申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2024-02-21

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN118044829A

主分类号：A61B5/389

分类号：A61B5/389;A61B5/394;A61B5/397;A61B5/00;G06F18/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于盲源分离与剥离策略的表面膈肌肌电去噪方法，包括：1、采集胸廓皮肤表面含有膈肌肌电图的多通道电生理信号；2、执行盲源分离算法获得若干源信号；3、对源信号进行聚类与挑选，得到参考信号；4、基于参考信号，使用带时域约束性FastICA算法获得更准确的呼吸、心电信号分量；5、将所有分量从初始信号中剥离，随后对残余的信号执行步骤2‑5直到达到终止条件；6、将结果集合中的呼吸信号分量累加，得到纯净完整的表面膈肌肌电信号。本发明将无创采集但包含高强度噪声的表面膈肌肌电进行去噪，获取纯净的膈肌肌电信号，以展现受试者呼吸相关的神经指令，为临床呼吸机的送气提供精准的控制信息。

主权项：1.一种基于基于盲源分离与剥离策略的表面膈肌肌电去噪方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤一：采集表面膈肌肌电信号，并使用频域分析法进行去噪，得到多通道表面膈肌肌电信号X＝[x1，x2，...，xi，...，xn]T，并作为初始信号，其中，xi表示滤除低频和高频噪声后的第i个通道的表面膈肌肌电信号，T表示转置；步骤二：执行第u次盲源分离算法，获取第u次分离下的若干源信号：步骤2.1：初始化：设置算法执行的总次数为umax，当前执行次数为u，并初始化u＝1；定义并初始化当前第u次执行盲源分离算法下的残余信号初始化呼吸信号分量剥离次数a＝0、心电信号分量剥离次数b＝0；定义并初始化呼吸信号源集合γ及其对应的解混向量集合ε均为空集；步骤2.2：利用式1对第u次分离下的残余信号进行扩展，得到第u次执行盲源分离算法下扩展的残余信号 式1中，K是延迟因子；表示第u次分离中第i通道的残余信号在延时K+1后的延迟信号；t是当前时刻；T表示转置；步骤2.3：计算第u次迭代中第i通道的残余信号的源信号从而得到第u次分离中残余信号的源信号其中，代表第u次执行盲源分离算法下的第i个解混向量；步骤三：使用聚类算法对第u次分离出的源信号Yu进行归类，并分别挑选出呼吸相关源信号和心电相关源信号，作为第u次分离下的参考信号；步骤3.1、对进行聚类，得到第u次分离下的F个簇；步骤3.2、计算第u次分离下的每个簇的平均序列分别与所获取的先验呼吸信号和先验心电信号的相似度，并判断是否存在平均序列与先验呼吸信号模板或先验心电信号模板匹配的簇；若存在平均序列与先验呼吸信号模板匹配的簇，则将a+1赋值给a后，执行步骤3.3；若存在平均序列与先验心电信号模板匹配的簇，则将b+1赋值给b后，执行步骤3.4；若都不存在，则执行步骤六；步骤3.3、从与先验呼吸信号模板匹配的簇中挑选出信噪比最高的一个源信号作为第u次分离下的第a次剥离的呼吸相关源信号后，执行步骤四；步骤3.4、从与先验心电信号模板匹配的簇中挑选出信噪比最高的一个源信号作为第u次分离下的第b次剥离的心电相关源信号后，执行步骤四；步骤四：将所述心电相关源信号或呼吸相关源信号作为第u次分离下的参考信号ru，从而利用参考信号ru在扩展的残余信号上执行带时域约束的FastICA算法，对应得到第u次分离下的第b次剥离的心电信号分量或第a次剥离的呼吸信号分量步骤五：将或从残余信号中剥离，得到第u+1次分离下的残余信号将u+1赋值给u，返回步骤2.2顺序执行，直到达到迭代次数上限umax为止；步骤六：将集合γ中的所有呼吸信号分量相加后，得到纯净完整的膈肌肌电信号F。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 基于盲源分离与剥离策略的表面膈肌肌电去噪方法

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