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        心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征提取與模式識(shí)別的研究進(jìn)展

        2019-04-26 00:26:34易力李祥何俊德李偉鄭大
        實(shí)用心電學(xué)雜志 2019年2期
        關(guān)鍵詞:電動(dòng)力學(xué)心電電信號(hào)

        易力 李祥 何俊德 李偉 鄭大

        心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的特征分析及識(shí)別算法,是一種基于心電信號(hào)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)診斷方法,可應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、異質(zhì)度特征的量化提取和心臟疾病(如急性冠脈綜合征)的輔助檢測(cè)。在心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的早期研究中,這種基于心電信號(hào)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)診斷方法展現(xiàn)出重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。本文綜述了國(guó)內(nèi)外有關(guān)心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的理論研究進(jìn)展,重點(diǎn)分析了心電動(dòng)力

        學(xué)信號(hào)的數(shù)據(jù)特征,以及對(duì)應(yīng)的識(shí)別算法在心臟疾病輔助診斷中的應(yīng)用。

        1 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的理論研究進(jìn)展

        1.1 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的研究背景

        心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)是基于心電信號(hào)產(chǎn)生的非平穩(wěn)信號(hào)。由于有限的、靜態(tài)的信號(hào)無(wú)法有效呈現(xiàn)心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的動(dòng)態(tài)信息,因此,為了更好地研究心臟在正常和病理情況下的心電動(dòng)態(tài)信息,研究人員建立了多種心電動(dòng)態(tài)模型[1-3]。1956年,F(xiàn)rank[1]構(gòu)建了立體心電向量圖,將橫軸、豎軸和前后軸垂直相交后構(gòu)成三維立體空間,可闡述心電圖的產(chǎn)生原理,在國(guó)內(nèi)外獲得廣泛認(rèn)同和采納。此后,Dower對(duì)Frank的立體心向量圖進(jìn)行了簡(jiǎn)化改良(保留了原有的A、E和I三個(gè)電極,在胸骨柄處增加了S電極),設(shè)計(jì)出EASI導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)。新的導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)可直接記錄E-S、A-S和A-I三個(gè)雙極導(dǎo)聯(lián)的心電圖,并可衍生出常規(guī)12導(dǎo)聯(lián)和其他需要的導(dǎo)聯(lián)心電圖[2]。然而,這些心電動(dòng)態(tài)模型易受個(gè)體差異性的干擾,自身參數(shù)也難以靈活調(diào)整[1-10],因此制約了其臨床應(yīng)用。為此,Ghadrdoost等[3]在心電向量圖的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出心電CGM圖(cardiogoniometry圖),可采集到形狀參數(shù)、幅值等心電信號(hào)特征信息,被用于心臟疾病的檢測(cè)[4]。

        1.2 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的基本原理

        圖1 健康人(A)和心肌缺血患者(B)的心電動(dòng)力學(xué)圖[9]

        2 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的研究現(xiàn)狀

        2.1 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征及其量化價(jià)值的研究

        已有研究表明,心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的數(shù)據(jù)特征包括時(shí)間離散量化特征、時(shí)間異質(zhì)度、空間離散量化特征、空間異質(zhì)度及圖像特征等[11-13]。這些數(shù)據(jù)特征對(duì)呈現(xiàn)心臟電活動(dòng)非線性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)量化信息具有重要意義。2016年,文斯民[11]在基于確定學(xué)習(xí)的心肌缺血早期診斷系統(tǒng)的研究中,提取了心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的時(shí)間離散度和空間離散度這兩種數(shù)據(jù)特征,并計(jì)算它們的離散數(shù)值,作為心肌缺血早期診斷的參考信息,同時(shí)為心肌缺血所引發(fā)心臟疾病的早期篩查提供理論指標(biāo)。在上述研究基礎(chǔ)上,王聰?shù)萚12]在心臟電活動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的病理特征量化提取的研究中,進(jìn)一步用數(shù)學(xué)函數(shù)模擬了心肌缺血患者心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)的時(shí)間及空間的離散量化特征,并通過(guò)有效的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練,獲得心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的量化區(qū)間,從而對(duì)心電動(dòng)力學(xué)圖像進(jìn)行量化分析,實(shí)現(xiàn)了對(duì)心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)的定量描述。2018年,龔瑩嵐等[13]進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練狀態(tài)研究,采集了運(yùn)動(dòng)員在一定運(yùn)動(dòng)負(fù)荷訓(xùn)練后的多導(dǎo)聯(lián)心電圖ST-T段或T波數(shù)據(jù),并構(gòu)建心電動(dòng)力學(xué)模型,獲取運(yùn)動(dòng)員的心電動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù),并計(jì)算心電動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)的時(shí)間及空間異質(zhì)度的量化數(shù)據(jù),最終得到運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練負(fù)荷監(jiān)測(cè)指標(biāo),用于評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練負(fù)荷。

        2.2 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的其他相關(guān)研究

        盡管心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的數(shù)據(jù)特征對(duì)有關(guān)心臟電活動(dòng)非線性系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的量化價(jià)值的研究十分重要,但Wen等[14]研究表明,心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的圖像特征同樣重要。他們對(duì)運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的心臟功能進(jìn)行監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)在某些條件下,心電動(dòng)力學(xué)圖像的測(cè)試準(zhǔn)確性高于心電圖。Wen等[14]以17名14~28歲的運(yùn)動(dòng)員作為試驗(yàn)對(duì)象,分別在高強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)前、運(yùn)動(dòng)后2 h和運(yùn)動(dòng)后14 h提取試驗(yàn)對(duì)象的CDG圖像和血檢指標(biāo)數(shù)據(jù),結(jié)果表明,當(dāng)以肌酸磷酸激酶-MB同工酶和高敏肌鈣蛋白I作為標(biāo)準(zhǔn)時(shí),CDG圖像的測(cè)試準(zhǔn)確率約80%。這為運(yùn)動(dòng)員強(qiáng)度訓(xùn)練后的醫(yī)療保健提供了新的參考指標(biāo)。此外,在心臟電活動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的病理特征量化提取的研究中,王聰?shù)劝l(fā)現(xiàn)健康人的心電動(dòng)力學(xué)圖像更趨于規(guī)則、完整的形態(tài);而有心肌缺血等癥狀的患者,心電動(dòng)力學(xué)圖像則呈現(xiàn)雜亂無(wú)序的狀態(tài),表現(xiàn)出一定的混沌特性[9-12]。

        3 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的提取與分析

        心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的數(shù)據(jù)特征能反映數(shù)據(jù)背后所隱藏的心臟疾病的病理規(guī)律[12-14],為心臟疾病的早期診斷等臨床應(yīng)用提供有指導(dǎo)性的病理考量參數(shù)。下面介紹時(shí)間離散量化特征、空間離散量化特征和時(shí)間異質(zhì)度這幾種心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的提取與分析。

        3.1 時(shí)間離散量化特征的提取與分析

        3.2 空間離散量化特征的提取與分析

        空間離散量化特征主要用于表示心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)相空間相鄰軌跡的平均指數(shù)發(fā)散率的數(shù)值特征。它可用來(lái)分析心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的混沌運(yùn)動(dòng)量化數(shù)據(jù)的特征,常被用于心肌缺血等心臟疾病的早期篩查。2017年,王聰?shù)萚12]按如下步驟對(duì)空間離散量化特征進(jìn)行了提取:

        3.3 時(shí)間異質(zhì)度的提取與分析

        時(shí)間異質(zhì)度是以傅里葉變換系數(shù)為基礎(chǔ),刻畫(huà)圖像數(shù)據(jù)信息的時(shí)間周期性變化。龔瑩嵐等[13]采用數(shù)學(xué)函數(shù)arg min來(lái)刻畫(huà)運(yùn)動(dòng)員心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的時(shí)間異質(zhì)度特征,通過(guò)計(jì)算ST-T環(huán)或T環(huán)的空間異質(zhì)度(spatial heterogeneity index,SI)和時(shí)間異質(zhì)度(time heterogeneity index,TI),得到運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練負(fù)荷監(jiān)測(cè)指標(biāo)E。E=a×TI-b×SI+c,其中a、b和c為可變系數(shù)。根據(jù)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練負(fù)荷監(jiān)測(cè)指標(biāo)E與血檢結(jié)果的一致性,確定a、b和c的值,并在此基礎(chǔ)上制定或調(diào)整相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練計(jì)劃[13]。

        4 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的模式識(shí)別及其臨床應(yīng)用

        關(guān)于心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的模式識(shí)別,其研究重點(diǎn)在于構(gòu)建心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)特征識(shí)別模型[15-16]。目前,多數(shù)學(xué)者側(cè)重于心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征的提取與分析方面的研究,關(guān)于將識(shí)別模型應(yīng)用于疾病輔助診斷的研究還十分有限。

        4.1 模型構(gòu)建與目標(biāo)數(shù)據(jù)識(shí)別

        4.2 心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的圖像模型在遠(yuǎn)程心肌缺血檢測(cè)中的應(yīng)用

        基于心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)識(shí)別模型的相關(guān)研究,雷鵬[19]在遠(yuǎn)程心肌缺血檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的研究中,利用心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的圖像模型對(duì)心肌缺血開(kāi)展遠(yuǎn)程檢測(cè):首先,采用“客戶端-服務(wù)器”模式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,用戶通過(guò)客戶端上傳心電數(shù)據(jù)到服務(wù)器,服務(wù)器采用差分閾值法得到心率數(shù)據(jù)等信息;然后,采用確定學(xué)習(xí)方法對(duì)心電圖的ST-T段進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,獲得心電動(dòng)力學(xué)圖像數(shù)據(jù);最后,根據(jù)心電動(dòng)力學(xué)圖像的數(shù)據(jù)特征,由客戶端輸出心電圖、心率信息和心電動(dòng)力學(xué)圖,并出具心肌缺血的檢測(cè)報(bào)告。盡管該心肌缺血檢測(cè)系統(tǒng)在一定程度上解決了心電圖早期篩查心臟疾病敏感度過(guò)低的問(wèn)題,但由于該檢測(cè)系統(tǒng)所提供的心電動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)的量化判定信息有限,因此尚不足以用于臨床判定心臟疾病的病情。

        5 討論

        關(guān)于心電動(dòng)力學(xué)信號(hào),現(xiàn)有的研究主要是對(duì)心電動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘和統(tǒng)計(jì)分析,涉及的數(shù)據(jù)特征主要包括時(shí)間離散特征、空間離散特征、時(shí)間異質(zhì)度和空間異質(zhì)度等[14, 17-18]。關(guān)于心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)特征的提取方法,現(xiàn)有研究主要是采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法,再現(xiàn)心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律。在基于心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)特征的量化識(shí)別算法的研究方面,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用動(dòng)態(tài)模式數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建和動(dòng)態(tài)模式的殘差識(shí)別等方法,對(duì)心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和歸類。

        盡管心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的特征分析及模式識(shí)別的臨床應(yīng)用還十分有限,但其仍具有良好的發(fā)展前景。心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)比心電信號(hào)的敏感性更高,健康人群和心肌缺血引發(fā)心臟疾病(如急性冠脈綜合征)患者的心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)之間存在顯著性差異:前者的心電動(dòng)力學(xué)圖像趨向于規(guī)則完整;后者的心電動(dòng)力學(xué)圖像呈現(xiàn)雜亂無(wú)序的狀態(tài),具有一定的混沌特性。此外,在眾多反映心電信號(hào)混沌性變化的指標(biāo)[15-16, 20]中,研究者多采用近似熵來(lái)研究心電信號(hào)中時(shí)間序列的不規(guī)則性和復(fù)雜性,采用信息熵來(lái)衡量心電信號(hào)中離散隨機(jī)事件出現(xiàn)的概率;而心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)具有和心電信號(hào)一樣的周期性和隨機(jī)性,因此也可利用上述混沌指標(biāo)來(lái)表征其數(shù)據(jù)特征。

        然而,關(guān)于心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)的數(shù)據(jù)特征分析及模式識(shí)別的研究,目前仍存在一些挑戰(zhàn):能投入臨床應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型還不夠成熟;挖掘出的心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)特征的數(shù)據(jù)信息還比較有限;基于數(shù)據(jù)特征深度分析的再識(shí)別及再分類的相關(guān)研究困難重重。在未來(lái)的研究中,若能提高心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)擬合模型的準(zhǔn)確度,并能從心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)中挖掘出更豐富的數(shù)據(jù)特征及量化指標(biāo)(包括信息熵、近似熵等混沌特性指標(biāo)),那么將在混沌特征量化參數(shù)的層面上推動(dòng)心臟疾病的早期篩查,對(duì)病情風(fēng)險(xiǎn)和藥物療效的跟蹤評(píng)估也具有一定的臨床參考價(jià)值。進(jìn)一步,若能將心電動(dòng)力學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)特征應(yīng)用于人體重大疾病(如糖尿病、急性冠脈綜合征和心肌梗死等)的病情檢測(cè)和療效量化評(píng)估,則將使之發(fā)揮更大的臨床應(yīng)用價(jià)值。

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