[发明专利]心磁信号噪声抑制中的信号选择性平均方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种心磁信号噪声抑制中的信号选择性平均方法，更确切地说，本发明涉及一种应用于心磁信号噪声抑制的信号选择性平均方法。

背景技术

超导量子干涉器件(Superconducting Quantum Interference Device，SQUID)是目前已知最灵敏的磁通传感器，典型低温超导SQUID的磁场灵敏度为3-5fT/sqrt(Hz)。作为SQUID的一个重要应用领域，经临床研究证明，心磁系统在心脏疾病诊断、功能研究等方面有独特的应用潜力【V.Pizzela etal，Supercond.Sci.Technol.14(2001)R79-R114】。

心磁系统采集获得的信号包括有用信号及噪声干扰，其中噪声包括白噪声、非白噪声、外界环境干扰，以及一些来自信号本身的变化、局部信号异常等。经过预处理后，心磁信号所得的结果中仍然存在一些‘顽固’噪声，如脉冲、随机出现的扰动及局部显著的信号毛刺等。为了消除这些干扰噪声，多周期平均处理得到了广泛地使用。

平均是生物医学信号处理过程中常用的提高周期或准周期信号质量的最常用方法之一，在心磁信号处理中被广泛使用。在心磁信号平均处理中，通过采集同步心电信号，以心电信号的R峰为基准进行截断平均。目前，最常用的方法主要是对全段信号进行平均处理，该方法使得这些顽固噪声引入到最后的平均结果中，造成信号失真。除此之外还有聚类分析法【DDiPietroPaolo，H-P Muller and S N Erne，Phys.Med.Biol.50(2005)2415-2426】，它是将每一个信号段按照信号特征划分为树形结构，但是由于过于精细造成复杂度较大，效率较低。

为此，探寻高效率、强实用性、易操作的心磁信号平均方法是本领域技术人员努力追求的目标之一，同时在实际应用和分析方面具有十分重要的意义，构筑成本发明的构思。

发明内容

本发明的目的在于提供一种心磁信号噪声抑制中的信号选择性平均方法，所提供的方法是一种在信号噪声抑制中的信号选择性平均方法，所述的方法基于模版匹配的方式，通过计算模版信号与被检信号之间的相似系数，经阈值判断剔除部分干扰周波进行平均，以实现可选择信号平均。

本发明所述的信号选择性平均方法是：

（1）查找与待处理心磁信号对应的参考心电信号R峰，以对应心电信号R峰为基准，将心磁信号分割为各个独立周波；进行心磁的单周波分段；

（2）将待处理信号进行全平均处理，获取的平均信号结果作为初级模版；

（3）计算每一原始分段周波信号与初级模版之间的相似系数，与设定的初阈值进行比较，识别并剔除波形变化较大的周波段，将保留下来的周波段进行平均，获得最终模版信号；

相似系数γ代表两者之间的相似程度，定义为：

γ=1-δ

δ为差值系数，反映了当前信号与模版信号在各时间点上的形状差异：

其中，C_k为模版信号，X_k为被检信号。在波形识别过程中，相似系数对信号的幅度变化及波宽更为敏感，对于波形变化的识别能力更强。

阈值大小决定信号选择剔除的程度，直接影响模版信号的优劣，因此选择合适的阈值是十分关键的。不合理的阈值可能造成选择不足或过选择的情况发生。选择过度，这使得信号保留的可用周波减少，所得结果的SNR较差，无法体现相干平均在抑制噪声、提高SNR方面的优势，相对于选择不足，过选择的危害更大。为了避免出现过选择现象，采用相对阈值，定义为：

Gate＝μ×γ_mean，0≤μ≤1

其中，γ_mean为相似系数序列的均值，μ为强度因子，可以根据实际数据的情况进行选择。

（4）重复步骤（3），模版匹配以最终模版代替初级模版获取最终的平均心磁信号。

为了验证本发明提供的选择性平均方法的可用性，图2(a)给出了一组模拟MCG信号及信号选择结果，通过模版匹配，可识别出存在明显干扰的周波。图2(b)分别给出了模拟心磁全平均结果、选择平均结果以及被剔除周波的平均结果。可以看到，全平均结果在波形上与该被剔除周波平均结果的曲线存在一定的关联，是造成波形失真的直接来源。选择性平均可以有效地识别存在局部干扰的周波并进行剔除，从而抑制干扰噪声的影响。与参考信号相比，选择平均可以更好的保持信号波形。