[发明专利]呼吸信号质量评估方法

权利要求书

1.一种呼吸信号质量评估方法，其包括：

对待评估的呼吸信号进行加窗拆分，得到经分割的呼吸信号；

对该经分割的呼吸信号进行特征提取；

将所提取的特征值输入到经训练的呼吸信号质量评估模型中，得到分类得分score；

利用阈值L1、L2比较所述分类得分score，如果score＝L2，该呼吸信号判断为类别1，为信号质量好；如果L1≤scoreL2，该呼吸信号判断为类别2，信号质量中等；如果scoreL1，该呼吸信号判断为类别3，信号质量差；

所述特征值包括：离群点个数、对样本的基线进行线性回归拟合的得分和拟合系数、低于样本中值的峰值的个数、峰值的个数、峰值的中值与样本最小值的差与样本极差的比值、峰值的四分之三位数与样本最小值的差与样本极差的比值、峰值的四分之一位数与样本最小值的差与样本极差的比值、峰峰间期的中值、峰峰间期的四分之三位数、峰峰间期的四分之一位数、样本X的三阶标准矩阵、样本X的四阶标准矩阵、样本的相邻波峰之间片段的DTW相关性的中值、样本的相邻波峰之间片段的DTW相关性的四分之三位数、样本的相邻波峰之间片段的DTW相关性的四分之一位数、样本前3s数据的四分之三位数与四分之一位数的差值与极差的比值、样本后3s数据的四分之三位数与四分之一位数的差值与极差的比值，其中样本X取自经分割的呼吸信号；

样本X的三阶标准矩阵，计算方法如下：

μ为样本均值，δ为样本标准差，skewness表示样本X的三阶标准矩阵；

样本X的四阶标准矩阵，计算方法如下：

μ为样本均值，δ为样本标准差，kurtosis表示样本X的四阶标准矩阵；

所述经训练的呼吸信号质量评估模型为孤立森林模型。

2.根据权利要求1所述的呼吸信号质量评估方法，其特征在于：

所述加窗拆分为以30s的窗口长度对待评估的心电信号进行分割。

3.根据权利要求1所述的呼吸信号质量评估方法，其特征在于：

提离群点个数的提取和计算步骤如下：

①样本X的长度为N，记为u(1),u(2),...,u(N)；窗宽n＝3*fs；

②重构(N-2*n)维向量X(n),X(2),...,X(N-n-1),其中

X(i)＝[u(i-n),u(i-n+1),...,u(i+n-1)]；

③对于X(i)，统计满足以下条件的样本个数；

(u(j)mean(X(i))+3*std(X(i)))|(u(j)mean(X(i))-3*std(X(i)))；

④统计样本X中所有满足③条件的采样点的个数。

4.根据权利要求1所述的呼吸信号质量评估方法，其特征在于：

样本的相邻波峰之间片段的DTW相关性的中值的计算方法如下：

①样本X的长度为N，记为u(1),u(2),...,u(N)；窗宽n＝3*fs；

②重构(N-2)维向量X(1),X(2),...,X(N-2),其中X(i)＝[u(i),u(i+1)]；

③对于0≤i≤N-2，计算相邻X之间的DTW相关性X_DTW；

④计算所有X_DTW的中值，即为样本的相邻波峰之间片段的DTW相关性的中值。

5.根据权利要求1所述的呼吸信号质量评估方法，其特征在于：

样本前3s数据的四分之三位数与四分之一位数的差值与极差的比值的计算方法如下：

h_3s＝(percentile(x[0:s*fs],75)-percentile(x[0:s*fs],25))/(max(x)-min(x))，s为选取的窗长，s＝3，fs为呼吸信号采样频率，fs＝25Hz；其中h_3s为样本前3s数据的四分之三位数与四分之一位数的差值与极差的比值。

6.根据权利要求1所述的呼吸信号质量评估方法，其特征在于：

样本后3s数据的四分之三位数与四分之一位数的差值与极差的比值的计算方法如下：

t_3s＝(percentile(x[-s*fs:],75)-percentile(x[-s*fs:],25))/(max(x)-min(x))，s为选取的窗长，s＝3，fs为呼吸信号采样频率，fs＝25Hz；其中t_3s表示样本后3s数据的四分之三位数与四分之一位数的差值与极差的比值。