基于改进深度生成对抗网络的心电信号重构算法.docx_基于生成对抗网络的信号重构资源-CSDN文库

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1. 引言

睡眠是人类生命活动中必不可少的组成部分，好的睡眠有助于人类在白天保持身心健

康和大脑功能正常，在如今快速发展的社会，越来越多的学者开始关注人因生活或工作中

的压力加剧经历着睡眠障碍问题导致睡眠过程的质量变差的问题，如文献[1]。因此越来越

多的学者和医疗工作者

[2-6]

开始关注有关睡眠过程的研究，通过对睡眠过程各阶段生理指标

的分析来帮助治疗由睡眠障碍导致的相关疾病。

20 世纪 80 年代之前，文献[7]提出了使用心冲击图(BallistoCardioGraphy, BCG)来表征

人身体中的心脏、呼吸、体动等活动。心脏在跳动时，主动脉血管内中的血液被挤压从而

引起扩张和收缩以响应血液流动，此时身体会出现微弱的、有节奏的不自主运动，这种运

动可以通过心冲击图来体现，它是一种描述心脏在跳动过程中对人体表面产生力作用的方

法。如今，文献[8]提出了具有高精度测量和快速运算能力的 BCG 采集装置，随着有关

BCG 领域研究内容的数量不断增加，BCG 在心脏病检查中的意义也越来越重要。

文献[9]指出使用 BCG 能够在不影响使用者生活的同时，持续对人体生命体征参数进

行实时监测并对睡眠阶段进行分期。在测量 BCG 时无须专业人员的操作，日常监测到的

生命体征参数可以辅助专业医师对疾病的诊断和分析。但是非接触式的 BCG 采集设备易

被使用者体动和环境中的噪声干扰，采集到的心跳信号或呼吸信号比干扰信号更微弱。因

此在有关 BCG 信号处理领域中，从 BCG 信号里准确提取可用人体生命体征参数信息是研

究的重点。

目前，已经有多种算法可以用于分析和处理 BCG 信号，这些算法可大致分为两类：

非分解类算法和分解类算法。

对于非分解类算法，文献[10]使用无监督学习方法将 BCG 信号中的心跳信息采集出

来，在使用压力传感器采集到 BCG 信号后，该方法在已有的心跳处获得特征向量，结合

完全连接聚类找到其他心跳位置，实验结果表明只有 0.09%的心跳检测位置不正确。但是

有研究表明，聚类方法仅在低噪声条件下有效。文献[11]使用模板匹配方法提取 BCG 峰

值。文献[12]使用小波变换、倒谱、快速傅里叶变换和自相关函数利用 BCG 信号测量心

率，结果表明小波变换分析可以应对 BCG 信号的非线性和非平稳特性，可以为参考心电

图(ElectroCardioGram, ECG)设备提供接近的结果。

对于分解类算法，大多通过硬件设备采集 BCG 信号，进行心率的监测，文献[13]使

用小波变换等算法分解 BCG 信号。由于使用小波变换时选取小波基函数不同会导致检测

结果不同，文献[14]对 BCG 信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,

EMD)，从分解得到的各成分中提取出呼吸和心跳成分。文献[15]使用基于集合经验模态分

解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的希尔伯特-黄变换算法计算心率，发现

分解成分中的伪影在 EEMD 分解成分中得到增强并且比原始 BCG 信号中的伪影更易于检

测，但模态混叠问题并没有被完全消除，并且需要大量的计算时间。王春武等人

[16]

对一起

采集到的 BCG 和心电信号进行两者相关性的研究，为 BCG 信号在医疗领域的应用提供了

理论基础。Sadek 等人

[17]

提出最大重叠离散小波变换用于处理来自椅子头枕的 BCG 信号，

作者指出相对于使用 CEEMDAN，该方法可产生更好的噪声过滤结果，并且具有计算优

势。沈劲鹏等人

[18]

使用原始信号进行快速傅里叶变换分析，使用 EMD 分解后的分量按能

量关系对呼吸和心跳信号进行重构。姜星等人

[19]

使用 EMD 成功将 BCG 信号中的无用成分

去除。李倩等人

[20]

使用小波分解提取 BCG 信号的心动周期间隔，采用 1 维卷积神经网络

在 BCG 信号中找出有效的 ECG 信号特征。

国内外现有关 BCG 信号处理的文章大多关注心率的检测，并没有深入研究 BCG 信号

与 ECG 信号之间的潜在关联，因此本文选择使用生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,

GAN)的方法建立 BCG 与 ECG 信号之间的映射，探究如何用 BCG 信号准确重构出 ECG

信号的波形以及何时可以完全使用 BCG 信号来代替 ECG 信号进行睡眠状况分析。

2. ECG 与 BCG 信号

2.1 信号的生理基础

心脏是一种可以发生电生理活动的器官，其产生的传导电刺激导致心房和心室的收缩

完成跳动。心电图是描绘心脏在收缩和舒张过程(去极化和复极化过程)中产生的电流的波

形图。心脏每进行 1 次去极化复极化操作就会使 ECG 产生 1 次周期变化，这段心电图包含

了心脏产生电流的起始位置、流动方向、幅值大小和持续时间等在内的大量生理信息，如

图 1 所示。ECG 信号主要包含向上冲击的 P, R 和 T 波，以及两个向下冲击的 Q 和 S 波，

一般情况下将 Q 和 S 波与 R 波合并为 QRS 波，这几个波之间间隔的时间被认为是分析心

电图时使用的重要参数。

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