的變化；呼吸音法：通過拾取呼吸音識(shí)別呼吸；超聲法，利用超聲波產(chǎn)生多譜勒現(xiàn)象，檢測(cè)出呼吸頻率。使用這些方法不但需要增加信號(hào)采集部件，而且受到運(yùn)動(dòng)和環(huán)境的影響，不適合用于日常監(jiān)護(hù)。大量臨床資料顯示，呼吸運(yùn)動(dòng)會(huì)引起心電圖的變化。通過心電圖，我們可以觀察到在呼吸周期內(nèi)由胸部運(yùn)動(dòng)和心臟位置變化所引起的心電波形峰峰值的改變。這是由于呼吸周期內(nèi),描述心臟電波主要傳播方向的心臟電軸旋轉(zhuǎn)造成QRS波群形態(tài)發(fā)生了變化。QRS波是指正常心電圖中幅度最大的波群，反映心室除極的全過程。正常心室除極始于室間隔中部，自左向右方向除極，故QRS波群先呈現(xiàn)一個(gè)小向下的q波。正常胸導(dǎo)聯(lián)QRS波群形態(tài)較恒定。從心電信號(hào)中提取呼吸信號(hào)(ECG-DerivedRespiration,EDR)是一種呼吸信號(hào)檢測(cè)技術(shù)，這種技術(shù)不需要專用傳感器和硬件模塊檢測(cè)呼吸信號(hào)，只需要用心電監(jiān)護(hù)儀獲取心電信號(hào)，避免了上述兩種檢測(cè)方法對(duì)人體的束縛，使動(dòng)態(tài)呼吸檢測(cè)成為可能。但現(xiàn)有從心電信號(hào)中提取呼吸信號(hào)的技術(shù)，在計(jì)算時(shí)主要采用波形法，該方法通過一段時(shí)間內(nèi)波形的平均值(即基線值)，來判定當(dāng)前呼吸波處于上升或下降趨勢(shì)，用極值的方法求得波形的波峰、波谷。根據(jù)一定的閾值條件來判定有效的波峰或波谷，再根據(jù)有效波峰或波谷的周期計(jì)算波形周期，從而得到呼吸率。這種算法雖然具有比較直觀、運(yùn)算量小的優(yōu)點(diǎn)，但在實(shí)際過程中獲取的呼吸波形或多或少會(huì)受到心電活動(dòng)的影響，當(dāng)波形出現(xiàn)基線漂移時(shí)，計(jì)算的基線值無法很快更新，會(huì)導(dǎo)致波形漏檢致使呼吸率值偏低，其結(jié)果會(huì)有較大偏差。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種呼吸率提取方法及裝置，可提高信號(hào)提取的精確度，以保證計(jì)算得到的呼吸率具有較高的準(zhǔn)確度。本發(fā)明提供了一種呼吸率提取方法，包括：接收原始心電信號(hào)，并對(duì)所述原始心電信號(hào)進(jìn)行工頻陷波后得到待提取的心電信號(hào)；根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波計(jì)算小波熵，并利用計(jì)算得到的所述小波熵獲得所述母小波的優(yōu)化參數(shù)，得到優(yōu)化后的母小波；利用所述優(yōu)化后的母小波對(duì)所述心電信號(hào)進(jìn)行小波變換，從所述心電信號(hào)中提取出呼吸信號(hào)；根據(jù)所述呼吸信號(hào)計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻的呼吸率。優(yōu)選地，在根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波計(jì)算小波熵，并利用計(jì)算得到的所述小波熵獲得所述母小波的優(yōu)化參數(shù)，得到優(yōu)化后的母小波之前，還包括：對(duì)所述心電信號(hào)進(jìn)行降采樣。優(yōu)選地，所述預(yù)先選擇的母小波為coif3小波。優(yōu)選地，所述根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波計(jì)算小波熵，并利用計(jì)算得到的所述小波熵獲得所述母小波的優(yōu)化參數(shù)，得到優(yōu)化后的母小波，具體包括：根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波進(jìn)行小波變換，得到相對(duì)于至少兩個(gè)信號(hào)分析頻率的小波系數(shù)；其中，所述母小波具有中心頻帶和帶寬兩個(gè)參數(shù)；根據(jù)與每個(gè)信號(hào)分析頻率對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)與所有信號(hào)分析頻率的小波系數(shù)之和的比值，得到一組概率分布序列；根據(jù)所述的一組概率分布序列得到小波熵，并計(jì)算所述小波熵取得最小值時(shí)，所述母小波的中心頻帶與帶寬的比值；根據(jù)得到的所述比值生成優(yōu)化后的母小波。優(yōu)選地，所述比值為4.43。優(yōu)選地，所述根據(jù)所述優(yōu)化后的母小波及預(yù)置的呼吸頻段對(duì)所述待處理心電信號(hào)進(jìn)行信號(hào)提取，得到呼吸信號(hào)，具體包括：根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理對(duì)所述待處理心電信號(hào)的采樣頻率進(jìn)行分層，計(jì)算得到每層的頻率范圍；依據(jù)每層的頻率范圍及預(yù)置的呼吸頻段確定小波分解和小波重構(gòu)所需的層數(shù)；根據(jù)所述小波分解所需的層數(shù)對(duì)所述優(yōu)化后的母小波進(jìn)行信號(hào)分解，得到按頻段劃分的多層波形；根據(jù)與所述小波重構(gòu)所需的層數(shù)對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)及分解得到的所述多層波形進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到呼吸信號(hào)。本發(fā)明還提供了一種呼吸率提取裝置，包括：工頻陷波單元，用于接收原始心電信號(hào)，并對(duì)所述原始心電信號(hào)進(jìn)行工頻陷波后得到待處理的心電信號(hào)；小波熵優(yōu)化單元，用于根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波計(jì)算小波熵，并利用計(jì)算得到的所述小波熵獲得所述母小波的優(yōu)化參數(shù)，得到優(yōu)化后的母小波；小波變換單元，用于利用所述優(yōu)化后的母小波對(duì)所述心電信號(hào)進(jìn)行小波變換，從所述心電信號(hào)中提取出呼吸信號(hào)；呼吸率計(jì)算單元，用于根據(jù)所述呼吸信號(hào)計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻的呼吸率。優(yōu)選地，還包括：降采樣單元，用于對(duì)所述心電信號(hào)進(jìn)行降采樣。優(yōu)選地，所述小波熵優(yōu)化單元具體包括：小波系數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波進(jìn)行小波變換，得到相對(duì)于至少兩個(gè)信號(hào)分析頻率的小波系數(shù)；其中，所述母小波具有中心頻帶和帶寬兩個(gè)參數(shù)；概率分布計(jì)算模塊，用于根據(jù)每層的小波系數(shù)與所有層的小波系數(shù)之和的比值，得到一組概率分布序列；小波熵計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述的一組概率分布序列得到小波熵，并計(jì)算所述小波熵取得最小值時(shí)，所述母小波的中心頻帶與帶寬的比值；母小波優(yōu)化模塊，用于根據(jù)得到的所述比值生成優(yōu)化后的母小波。優(yōu)選地，所述小波變換單元具體包括：頻段分層模塊，用于根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理及所述心電信號(hào)的采樣頻率進(jìn)行頻段分層，計(jì)算得到每層的頻率范圍；層數(shù)確定模塊，用于依據(jù)所述頻段分層每層的頻率范圍及通帶頻率確定小波分解和重構(gòu)所需的層數(shù)；信號(hào)分解模塊，用于根據(jù)與所述小波分解所需的層數(shù)及預(yù)先選擇的母小波進(jìn)行信號(hào)分解，得到按頻段劃分的多層波形；信號(hào)重構(gòu)模塊，用于根據(jù)與所述小波重構(gòu)所需的層數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)及分解得到的所述多層波形進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到呼吸信號(hào)。本發(fā)明提供的呼吸率提取方法及裝置，利用小波熵理論對(duì)用于進(jìn)行小波變換的母小波進(jìn)行優(yōu)化，使得優(yōu)化后的母小波為與待提取的呼吸信號(hào)的特征最匹配的小波，從而當(dāng)利用優(yōu)化后的母小波從心電信號(hào)中提取呼吸信號(hào)時(shí)，保證提取得到的呼吸信號(hào)具有較佳的真實(shí)度和精確度，進(jìn)而保證計(jì)算得到的呼吸率的準(zhǔn)確度，從而為生理或健康監(jiān)控提供準(zhǔn)確的依據(jù)。附圖說明圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的呼吸率提取方法的流程圖。圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的原始心電信號(hào)的波形圖。圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的工頻陷波后的待處理心電信號(hào)的波形圖。圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的小波熵與中心頻率-帶寬比的關(guān)系曲線圖。圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的呼吸信號(hào)的波形圖。圖6是本發(fā)明實(shí)施例提供的呼吸率提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明提供了一種呼吸率提取方法，用于從心電信號(hào)中提取出呼吸信息，由于呼吸作用引起的心電圖中的基線漂移，把呼吸信息看作是心電信號(hào)的低頻成分，通過去除呼吸頻率以外的信號(hào)，可以得到所需提取的呼吸信息。參見圖1，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種呼吸率提取方法，包括如下步驟：S101，接收原始心電信號(hào)，并對(duì)所述原始心電信號(hào)進(jìn)行工頻陷波后得到待提取的心電信號(hào)。參見圖2，為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的原始心電信號(hào)的波形圖。所述原始心電信號(hào)包含大量的工頻干擾，需要進(jìn)行50Hz工頻陷波，以濾除工頻干擾。參見圖3，為對(duì)所述原始心電信號(hào)進(jìn)行工頻陷波后的待提取的心電信號(hào)的波形圖。S102，根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波計(jì)算小波熵，并利用計(jì)算得到的所述小波熵獲得所述母小波的優(yōu)化參數(shù)，得到優(yōu)化后的母小波。在本發(fā)明實(shí)施例中，經(jīng)驗(yàn)證，coifN小波和dmey小波的提取效果較佳，且優(yōu)選地，以coif3小波基作為母小波時(shí)，具有最佳的提取效果。因而本發(fā)明實(shí)施例采用coif3小波基作為母小波。coif3小波基的表達(dá)式如公式1所示：其中，fc表示特征頻率，也是中心頻率，σt為高斯窗的標(biāo)準(zhǔn)差，通常取值為1，σf為帶寬，通常σf＝1/2π·σt。分析所述母小波可知，小波波形振蕩衰減的快慢由帶寬σf決定，波形的振蕩頻率由中心頻率fc決定。根據(jù)公式1可以計(jì)算coif3小波基的頻率分辨率(如公式2所示)和時(shí)間分辨率(如公式3所示)，其中，fs為采樣頻率，fi為信號(hào)分析頻率。在本發(fā)明實(shí)施例中，具體地，步驟S102可包括：S1021，根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波進(jìn)行小波變換，得到相對(duì)于至少兩個(gè)信號(hào)分析頻率的小波系數(shù)。其中，所述小波系數(shù)X(fi,t)可以通過對(duì)心電信號(hào)及母小波進(jìn)行內(nèi)積得到，fi為信號(hào)分析頻率。S1022，根據(jù)與每個(gè)信號(hào)分析頻率對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)與所有信號(hào)分析頻率的小波系數(shù)之和的比值，得到概率分布序列。在本發(fā)明實(shí)施例中，可用概率分布序列pi來表示小波系數(shù)，然后計(jì)算pi的值，pi的表達(dá)式如公式4所示，且pi具有不確定性。S1023，根據(jù)所述概率分布序列得到小波熵，并計(jì)算所述小波熵取得最小值時(shí)，所述母小波的中心頻帶與帶寬的比值。其中，小波熵H(P)的計(jì)算如公式5所示：這里，小波熵H(P)是母小波的中心頻率與帶寬的比值fc/σf的函數(shù)，對(duì)所述H(P)求最小值，并確定所述小波熵H(P)最小值時(shí)，所述fc/σf的值。如圖4所示，可知，當(dāng)中心頻率與帶寬的比值為4.43時(shí)，所述小波熵H(P)具有最小值。S1024，根據(jù)得到的所述比值生成優(yōu)化后的母小波。在本發(fā)明實(shí)施例中，基于Shannon小波熵概率最優(yōu)理論，可知當(dāng)Shannon小波熵達(dá)到最小值時(shí)，coif3小波的中心頻率-帶寬比達(dá)到最優(yōu)，對(duì)應(yīng)的基小波就是與特征成分最匹配的小波。S103，利用所述優(yōu)化后的母小波對(duì)所述心電信號(hào)進(jìn)行小波變換，從所述心電信號(hào)中提取出呼吸信號(hào)。具體地：S1031，根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理及所述待處理心電信號(hào)的采樣頻率進(jìn)行頻段分層，計(jì)算得到每層的頻率范圍。根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理，設(shè)所述心電信號(hào)的采樣頻率為fs，目標(biāo)頻段為f1-f2(Hz)，運(yùn)用小波變換分解的層數(shù)為N，由奈奎斯特定律可知，則有：f1＝(fs/2)/2N1(6)f2＝(fs/2)/2N2(7)N>N1(N1>N2)(8)即需要重構(gòu)的小波的層數(shù)為N2～N1層。S1032，依據(jù)所述頻段分層中每層的頻率范圍及預(yù)置的通帶頻率確定小波分解和重構(gòu)所需的層數(shù)。需要說明的是，由于直接采集的心電信號(hào)的采樣頻率較高(一般為500Hz)，會(huì)影響小波變換的效率，因此，在進(jìn)行小波變換前，可先進(jìn)行降采樣。假設(shè)所述心電信號(hào)被降采樣至100Hz，則fs為100Hz，信號(hào)最高頻率為50Hz，根據(jù)公式(6)、(7)、(8)可知，每一層對(duì)應(yīng)的頻段如下：頻段頻率范圍/Hz頻段頻率范圍/HzA10～25D125～50A21～12.5D212.5～25A30～6.25D36.25～12.5A40～3.125D43.125～6.25A50～1.625D51.625～3.125A60～0.8125D60.8125～1.625A70～0.40625D70.40625～0.8125A80～0.203125D80.203125～0.40625A90～0.10156D90.10156～0.203125由于呼吸信號(hào)的頻段范圍通常為0.1～0.4Hz，考慮到呼吸急促的情況，將頻段擴(kuò)展為0.1～0.8Hz，心電的頻率范圍為0.9～6Hz，因此，能夠很好地分離呼吸信號(hào)和心電信號(hào)，所以，選用第9、8、7層的近似系數(shù)(D9/D8/D7)來重構(gòu)信號(hào)。S1033，根據(jù)與所述小波分解所需的層數(shù)及預(yù)先選擇的母小波進(jìn)行信號(hào)分解，得到按頻段劃分的多層波形。在本發(fā)明實(shí)施例中，在分解時(shí)，可得到N層波形，此時(shí)，可提取N2～N1層對(duì)應(yīng)的波形來進(jìn)行重構(gòu)。S1034，根據(jù)與所述小波重構(gòu)所需的層數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)及分解得到的所述多層波形進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到第二呼吸信號(hào)。由步驟S1023可知，小波重構(gòu)所需的層數(shù)為第9、8、7層，此時(shí)，即可根據(jù)與所述小波重構(gòu)所需的層數(shù)對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)(通過計(jì)算心電信號(hào)與小波基的積得到)及分解得到的所述多層波形進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到呼吸信號(hào)。S104，根據(jù)所述呼吸信號(hào)計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻的呼吸率。在本發(fā)明實(shí)施例中，在獲得所述呼吸信號(hào)后，即可計(jì)算呼吸率R，具體為：通過求極值法在所述呼吸信號(hào)的波形圖中尋找呼吸信號(hào)的波峰(或者波谷)，參見圖5中的點(diǎn)標(biāo)記。通過提取最近生成的兩個(gè)波峰之間的時(shí)間間隔，得到周期T。根據(jù)采樣率換算即可得到實(shí)時(shí)的呼吸率R。例如：R＝60/T。本發(fā)明提供的呼吸率提取方法及裝置，利用小波熵理論對(duì)用于進(jìn)行小波變換的母小波進(jìn)行優(yōu)化，使得優(yōu)化后的母小波為與待提取的呼吸信號(hào)的特征最匹配的小波，從而當(dāng)利用優(yōu)化后的母小波從心電信號(hào)中提取呼吸信號(hào)時(shí)，保證提取得到的呼吸信號(hào)具有較佳的真實(shí)度和精確度，進(jìn)而保證計(jì)算得到的呼吸率的準(zhǔn)確度，從而為生理或健康監(jiān)控提供準(zhǔn)確的依據(jù)。請(qǐng)參閱圖6，本發(fā)明還提供一種呼吸率提取裝置100，包括：工頻陷波單元10，用于接收原始心電信號(hào)，并對(duì)所述原始心電信號(hào)進(jìn)行工頻陷波后得到待處理的心電信號(hào)。小波熵優(yōu)化單元20，用于根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波計(jì)算小波熵，并利用計(jì)算得到的所述小波熵獲得所述母小波的優(yōu)化參數(shù)，得到優(yōu)化后的母小波。小波變換單元30，用于利用所述優(yōu)化后的母小波對(duì)所述心電信號(hào)進(jìn)行小波變換，從所述心電信號(hào)中提取出呼吸信號(hào)。呼吸率計(jì)算單元40，用于根據(jù)所述呼吸信號(hào)計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)刻的呼吸率。優(yōu)選地，還包括：降采樣單元50，用于對(duì)所述心電信號(hào)進(jìn)行降采樣。優(yōu)選地，所述小波熵優(yōu)化單元20具體包括：小波系數(shù)計(jì)算模塊21，用于根據(jù)所述心電信號(hào)及預(yù)先選擇的母小波進(jìn)行小波變換，得到相對(duì)于至少兩個(gè)信號(hào)分析頻率的小波系數(shù)；其中，所述母小波具有中心頻帶和帶寬兩個(gè)參數(shù)；概率分布計(jì)算模塊22，用于根據(jù)每層的小波系數(shù)與所有層的小波系數(shù)之和的比值，得到一組概率分布序列；小波熵計(jì)算模塊23，用于根據(jù)所述的一組概率分布序列得到小波熵，并計(jì)算所述小波熵取得最小值時(shí)，所述母小波的中心頻帶與帶寬的比值；母小波優(yōu)化模塊24，用于根據(jù)得到的所述比值生成優(yōu)化后的母小波。優(yōu)選地，所述小波變換單元30具體包括：頻段分層模塊31，用于根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理及所述心電信號(hào)的采樣頻率進(jìn)行頻段分層，計(jì)算得到每層的頻率范圍；層數(shù)確定模塊32，用于依據(jù)所述頻段分層每層的頻率范圍及通帶頻率確定小波分解和重構(gòu)所需的層數(shù)；信號(hào)分解模塊33，用于根據(jù)與所述小波分解所需的層數(shù)及預(yù)先選擇的母小波進(jìn)行信號(hào)分解，得到按頻段劃分的多層波形；信號(hào)重構(gòu)模塊34，用于根據(jù)與所述小波重構(gòu)所需的層數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)及分解得到的所述多層波形進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到呼吸信號(hào)。本發(fā)明提供的呼吸率提取裝置100，利用小波熵優(yōu)化單元20對(duì)母小波進(jìn)行優(yōu)化，使得優(yōu)化后的母小波為與待提取的呼吸信號(hào)的特征最匹配的小波，從而當(dāng)利用優(yōu)化后的母小波對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行呼吸信號(hào)的提取時(shí)，可保證提取得到的呼吸信號(hào)具有較高的真實(shí)度和精確度，進(jìn)而保證計(jì)算得到的呼吸率的準(zhǔn)確度，從而為呼吸或生理監(jiān)控提供準(zhǔn)確的依據(jù)。以上所揭露的僅為本發(fā)明兩種較佳實(shí)施例而已，當(dāng)然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例的全部或部分流程，并依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬于發(fā)明所涵蓋的范圍。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計(jì)算機(jī)程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。其中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲(chǔ)記憶體(Read-OnlyMemory，ROM)或隨機(jī)存儲(chǔ)記憶體(RandomAccessMemory，RAM)等。當(dāng)前第1頁1 2 3