[发明专利]基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型和方法

说明书

本发明提供一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型和方法，构建了基于VCG的STT段以及CDG来共同表征预测冠状动脉循环障碍的模型，整合VCG时间异质度、VCG空间异质度、VCG样本熵、VCG近似熵和VCG异质度指数作为VCG特征集，整合CDG时间异质度、CDG空间异质度、CDG样本熵、CDG近似熵和CDG异质度指数作为CDG特征集，将VCG特征集和CDG特征集输入到经训练得到的冠状动脉循环障碍早期检测模型中得到输出值，基于输出值预测受试者是否存在冠状动脉循环障碍，可以准确、客观地实现冠状动脉循环障碍的早期检测。

技术领域

本申请涉及心电信号处理领域，特别涉及一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型和方法。

背景技术

冠状动脉主要包括心外膜下血管和冠状动脉微循环系统两部分，其各占心肌血容量的10％和90％。当心外膜血管出现狭窄或者冠状动脉微循环系统发生障碍则会导致心肌缺血，因此冠心病(CAD，经过冠状动脉造影检查心外膜血管狭窄大于等于50％)和冠状动脉微循环障碍(CMD)是导致心肌缺血的两个主要原因。临床针对心肌缺血的检测方法主要有心脏磁共振、PET以及冠脉微循环阻力指数等，但是大部分检测方法存在价格高，辐射或者有创等问题，因此不适合早期检测。

心肌缺血会导致心电图ECG出现缺血性改变，在心肌缺血早期主要是产生ECG信号，ST段或者T波改变，由于心电图ECG是一种心脏疾病常规的检测方法，具有经济，无创和便捷等优点，故利用心电图来检测心肌缺血是一种检测趋势。现有基于心电图的心肌缺血检测方法主要包括心肌缺血人工视觉检测方法和基于ECG特征的人工智能检测方法。相比ECG，使用心电矢量图(VCG)能够提供更好的检测灵敏度，因此常从心电矢量图提取的样本熵，时间异质度和空间异质度等指标用于心肌缺血检测。

然而现有心电矢量图提取的样本熵，时间异质度和空间异质度等指标主要用于CAD诱导的心肌缺血检测，同样的基于心电动力学图(CDG)的心肌缺血检测算法也主要是针对由心外膜血管狭窄也就是冠心病CMD诱导的心肌缺血，而未见相关的研究冠状动脉循环障碍CMD的研究和报道，如何检测冠状动脉循环障碍CMD对于心肌缺血检测和预防也有非常重要的意义。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型和方法，基于VCG特征和CDG特征构建了冠状动脉循环障碍早期检测模型，实现了无创地早期检测冠状动脉循环障碍的效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测方法，包括：

采集受试者的12导联ECG信号；

将12导联ECG信号转换为3导联VCG信号，截取VCG信号每个导联的ST-T段；

组合VCG三个导联的ST-T段组成三维ST-T环，基于三维ST-T环计算VCG时间异质度和VCG空间异质度；逐拍拼接VGG信号的每个导联的ST-T段组成对应的时间序列，标准化处理每一时间序列得到对应的导联时间序列；计算每一导联时间序列的VCG样本熵、VCG近似熵和VCG异质度指数；整合VCG时间异质度、VCG空间异质度、VCG样本熵、VCG近似熵和VCG异质度指数作为VCG特征集；

采用确定学习算法处理三个导联的ST-T段得到三维CDG环，基于三维CDG环计算CDG时间异质度和CDG空间异质度，对三维CDG环的每个通道的信号进行标准化处理后得到通道时间序列，计算通道时间序列的CDG样本熵、CDG近似熵和CDG异质度指数；整合CDG时间异质度、CDG空间异质度、CDG样本熵、CDG近似熵和CDG异质度指数作为CDG特征集；

将所述VCG特征集和所述CDG特征集对应的有效特征子集输入到经训练得到的冠状动脉循环障碍早期检测模型中得到输出值，基于输出值预测受试者是否存在冠状动脉循环障碍。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型的构建方法，包括以下步骤：