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心电和诱发电位的现代提取和分析技术研究

李章勇  
【摘要】:随着信号处理技术的发展,每一种新的信号处理技术都将很快应用到医学信号处理,并促使医学信号处理技术的革新。携带人体机能信息的生理信号总是通过复杂的模式混和在一起,而临床医师希望采用无创的、方便的方法获取生理信息,分析产生生理信号的信号源的功能状态,作出诊断结论。 独立成份分析(ICA)是上世纪90年代伴随盲信源分离问题而发展起来的一项统计信号处理技术。可以把混合信号分解为相互独立的成份,它强调分解出来的各分量之间的相互独立性。近年在通信,语音识别,生物信号处理等领域被广泛地应用于提取信息中的独立成份。医学信号是多源混和问题,其信号混和模型接近独立成份分析的统计数学原理。 从国际国内的医学信号处理应用来看,独立成份分析技术于生物医学信号处理,主要被用来分析脑电成份或脑功能信息的提取,也有学者采用独立成份分析消除脑电信号中的干扰。 小波变换(WT)是八十年代中后期发展起来的一项新的应用数学的分支,数学界公认它是泛函分析、样条分析、调和分析、数值分析、Fourier分析的完美结晶。是傅立叶变换革命性的继承和发展。在工程应用领域,特别是模式识别、量子物理,通信领域等众多非线性信号处理方面得到了最为广泛的应用。人类感觉系统过程机制和思维模式 WP=7 与小波分析颇有相似之处,因此小波变换也适合生物医学信息的提取。 本课题延续我室在生理信号深层次信息提取的研究方向,重点运用独立成份分析、小波变换、自适应技术探讨心电、诱发电位等电生理信号的现代提取和分析方法。本文所涉及的主要信号处理方法为独立成份分析,小波变换,自适应干扰对消(AIC)。本文的主要研究内容包括: 全面探讨了独立成份分析技术的理论,推导过程以及各种算法;简略介绍了小波变换基础知识,特别是本课题需要使用的一维小波多分辨分析和连续小波变换。 分析了心脏电信号模型,运用ICA技术分析了4道同步心电信号得到了分离的心电成分,进而采用ICA技术并联合小波去噪提取心房颤动信号。得到了单纯的心房颤动信号,单纯的房颤信号可以辅助临床诊断。 分析了自主神经系统对心脏的调控,结合盲信号分离模型采用ICA技术研究了从包含自主神经系统调控信息的心动周期信号中提取出分别表征交感和副交感神经活动的子信号。通过样本数为10的小样本实验研究,统计结果验证了分离出子信号的生理意义。 采用有创实验提取了单次兔皮层体感诱发电位,分析了皮层诱发电位的时频域特性。诱发成份时域变异性在一个刺激周期内随时间逐渐增大,诱发电位的频谱主要包括3个主要频谱包(0~14Hz,14~50Hz,50Hz以上)。叠加平均技术使信号产 WP=8 生波形融合,新波形产生,后发放成份消失等多种畸变。 采用三种现代信号处理方法研究诱发电位的单次提取。一维小波多分辨分析分解获取的单次信号,并重构出主要包括诱发成份、频带为0~60Hz的信号。所得信号经过连续小波变换进行局部时频特性分析可以确定诱发波形的波峰位置。提取信号的功率谱也包含三个频率包。因此结合多分辨分析和连续小波变换的技术路线可以完成诱发电位的单次提取。比较分析ICA和诱发电位模型后,提出了基于独立成份分析的少次提取诱发电位的方法,结果表明独立成份分析可以有效减少叠加平均次数,比如三次提取相当于30次叠加平均的效果。最后探讨基于自适应干扰对消处理的方法应用于诱发电位单次提取,AIC表现出模型简单以及较强的提取强干扰下微弱信号的能力,值得深入研究。最终,我们认为采用小波理论的方法是一种成功的单次诱发电位提取的现代方法。 本课题研究得到的创新观点主要体现在以下方面。 本文首次应用独立成份分析技术进行心脏电生理信号源的提取,获得了分离的房颤波,特别是分离出了被QRS波淹没的房颤信号,获得了独立的、时间上连续的时域心房颤动信号。以及心脏房室产生的分离信号源。ICA完成HPS信号的提取,体位实验以及统计分析均验证得到的两个独立成分分别代表两种植物神经系统的活动。 本文同时采用多种方法研究诱发电位的现代提取技术,最终 WP=9 采用小波技术能够成功实现诱发电位单次提取,采用AIC的技术表现出很好的应用能力。小波技术是一项功能强大,应用模式多样的技术,在使用时,需要考虑信号的具体情况,结合小波技术中的不同应用侧面,来完成信号的分析。最终生物医学信号处理将发展成联合多种信号处理技术来完成复杂的生物医学信号提取。 本文通过EPs模型的探讨阐明ICA提取诱发电位并非最佳选择,虽然国际上应用ICA研究EP提取是一个热点。我们研究结果表明ICA比较适合提取EPs中混和的ECG或动眼等大的特征固定的干扰,以及最多实现少次提取诱发电位,就像清华大学杨福生教授指出的一样。 在研究心房颤动波提取时,我们还得到:结合小波的滤波能力可以克服独立成份分析不能很好去除高斯噪声干扰的缺陷。 当然,本文仅仅探讨了部分现代信号处理方法在心电、诱发电位信号的深层次的信息提取方面的应用。关于这些方法的稳定性,实用性,还需在复杂多变的实际信号中进一步检验。


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