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基于深度学习的桡动脉脉搏波重构方法

中国医学物理学杂志 2024年第4期41卷 472-478页

作者：艾海明张清利宋现涛王野张松杨益民北京开放大学科学技术学院北京100081 首都医科大学附属北京安贞医院心内科北京100029 北京工业大学环境与生命学部北京100124

目的:针对从指端脉搏波重构出桡动脉脉搏波的难题,提出一种基于深度学习的重构方法。方法:使用四通道数据采集系统PowerLab分别无创采集指端脉搏波和桡动脉脉搏波,对脉搏波信号噪声源进行分析,利用去基线算法、小波变换去噪算法、归一... 详细信息

目的:针对从指端脉搏波重构出桡动脉脉搏波的难题,提出一种基于深度学习的重构方法。方法:使用四通道数据采集系统PowerLab分别无创采集指端脉搏波和桡动脉脉搏波,对脉搏波信号噪声源进行分析,利用去基线算法、小波变换去噪算法、归一化预处理算法,得到稳定的信号波形。设计变分自编码器(VAE)网络模型结构参数,利用十折交叉验证法对744例受试者数据进行训练,建立桡动脉脉搏波预测模型。设置学习率、随机失活、正则化项共3项超参数,对VAE网络模型进行优化。结果:186例受试者桡动脉脉搏波重构和同步检测结果表明:低阻型和高阻型指端脉搏波经VAE网络模型建模后5%K差、20%K差、K差总方差、FIT分别为49.10%、96.70%、89.74和75.80%;低阻型和高阻型指端脉搏波经VAE网络优化模型建模后5%K差、20%K差、K差总方差、FIT分别为48.50%、94.50%、73.74和66.30%。结论:VAE网络模型建模及其优化方法可用于桡动脉脉搏波重构,重构精度较高,并具有较强的鲁棒性和泛化能力。

关键词：深度学习脉搏波波形重构模型优化变分自编码器

基于BiLRCN和注意力机制的脉搏波血压测量

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测控技术 2024年第7期 23-30+70页

作者：陈晓王志雄杨瑶南京信息工程大学电子与信息工程学院南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

为了提高无创血压测量的精度，提出了基于双向长期递归卷积网络(Bidirectional Long-term Recurrent Convolutional Network, BiLRCN)和注意力机制的脉搏波血压测量方法。通过2个卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)层提取出光电容积脉搏信号的高维度特征，将其作为双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络的输入，通过BiLSTM提取输入序列前后向的特征信息进行预测；根据注意力机制自动分配权重的特征，给予重要时刻脉搏特征数据较大的权重，并通过2个全连接层得到血压的测量值。将所提出的方法与CNN、长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络、BiLSTM网络、长期递归卷积神经网络(Long-term Recurrent Convolutional Network, LRCN)方法进行了收敛速度和血压测量的对比实验。实验结果表明，所提出的方法较LRCN均方误差降低了21.63%,平均绝对误差降低了67.5%,确定性相关系数提高了0.42%。所提出的方法的收敛速度更快、血压测量精度更高。

关键词：深度学习脉搏波血压测量双向长期递归卷积网络注意力机制

一种基于新型检测算法的模块化的脉搏波预处理分析系统的设计与实现

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生物医学工程学杂志 2023年第3期40卷 529-535,543页

作者：江锋朱志斌张梦鸽冯静雯徐艺菲陈杭浙江大学生物医学工程与仪器科学学院杭州310027 生物医学工程教育部重点实验室杭州310027 浙江省心脑血管检测技术与药效评价重点实验室杭州310027

作为人体常见的电生理信号之一,光电容积脉搏波蕴含了血液微循环的细节信息,已在多种医学场景中得到了普遍应用,准确检测脉搏波波形并量化其形态特征是其中必不可少的步骤。本文以设计模式为原则,开发了模块化的脉搏波预处理分析系统。... 详细信息

作为人体常见的电生理信号之一,光电容积脉搏波蕴含了血液微循环的细节信息,已在多种医学场景中得到了普遍应用,准确检测脉搏波波形并量化其形态特征是其中必不可少的步骤。本文以设计模式为原则,开发了模块化的脉搏波预处理分析系统。系统将预处理分析过程各环节设计为相互独立的功能模块,以期具有兼容性与复用性。此外,本文改进了脉搏波波形的检测过程,提出了一种基于初筛—复核—决策的新型波形检测算法。经验证,该算法各模块设计合理,对波形的识别准确率高、抗干扰能力强。本文开发的模块化脉搏波预处理分析软件系统,可满足不同平台下的多种脉搏波应用研究的个性化预处理需求;提出的高准确率的新型算法也为脉搏波分析过程提供了新思路。

关键词：脉搏波信号预处理设计模式波形检测算法

基于频域特征图的高血压靶器官损伤脉搏波预测模型

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数据采集与处理 2023年第4期38卷 898-914页

作者：蔡书琛杨晶东翁雯浩齐晨浩尧明慧燕海霞上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海中医药大学基础医学院上海201203

针对高血压靶器官损伤时域脉搏波预测模型效率较低和分类精度较差的问题,本文提出了一种基于频域脉搏波特征图预测模型,实现高效无创辅助诊断。本文采用高斯滤波替换三角滤波,将脉搏波时域特征转换为频域矩阵特征图,并采用一种改进的Si... 详细信息

针对高血压靶器官损伤时域脉搏波预测模型效率较低和分类精度较差的问题,本文提出了一种基于频域脉搏波特征图预测模型,实现高效无创辅助诊断。本文采用高斯滤波替换三角滤波,将脉搏波时域特征转换为频域矩阵特征图,并采用一种改进的SiMAM注意力机制模型EfficientNetS,提高脉搏波全局特征提取能力。608例临床高血压靶器官损伤脉搏波样本经5-Fold交叉验证后分类模型评估指标F_(1)score、Accuracy、Precision、Sensitivity、曲线下面积(Area under the curve,AUC)值分别为:97.31%、98.72%、97.71%、97.04%、99.13%。与典型模型相比,本文方法具有较高的分类精度和泛化性能。此外,本文采用随机森林算法研究时域和频域特征与脉搏波分类相关性,深入挖掘潜在的影响高血压靶器官损伤分类的关键因素,发现高血压靶器官损伤的发病机理,为临床诊断提供有效支持。

关键词：高血压靶器官损伤脉搏波频域特征图迁移学习

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阻塞性睡眠呼吸暂停觉醒检测方法的研究进展

中华结核和呼吸杂志 2024年第6期47卷 554-559页

作者：许绍蓉彭程王彦贵州医科大学附属医院护理部贵阳550001 天津医科大学总医院呼吸与危重症医学科天津300052

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的主要特点是夜间间歇低氧及睡眠片段化。觉醒中断睡眠连续性,导致睡眠破碎,这可能会导致认知功能障碍、白天过度嗜睡以及心血管不良结局事件的发生,觉醒对于诊断OSA和降低并发症(包括心脏病和认知障碍)的发生... 详细信息

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的主要特点是夜间间歇低氧及睡眠片段化。觉醒中断睡眠连续性,导致睡眠破碎,这可能会导致认知功能障碍、白天过度嗜睡以及心血管不良结局事件的发生,觉醒对于诊断OSA和降低并发症(包括心脏病和认知障碍)的发生风险非常重要。传统的觉醒判读需要睡眠专家对整夜的PSG记录进行手动评分,耗时长且专家之间的一致性较低,因此寻找简便、高效、可靠的觉醒检测方法,可为临床医生提供有力的帮助。本文系统综述识别OSA患者觉醒的不同方法,包括自主神经标志物(脉搏传导时间、脉搏波波幅、外周动脉张力、心率等)及基于机器学习的自动觉醒检测系统,发现自主神经标志物可能在特定的亚群中更有益,深度人工网络仍然是未来自动检测觉醒的主要研究方法。

关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停临床医生自主神经动脉张力机器学习认知功能障碍脉搏波认知障碍

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基于深度学习的指-桡端脉搏波信号转换方法

中国医学物理学杂志 2023年第2期40卷 202-207页

作者：周韡鼎陈兆学上海理工大学健康科学与工程学院上海200093

针对目前市面上大多数脉搏波检测仪器检测的是指端脉搏波信号,提出一种基于卷积神经网络的指-桡端脉搏波信号转换方法,在仅获取指端脉搏波信号的情况下得到对应的桡动脉脉搏波信号。该方法主要由一维卷积神经网络通过端到端的训练实现,... 详细信息

针对目前市面上大多数脉搏波检测仪器检测的是指端脉搏波信号,提出一种基于卷积神经网络的指-桡端脉搏波信号转换方法,在仅获取指端脉搏波信号的情况下得到对应的桡动脉脉搏波信号。该方法主要由一维卷积神经网络通过端到端的训练实现,模型包含编码器、解码器和跳跃连接3个部分,通过编码器网络提取指端脉搏波信号的特征,再通过解码器网络将特征图进行扩展,并且利用跳跃连接的方式实现特征图的融合。采集60份指端和桡端的脉搏波信号进行实验,并与传递函数模型和弹性腔模型进行对比。实验结果表明,该模型转换所得的桡端脉搏波信号在MAE和PRD的指标上分别达到1.4%±0.3%和3.6%±1.2%,优于其他模型。研究表明,该模型能够较精确地实现指端脉搏波信号到桡端脉搏波信号的转化。

关键词：光电容积描记信号脉搏波脉诊深度学习

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从颈部多帧图像序列获取脉搏波信号

光学技术 2022年第3期48卷 317-322页

作者：陶嘉庆项华中郑刚上海理工大学上海市介入医疗器械工程研究中心上海200093

脉搏波是表征人体生理状况的重要指标,基于成像式的非接触式脉搏波检测技术在医疗健康领域具有重要的研究意义。鉴于目前非接触式获取脉搏波的方法存在波形细节丢失的缺点,提出一种利用近红外光源照明,多帧连续照相颈动脉搏动来获取脉... 详细信息

脉搏波是表征人体生理状况的重要指标,基于成像式的非接触式脉搏波检测技术在医疗健康领域具有重要的研究意义。鉴于目前非接触式获取脉搏波的方法存在波形细节丢失的缺点,提出一种利用近红外光源照明,多帧连续照相颈动脉搏动来获取脉搏波信号的方法。实验中,在波长为850nm的光源照明环境下,由工业级近红外相机远距离拍摄颈动脉搏动引起的表皮振动。选取感兴趣区域后提取到原始脉搏波信号,进而利用极大重叠离散小波变化对信号进行滤波处理,最终得到保留细节特征的脉搏波。对不同受试者的测量结果显示,方法获得的波形可以观察到主波、潮波及重搏波等特征,对于非接触式获取脉搏波具有重要的参考价值。

关键词：近红外非接触脉搏波极大重叠离散小波变换特征点

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结合多模态融合方式的脉搏波房颤识别

中国医学物理学杂志 2023年第10期40卷 1260-1269页

作者：张瑞芳梁永波崔谋陈真诚桂林电子科技大学生命与环境科学学院广西桂林541004 广西高校生物医学传感及智能仪器重点实验室广西桂林541004 广西人体生理信息无创检测工程技术研究中心广西桂林541004

针对心房颤动疾病诊断检测复杂,病理检查有创等问题,构建基于脉搏波与深度学习的心房颤动分类预测模型,实现对心房颤动疾病的准确预测。首先,通过脉搏波设备采集数据,与MIMIC-Ⅲ数据库数据共同构建PPG-AF数据集;其次,基于Pytorch深度学... 详细信息

针对心房颤动疾病诊断检测复杂,病理检查有创等问题,构建基于脉搏波与深度学习的心房颤动分类预测模型,实现对心房颤动疾病的准确预测。首先,通过脉搏波设备采集数据,与MIMIC-Ⅲ数据库数据共同构建PPG-AF数据集;其次,基于Pytorch深度学习框架构建用于房颤分类的ResNet-CBAM-1DCNN双通道卷积神经网络;最后,将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集,验证集和测试集,将脉搏波和其对应的格拉姆角场图作为输入,通过对网络结构和超参数的优化,在测试集中分类的F1分数达到了97.30%,准确度达到98.12%。本研究基于脉搏波信号与双通道卷积神经网络模型,能够实现对心房颤动疾病的准确诊断,有望为临床医师制定最佳治疗决策提供重要依据。

关键词：心房颤动深度学习脉搏波 Resnet-CBAM 格拉姆角场

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脉搏波理论在心血管疾病应用的研究进展

中华中医药学刊 2022年第4期40卷 61-65页

作者：王晓杰李超陈俊姜枫李运伦山东中医药大学山东济南250355 齐鲁工业大学山东济南250355 山东中医药大学附属医院山东济南250014

脉搏波包含着人体重要的生理病理信号,可以早期反应心血管功能变化,通过早期干预可有效延缓心血管事件链的进展,一直是近年心血管领域的研究热点。首先探究了脉搏波理论的起源和发展,其次阐述了脉搏波的形成机制,并对脉搏波的探测方法... 详细信息

脉搏波包含着人体重要的生理病理信号,可以早期反应心血管功能变化,通过早期干预可有效延缓心血管事件链的进展,一直是近年心血管领域的研究热点。首先探究了脉搏波理论的起源和发展,其次阐述了脉搏波的形成机制,并对脉搏波的探测方法做了简明概括,最后总结了基于脉搏波信号的心血管检测指标和应用领域。虽然历代研究者都做出了不懈努力,但包含了丰富生理病理信息的脉搏波信号还有待挖掘,以期能更好地服务于临床研究。

关键词：脉搏波心血管系统脉搏波传导速度反射波增强指数