[发明专利]一种具有心电信号去噪功能的心电监测系统

摘要

本发明公开了一种具有心电信号去噪功能的心电监测系统，包括三轴加速度传感器、心电监测器和智能终端。本发明利用三轴加速度传感器采集运动数据作为神经网络输入样本，通过格式转换和归一化方法在神经网络训练前对人体静止及运动时的动态心电数据进行预处理并使两者之间的偏差作为神经网络的监督，进而使用人工神经网络学习算法以比例共轭梯度的优化方式确立噪声模型，用监测得到的动态心电数据减去对应的运动噪声即完成去噪。整个系统简便且易于实现，能够有效地在心电监测过程中自动去除车辆运动噪声，得到精确的心电数据，为医生对心血管疾病的诊疗提供保证。

主权项

1.一种具有心电信号去噪功能的心电监测系统，包括三轴加速度传感器、心电监测器和智能终端，所述的三轴加速度传感器和心电监测器均与智能终端通过无线通讯连接；其特征在于：所述的心电监测器包括监测器主体和若干个心电采集电极，所述的监测器主体内设有主控模块、信号调理模块和蓝牙通讯模块；心电采集电极与信号调理模块连接，信号调理模块与主控模块连接，主控模块与蓝牙通讯模块连接；所述的心电采集电极用于拾取人体表的微弱心电信号，送入信号调理模块经过放大滤波处理后，由主控模块进行采样和数字信号处理，然后通过蓝牙通讯模块将心电信号传输给智能终端；所述的智能终端包括蓝牙通讯模块和处理器，所述的处理器包括：信号采集模块，用于通过智能终端内的蓝牙通讯模块收集心电监测器提供的心电数据、心电信号模拟发生器提供的对应各心率状态下的训练数据以及三轴加速度传感器提供的运动数据；所述的心电数据为用户日常在车辆运动时通过心电监测器检测得到的三通道心电检测信号段；所述的训练数据包括心电信号模拟发生器在静止时产生的处于任一心率状态下的m组三通道静止心电信号段以及在车辆运动时产生的处于任一心率状态下的m组三通道运动心电信号段，m为大于1的自然数；所述的运动数据包括三轴加速度传感器同步采集与心电信号模拟发生器在车辆运动时所产生的三通道运动心电信号段对应的三轴加速度信号段以及与心电监测器在车辆运动时所检测得到的三通道心电检测信号段对应的三轴加速度信号段；预处理模块，用于对所述的三通道静止心电信号段、三通道运动心电信号段、三通道心电检测信号段和三轴加速度信号段进行预处理；同时对于任一种心率状态，使该心率状态下预处理后的三通道运动心电信号段与三通道静止心电信号段对应作差，得到m组三通道心电运动噪声；神经网络训练模块，对于任一种心率状态，根据该心率状态下的三通道心电运动噪声以及预处理后的三轴加速度信号段通过人工神经网络学习算法进行训练，得到针对该心率状态关于三导联心电信号的车辆运动噪声模型；去噪模块，用于根据用户所处的心率状态将与三通道心电检测信号段对应的三轴加速度信号段输入对应的车辆运动噪声模型中输出得到一组三通道心电运动噪声，进而使所述的三通道心电检测信号段减去该三通道心电运动噪声即得到消除车辆运动噪声后的三通道心电数据；所述的预处理模块对三通道静止心电信号段、三通道运动心电信号段、三通道心电检测信号段和三轴加速度信号段进行预处理包括格式转换和归一化处理，以得到适当格式及范围内的数据信号；其中归一化处理基于以下表达式：其中：x为信号段中的任一信号值，xmin和xmax分别为信号段中的最小值和最大值，x'为对应x经归一化处理后的信号值；所述的神经网络训练模块通过人工神经网络学习算法进行训练的具体过程如下：(1)将预处理后与三通道运动心电信号段对应的m组三轴加速度信号段分为训练集和测试集且训练集大于测试集；(2)初始化构建一个由输入层、隐藏层和输出层组成的神经网络；(3)从训练集中任取一组三轴加速度信号段代入上述神经网络计算得到对应关于心电运动噪声的输出结果，计算该输出结果与该三轴加速度信号段所对应的三通道心电运动噪声之间的累积误差；(4)根据该累积误差通过梯度下降法对神经网络中输入层与隐藏层之间以及隐藏层与输出层之间的权重进行修正，进而从训练集中任取下一组三轴加速度信号段代入修正后的神经网络；(5)根据步骤(3)和(4)遍历训练集中的所有三轴加速度信号段，取累积误差最小时所对应的神经网络为车辆运动噪声模型；所述的神经网络训练模块对于训练得到的车辆运动噪声模型，将测试集中的三轴加速度信号段逐个代入该车辆运动噪声模型得到对应关于心电运动噪声的输出结果，使测试集中每一组三轴加速度信号段所对应的输出结果与三通道心电运动噪声进行比较，若测试集中有一定比例的三轴加速度信号段的比较结果小于等于阈值的话，则该车辆运动噪声模型最终确定；否则的话，利用心电信号模拟发生器和三轴加速度传感器采集更多的三通道静止心电信号段、三通道运动心电信号段和三轴加速度信号段经智能终端中的信号采集模块和预处理模块后以增加训练集的规模作为神经网络训练模块的输入进行训练。