本發(fā)明涉及生理信息監(jiān)控領(lǐng)域，特別是涉及一種心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

隨著社會的發(fā)展進(jìn)步，對慢性疾病尤其是心血管疾病的日常監(jiān)護(hù)和健康管理顯得尤為重要。

心電信號可以作為心血管疾病預(yù)防治療的最主要診斷依據(jù)，而心音信號可以作為判斷心血管疾病的一個(gè)十分重要的參考指標(biāo)。心電信號和心音信號中均蘊(yùn)含著許多心血管疾病的特征信息。

現(xiàn)有的心臟病情監(jiān)護(hù)分析往往僅通過單一模態(tài)的信號進(jìn)行監(jiān)測分析，即只監(jiān)測單一心電信號，或者是只監(jiān)測單一心音信號?；趩我荒B(tài)信號對心臟病情監(jiān)護(hù)分析，使得最終的分析結(jié)果的準(zhǔn)確性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中基于單一模態(tài)信號對心臟病情監(jiān)護(hù)分析得出的分析結(jié)果準(zhǔn)確性較低的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

采集模塊，用于采集心電信號和心音信號，并將所述心電信號和所述心音信號通過第一通信鏈路發(fā)送至混合特征提取模塊；

所述混合特征提取模塊，用于利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出所述心電信號和所述心音信號的混合特征，并將所述混合特征通過第二通信鏈路發(fā)送至分析模塊；

所述分析模塊，用于根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析所述混合特征，得出分析結(jié)果，并所述分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊；

所述人機(jī)交互模塊，用于顯示所述分析結(jié)果。

可選地，所述混合特征提取模塊包括：

心電信號特征提取單元，用于根據(jù)所述心電信號，提取出心電信號特征；

心音信號特征提取單元，用于根據(jù)所述心音信號，提取出心音信號特征；

特征分量提取單元，用于利用所述核多視圖不相關(guān)判別分析算法，基于所述心電信號特征和所述心音信號特征，分別提取出心電信號特征分量和心音信號特征分量；

混合特征計(jì)算單元，用于根據(jù)所述心電信號特征分量和所述心音信號特征分量，計(jì)算出所述混合特征。

可選地，所述分析模型包括：

比對單元，用于將所述混合特征與存儲于云數(shù)據(jù)庫中的所述病例數(shù)據(jù)進(jìn)行比對；

發(fā)送單元，用于將與所述混合特征比對一致的所述病例數(shù)據(jù)的病癥結(jié)果發(fā)送至所述人機(jī)交互模塊。

可選地，還包括：

報(bào)警模塊，用于根據(jù)所述分析結(jié)果，以預(yù)設(shè)報(bào)警方式，發(fā)出報(bào)警信號。

可選地，所述第一通信鏈路、所述第二通信鏈路以及所述第三通信鏈路均為無線通信鏈路。

此外，本發(fā)明還提供了一種心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測方法，該方法包括：

采集模塊采集心電信號和心音信號，并將所述心電信號和所述心音信號通過第一通信鏈路發(fā)送至混合特征提取模塊；

所述混合特征提取模塊利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出所述心電信號和所述心音信號的混合特征，并將所述混合特征通過第二通信鏈路發(fā)送至分析模塊；

所述分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析所述混合特征，得出分析結(jié)果，并所述分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊；

所述人機(jī)交互模塊顯示所述分析結(jié)果。

可選地，所述混合特征提取模塊利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出所述心電信號和所述心音信號的混合特征包括：

根據(jù)所述心電信號，提取出心電信號特征；

根據(jù)所述心音信號，提取出心音信號特征；

利用所述核多視圖不相關(guān)判別分析算法，基于所述心電信號特征和所述心音信號特征，分別提取出心電信號特征分量和心音信號特征分量；

根據(jù)所述心電信號特征分量和所述心音信號特征分量，計(jì)算出所述混合特征。

可選地，所述分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析所述混合特征，得出分析結(jié)果，并所述分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊包括：

將所述混合特征與存儲于云數(shù)據(jù)庫中的所述病例數(shù)據(jù)進(jìn)行比對；

將與所述混合特征比對一致的所述病例數(shù)據(jù)的病癥結(jié)果發(fā)送至所述人機(jī)交互模塊。

可選地，在所述分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析所述混合特征，得出分析結(jié)果，并所述分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊之后還包括：

報(bào)警模塊根據(jù)所述分析結(jié)果，以預(yù)設(shè)報(bào)警方式，發(fā)出報(bào)警信號。

可選地，所述第一通信鏈路、所述第二通信鏈路以及所述第三通信鏈路均為無線通信鏈路。

本發(fā)明所提供的一種心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)及方法，通過采集模塊采集心電信號和心音信號，并將心電信號和心音信號通過第一通信鏈路發(fā)送至混合特征提取模塊；混合特征提取模塊利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出心電信號和心音信號的混合特征，并將混合特征通過第二通信鏈路發(fā)送至分析模塊；分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析混合特征，得出分析結(jié)果，并分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊；人機(jī)交互模塊顯示分析結(jié)果。本申請基于兩個(gè)模態(tài)的心臟信號即心電信號和心音信號，對病情進(jìn)行監(jiān)護(hù)分析，提高了病情監(jiān)測的準(zhǔn)確率；且采用核多視圖不相關(guān)判別分析算法來融合多模態(tài)信號，使得各模態(tài)內(nèi)部特征信號具有最小冗余，計(jì)算處理速率較高。可見，本申請有利于提高病情監(jiān)測的準(zhǔn)確率。

附圖說明

為了更清楚的說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例所提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)的一種具體實(shí)施方式的結(jié)構(gòu)示意框圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例所提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測方法的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。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。

請參見圖1，圖1為本發(fā)明實(shí)施例所提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)的一種具體實(shí)施方式的結(jié)構(gòu)示意框圖，該系統(tǒng)包括：

采集模塊11，用于采集心電信號和心音信號，并將所述心電信號和所述心音信號通過第一通信鏈路發(fā)送至混合特征提取模塊。

需要說明的是，上述采集模塊可以包括心電信號采集單元和心音信號采集單元，分別用于采集心電信號和心音信號。更具體地，其可以分別表現(xiàn)為無線采集模塊。

上述第一通信鏈路以及下文的第二通信鏈路、第三通信鏈路均可以為無線通信鏈路，即各個(gè)采集模塊和混合特征提取模型、混合特征提取模塊和分析模塊、分析模塊和人機(jī)交互模型之間均是無線通信。更具體地，無線通信鏈路可以為wifi通信鏈路，即各個(gè)模塊間采用wifi進(jìn)行通信。

混合特征提取模塊12，用于利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出所述心電信號和所述心音信號的混合特征，并將所述混合特征通過第二通信鏈路發(fā)送至分析模塊。

上述混合特征可以具體為特征矩陣，其可以包括采用核多視圖不相關(guān)判別分析算法(kmuda)計(jì)算后得出的心電信號特征矩陣和心音信號特征矩陣。

在接收到心電信號和心音信號之后，可以分別基于心電信號和心音信號，提取出心電信號原始特征矩陣和心音信號原始特征矩陣，然后再采用kmuda算法，對心電信號原始特征矩陣和心音信號原始特征矩陣進(jìn)行計(jì)算，找出最終的心電信號特征矩陣和心音信號特征矩陣。

作為一種具體實(shí)施方式，上述混合特征提取模塊可以包括：心電信號特征提取單元，用于根據(jù)所述心電信號，提取出心電信號特征；心音信號特征提取單元，用于根據(jù)所述心音信號，提取出心音信號特征；特征分量提取單元，用于利用所述核多視圖不相關(guān)判別分析算法，基于所述心電信號特征和所述心音信號特征，分別提取出心電信號特征分量和心音信號特征分量；混合特征計(jì)算單元，用于根據(jù)所述心電信號特征分量和所述心音信號特征分量，計(jì)算出所述混合特征。

可以理解的是，基于心電信號提取心電信號特征矩陣以及基于心音信號提取心音信號特征矩陣為本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知，在此不再贅述。

在提取出心音信號特征矩陣(記為矩陣x)、心電信號特征矩陣(記為矩陣y)之后，采用kmuda算法，構(gòu)造出用于求取心電信號特征分量和心音信號特征分量的kmuda最優(yōu)化模型；然后再基于相應(yīng)的kmuda最優(yōu)化模型，通過構(gòu)造拉格朗日函數(shù)得出的特征特征值的特征向量模型，將該特征向量模型的最大特征值對應(yīng)的特征向量作為各個(gè)模態(tài)的所需提取特征分量；最后，根據(jù)兩個(gè)模態(tài)的特征向量，計(jì)算出混合特征矩陣。其具體計(jì)算過程可以如下：

首先，將心音信號特征矩陣x和心電信號特征矩陣y映射到高維特征空間中分別作為φx(x)＝[φx(x1),...,φx(xn)]和φy(y)＝[φy(y1),...,φy(yn)]。所期望的投影向量和可以表示為特征空間中所有訓(xùn)練樣本的線性組合，并且存在系數(shù)向量a＝[a¹,...,aⁿ]^t和b＝[b¹,...,bⁿ]^t。而和分別可以寫成如式(1)所示。

然后，可以采用kmuda算法尋找用于映射矩陣φ(x)和φ(y)的第r個(gè)投影向量對即各個(gè)模態(tài)信號內(nèi)部具有不相關(guān)性，故其應(yīng)滿足如下式(2)的約束條件。

其中，可以用sb、sw和st分別表示類間、類內(nèi)和總散射的矩陣。為心音信號特征矩陣x內(nèi)部散度矩陣，而心電信號特征矩陣y內(nèi)部散度矩陣。上述三個(gè)散射矩陣的具體形式可以如下式(3)所示。

其中，w＝diag(w1,w2,...,wk)，并且wi是具有等于(1/ni)的所有元素的(ni×ni)矩陣。而上述表達(dá)式中的項(xiàng)(l/n)在下面的計(jì)算中也被省略。

使用雙重表示和核矩陣，構(gòu)造出用于求取心電信號特征分量和心音信號特征分量的kmuda最優(yōu)化模型，其kmuda的優(yōu)化問題具體表示如下式(4):

其中，σ＝(tr(φx(x)^tφx(x)φx(x)^tφx(x))/tr(φy(y)^tφy(y)φy(y)^tφy(y)))，而w和散度矩陣與上文式(3)中是相同的，令kx＝φx(x)^tφx(x)和ky＝φy(y)^tφy(y)是與這兩個(gè)表達(dá)式相對應(yīng)的核矩陣。

接著，基于上述kmuda優(yōu)化問題，通過構(gòu)造拉格朗日函數(shù)，將求兩種模態(tài)信號的特征相關(guān)系數(shù)問題轉(zhuǎn)化為求特征值問題，即將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為相應(yīng)模態(tài)信號的特征分量。該特征向量方程可以如下式(5)所示。

其中：

da＝[a1,a2,...,ar-1]^t

db＝[b1,b2,...,br-1]^t

i＝diag(1,1,...,1)(6)

最終，基于上述特征向量方程求出的心音模態(tài)信號特征矩陣x的特征分量可以具體如下式(7)所示。

其中，k(xi,x)＝φx(xi)^tφx(x)。類似地，對于映射視圖φ(y)，也可以求出相應(yīng)的特征向量分量

求出兩個(gè)模態(tài)信號的特征分量和之后，接著可以計(jì)算出最終的混合特征矩陣。具體計(jì)算公式可以如下式(8)所示。

可以看出，采用kmuda算法提取混合特征，可以尋求出各模態(tài)信號中的最佳判別特征，且各個(gè)模態(tài)信號所提取的特征具有不相關(guān)性，進(jìn)而使得各個(gè)模態(tài)內(nèi)部特征信號具有最小冗余，加快了處理速率。

分析模塊13，用于根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析所述混合特征，得出分析結(jié)果，并所述分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊。

上述病例數(shù)據(jù)可以存儲于云數(shù)據(jù)庫。在該云數(shù)據(jù)庫中，存儲有海量歷史病例數(shù)據(jù)和對應(yīng)病例結(jié)果。病例結(jié)果和病例數(shù)據(jù)均是對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘得出的。

基于混合特征矩陣，可以在云數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行匹配比對，判斷是否有與該混合特征矩陣一致的病例數(shù)據(jù)，如果有，則可以將該病例數(shù)據(jù)對應(yīng)的病例結(jié)果作為最終的分析結(jié)果；如果沒有，則可以根據(jù)一定的判定規(guī)則，對混合特征矩陣進(jìn)行分析，得出最終的分析結(jié)果。

作為一種具體實(shí)施方式，上述分析模型可以包括：比對單元，用于將所述混合特征與存儲于云數(shù)據(jù)庫中的所述病例數(shù)據(jù)進(jìn)行比對；發(fā)送單元，用于將與所述混合特征比對一致的所述病例數(shù)據(jù)的病癥結(jié)果發(fā)送至所述人機(jī)交互模塊。

人機(jī)交互模塊14，用于顯示所述分析結(jié)果?？梢岳斫?，將分析結(jié)果顯示于顯示屏上后，醫(yī)護(hù)人員可以根據(jù)該分析結(jié)果，采取相應(yīng)的應(yīng)對措施。

為了及時(shí)有效地通知相關(guān)醫(yī)護(hù)人員，上述系統(tǒng)還可以包括報(bào)警模塊，用于根據(jù)所述分析結(jié)果，以預(yù)設(shè)報(bào)警方式，發(fā)出報(bào)警信號。

可以理解，上述預(yù)設(shè)報(bào)警方式可以是通過指示燈或者報(bào)警蜂鳴器，也可以具體通過其它形式，在此不作限定。

本發(fā)明實(shí)施例所提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)，通過采集模塊采集心電信號和心音信號，并將心電信號和心音信號通過第一通信鏈路發(fā)送至混合特征提取模塊；混合特征提取模塊利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出心電信號和心音信號的混合特征，并將混合特征通過第二通信鏈路發(fā)送至分析模塊；分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析混合特征，得出分析結(jié)果，并分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊；人機(jī)交互模塊顯示分析結(jié)果。該系統(tǒng)基于兩個(gè)模態(tài)的心臟信號即心電信號和心音信號，對病情進(jìn)行監(jiān)護(hù)分析，提高了病情監(jiān)測的準(zhǔn)確率；且采用核多視圖不相關(guān)判別分析算法來融合多模態(tài)信號，使得各模態(tài)內(nèi)部特征信號具有最小冗余，計(jì)算處理速率較高。

下面對本發(fā)明實(shí)施例提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測方法進(jìn)行介紹，下文描述的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測方法與上文描述的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)可相互對應(yīng)參照。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例所提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測方法的流程示意圖，該方法包括以下步驟：

步驟201：采集模塊采集心電信號和心音信號，并將心電信號和心音信號通過第一通信鏈路發(fā)送至混合特征提取模塊；

步驟202：混合特征提取模塊利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出心電信號和心音信號的混合特征，并將混合特征通過第二通信鏈路發(fā)送至分析模塊；

步驟203：分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析混合特征，得出分析結(jié)果，并分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊；

步驟204：人機(jī)交互模塊顯示分析結(jié)果。

作為一種具體實(shí)施方式，上述混合特征提取模塊利用核多視圖不相關(guān)判別分析算法，提取出所述心電信號和所述心音信號的混合特征可以具體為：根據(jù)所述心電信號，提取出心電信號特征；根據(jù)所述心音信號，提取出心音信號特征；利用所述核多視圖不相關(guān)判別分析算法，基于所述心電信號特征和所述心音信號特征，分別提取出心電信號特征分量和心音信號特征分量；根據(jù)所述心電信號特征分量和所述心音信號特征分量，計(jì)算出所述混合特征。

作為一種具體實(shí)施方式，上述分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析所述混合特征，得出分析結(jié)果，并所述分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊的過程可以具體為：

將所述混合特征與存儲于云數(shù)據(jù)庫中的所述病例數(shù)據(jù)進(jìn)行比對；

將與所述混合特征比對一致的所述病例數(shù)據(jù)的病癥結(jié)果發(fā)送至所述人機(jī)交互模塊。

作為一種具體實(shí)施方式，在上述分析模塊根據(jù)預(yù)存儲的病例數(shù)據(jù)，分析所述混合特征，得出分析結(jié)果，并所述分析結(jié)果通過第三通信鏈路發(fā)送至人機(jī)交互模塊之后還可以包括：

報(bào)警模塊根據(jù)所述分析結(jié)果，以預(yù)設(shè)報(bào)警方式，發(fā)出報(bào)警信號。

作為一種具體實(shí)施方式，上述第一通信鏈路、第二通信鏈路以及第三通信鏈路均可以無線通信鏈路。

本發(fā)明實(shí)施例所提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測方法，基于兩個(gè)模態(tài)的心臟信號即心電信號和心音信號，對病情進(jìn)行監(jiān)護(hù)分析，提高了病情監(jiān)測的準(zhǔn)確率；且采用核多視圖不相關(guān)判別分析算法來融合多模態(tài)信號，使得各模態(tài)內(nèi)部特征信號具有最小冗余，計(jì)算處理速率較高。

本說明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其它實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同或相似部分互相參見即可。對于實(shí)施例公開的裝置而言，由于其與實(shí)施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

專業(yè)人員還可以進(jìn)一步意識到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計(jì)算機(jī)軟件或者二者的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個(gè)特定的應(yīng)用來使用不同方法來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊，或者二者的結(jié)合來實(shí)施。軟件模塊可以置于隨機(jī)存儲器(ram)、內(nèi)存、只讀存儲器(rom)、電可編程rom、電可擦除可編程rom、寄存器、硬盤、可移動磁盤、cd-rom、或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)所公知的任意其它形式的存儲介質(zhì)中。

以上對本發(fā)明所提供的心臟信號遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)及方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹。本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對本發(fā)明進(jìn)行若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍。