[发明专利]一种基于多尺度多重分形的HFECG信号特征频率检测方法

说明书

一种基于多尺度多重分形的HFECG信号特征频率检测方法，适用于心电信号的多尺度分析及有关疾病的检测中使用。采集HFECG信号并组成时间序列，对HFECG时间序列符号动力学运算并进行单峰映射，对一维符号序列进行非线性多尺度多重分形分析，计算一维符号序列在各尺度下的质量指数谱曲率参数，包括尺度因子的范围，根据尺度因子与特征频率得到所有HFECG信号的特征频率。有效通过一个频率尺度因子寻找与生命活动密切相关的多重分形特性谱参数，该参数对生理、病理活动状态具有敏感性。其步骤简单，检测效率高，能够有效提高临床上系统的诊断准确性。

技术领域

本发明涉及一种HFECG信号特征频率检测方法，尤其适用于一种心电信号的多尺度分析及有关疾病的检测中使用的基于多尺度多重分形的HFECG信号特征频率检测方法

背景技术

近几年研究发现，心电信号中存在非线性“共振”现象。该现象可简单描述如下：自然界中，万物都具有一个固有频率的属性。施加外力使它振动的频率叫做策动频率，属于受迫振动。当物体的策动频率等于其固有频率时，将产生“共振”现象，振幅达到最大，这时的策动频率就称为“共振频率”。生物体是自然界最复杂的非线性系统，同时HFECG信号作为心电波动幅度函数的描述，它同样具有共振频率的属性。对不同生理和病理条件下的人群，心脏各部位形体的形态不同、密度各异，并且还随着活动状态的变化，固有频率也各不相同，是非稳态的。经研究，相应于心脏各部位形态结构有共振的固有频率，非线性参数值随分析数据采样频率的变化而形成共振曲线分布状态(“U”型或倒“U”型)，并且在某一频率点上出现一个共振极值。该频点为生理、病理活动状态最为敏感的采样频率点，也就是相对应于生物体某一生理、病理活动状态时整体的采样共振频率(Sampling resonance frequency)点。不同人群心电系统具有不同的共振模式(曲线)和采样共振频率点。我们把该采样共振频率点统一命名为F_R，并将F_R/2(用F_C表示)称为HFECG信号“特征频率(Characteristicfrequency)”，这也是“多尺度”概念的本质所在。在此极值附近的一定区域内，对疾病的敏感性特别强，可作为对疾病早期诊断用。以上就是非线性参数在生命活动中的共振现象，该参数与代表生命活动密切相关的体表HFECG信号频率调制特性有关，我们依据此原理对不同人群建立心电信号的“非线性共振模型”，通过一频率尺度因子寻找其多重分形谱共振响应特征(频率)参数，进一步用于临床上诊断与检验。

分析国内外研究现状，我们认为有以下几个问题：

(1)传统的非线性动力学参数，在对生理时间序列的实时、有效性分析上均存在一些不足之处，且已有研究大部分局限在常规心电图信号，对其高频成份涉及较少。而高频心电图的最高频率分量可达2000Hz以上，这些细节点虽波动幅度不大，为几十个微伏，占整个心电信号波动范围的5％以内、且能量小于3％，但它们是突变点，具有较高的频率成份，它们的形态、数量与健康或疾病直接相关。远在常规心电图发生异常以前，HFECG就已经显示了许多心脏疾病的早期信息；

(2)以往的生物医学信号的非线性分析，仅注重在单一采样频率下复杂度的研究。这类方法对疾病的“特异性”较差，即只能大概判断有病和无病，至于是什么类型的心脏疾病、严重性程度难以区分和缺乏理论上合理的解释。我们认为，即使是取自同一个体、相同状态的HFECG信号，其在不同采样频率下的复杂度也是不一样的，那么一定存在某一个合适的采样频率点F_C，在这一采样频率下，更达到最好的疾病区分效果。该采样频率点即为HFECG信号的特征频率。研究生理信号的特征频率，进一步掌握它在内部与外界环境影响下、以及随生物体年龄、疾病或本身神经自律控制的变化规律，在临床上具有重要的诊断意义。

发明内容

针对现有技术的不足之处，提供一种步骤简单，计算复杂程度低，执行效率好的基于多尺度多重分形的HFECG信号特征频率检测方法。