危重病人生命體征信號(hào)質(zhì)量評(píng)估與分析.pdf

1、現(xiàn)代加強(qiáng)醫(yī)療病房應(yīng)用了大量的監(jiān)護(hù)設(shè)備對(duì)危重病人的生理和病理狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，然而由于監(jiān)護(hù)信號(hào)經(jīng)常受到噪聲、偽跡和數(shù)據(jù)缺失等的干擾，造成監(jiān)護(hù)參數(shù)的估值錯(cuò)誤，導(dǎo)致監(jiān)護(hù)儀錯(cuò)誤報(bào)警。有報(bào)道表明監(jiān)護(hù)儀報(bào)警假陽(yáng)性率有時(shí)竟高達(dá)86％。居高不下的錯(cuò)誤報(bào)警率不但剝奪了病人的正常休息，增加了病人和醫(yī)護(hù)人員的壓力，造成時(shí)間、資源上的浪費(fèi)，更為嚴(yán)重的是造成醫(yī)護(hù)人員對(duì)報(bào)警信號(hào)的不信任和麻痹大意，這嚴(yán)重影響了臨床醫(yī)生對(duì)真實(shí)危重報(bào)警的及時(shí)響應(yīng)和處理，大大降低了重癥監(jiān)護(hù)效

2、果。 本文從危重病人生命體征信號(hào)的質(zhì)量評(píng)估入手，導(dǎo)出了反映信號(hào)質(zhì)量高低的信號(hào)質(zhì)量指數(shù)(Signal Quality Index，SQI)，研究了基于SQI的在嚴(yán)重干擾存在時(shí)生命體征信號(hào)的估計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)嚴(yán)重心律失常錯(cuò)誤報(bào)警的抑制。 本文首先研究了心電(Electrocardiogram，ECG)與動(dòng)脈血壓(ArterialBlood Pressure，ABP)信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量評(píng)估方法，提出了通過(guò)比較對(duì)干擾敏感性不同的QRS識(shí)

3、別算法結(jié)果來(lái)確定心電信號(hào)質(zhì)量的思想，并綜合多導(dǎo)聯(lián)同步分析與比較、信號(hào)峰度分析和信號(hào)功率譜分析等方法導(dǎo)出了心電信號(hào)質(zhì)量指數(shù)；應(yīng)用模糊邏輯算法和啟發(fā)式約束算法對(duì)血壓信號(hào)進(jìn)行波形特征分析，導(dǎo)出了血壓信號(hào)質(zhì)量指數(shù)。信號(hào)質(zhì)量指數(shù)是一個(gè)介于0和1之間的數(shù)值，數(shù)值越大表明信號(hào)質(zhì)量越好，數(shù)值越小表明信號(hào)質(zhì)量越差。 導(dǎo)出SQI之后，研究了在嚴(yán)重干擾存在時(shí)生命體征信號(hào)的估計(jì)方法，主要研究了心率和動(dòng)脈血壓值的估計(jì)。直接從ECG或ABP信號(hào)的搏動(dòng)識(shí)別得

4、到的心率值和直接從ABP波形特征分析得到的血壓值很容易受到干擾的影響，造成估值的嚴(yán)重誤差?？柭鼮V波器可以避免干擾對(duì)信號(hào)估計(jì)的影響，提供對(duì)隨機(jī)信號(hào)的最佳估計(jì)，適用于對(duì)心率、血壓等心血管系統(tǒng)信號(hào)的估計(jì)。我們研究了應(yīng)用卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)心率和血壓估計(jì)的算法，提出了通過(guò)信號(hào)質(zhì)量指數(shù)調(diào)節(jié)卡爾曼濾波器增益系數(shù)的思想，當(dāng)信號(hào)質(zhì)量高時(shí)，使卡爾曼濾波器殘差的增益系數(shù)增加，此時(shí)算法較多地依賴(lài)高質(zhì)量的心率(或血壓)測(cè)量值來(lái)調(diào)整心率(或血壓)估計(jì)；反之，當(dāng)信號(hào)

5、質(zhì)量低時(shí)，使濾波器殘差的增益系數(shù)減小，算法較少地依賴(lài)低質(zhì)量的測(cè)量值來(lái)調(diào)整參數(shù)估計(jì)。同時(shí)設(shè)定了一個(gè)信號(hào)質(zhì)量指數(shù)閾值，當(dāng)信號(hào)質(zhì)量低于閾值時(shí)，停止更新卡爾曼濾波器，以避免信號(hào)質(zhì)量過(guò)低時(shí)干擾對(duì)參數(shù)估計(jì)的嚴(yán)重影響，從而對(duì)卡爾曼濾波估計(jì)進(jìn)行了優(yōu)化。心率信息可以通過(guò)對(duì)ECG、ABP及脈搏血氧飽和度等信號(hào)進(jìn)行搏動(dòng)檢測(cè)獲得，由于各通道間數(shù)據(jù)冗余且近似獨(dú)立，同時(shí)，各通道間的干擾往往不具有相關(guān)性，通過(guò)傳感器融合算法對(duì)多源信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合可獲得更精確的心率估計(jì)

6、。我們首先研究了從多個(gè)包含干擾的信號(hào)估計(jì)中獲取最佳估計(jì)的數(shù)據(jù)融合算法，導(dǎo)出了多導(dǎo)數(shù)據(jù)融合公式。然后對(duì)基于多導(dǎo)心電和動(dòng)脈血壓信號(hào)的卡爾曼濾波算法獲得的心率估計(jì)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得出了魯棒性的融合心率估計(jì)；提出了用信號(hào)質(zhì)量指數(shù)和卡爾曼濾波器殘差作為權(quán)重系數(shù)控制數(shù)據(jù)融合的思想，當(dāng)某導(dǎo)聯(lián)由于干擾造成心率估計(jì)誤差時(shí)，一方面由于干擾的存在使該導(dǎo)聯(lián)的SQI減小，另一方面心率估計(jì)誤差的存在使卡爾曼濾波器的殘差增大，從而在數(shù)據(jù)融合時(shí)控制減小該導(dǎo)聯(lián)的權(quán)重。數(shù)據(jù)

7、融合方法在僅有一個(gè)通道具有高質(zhì)量信號(hào)的情況下，仍能獲得精確的參數(shù)估計(jì)。 通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法獲得心率估計(jì)后，研究了應(yīng)用融合心率和信號(hào)質(zhì)量指數(shù)抑制監(jiān)護(hù)儀嚴(yán)重心律失常錯(cuò)誤報(bào)警的算法，提出了通過(guò)信號(hào)質(zhì)量指數(shù)判斷閾值的選取進(jìn)行真實(shí)報(bào)警識(shí)別率和錯(cuò)誤報(bào)警抑制率調(diào)節(jié)的思想。當(dāng)監(jiān)護(hù)儀發(fā)出嚴(yán)重心律失常報(bào)警時(shí)，用此時(shí)算法估計(jì)的融合心率與監(jiān)護(hù)儀設(shè)定的報(bào)警閾值進(jìn)行比較，并根據(jù)信號(hào)質(zhì)量是否可信判斷接受或拒絕報(bào)警。當(dāng)融合心率未達(dá)到報(bào)警閾值且信號(hào)質(zhì)量指數(shù)指示信號(hào)

8、質(zhì)量好時(shí)，則信任此時(shí)的心率估計(jì)，認(rèn)為此時(shí)監(jiān)護(hù)儀的報(bào)警是錯(cuò)誤報(bào)警并加以抑制。 為對(duì)本文提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，應(yīng)用美國(guó)麻省理工學(xué)院多參數(shù)智能重癥監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù) II(Multi-Parameter Intelligent Monitoring for Intensive care II， MIMIC II)中的高質(zhì)量連續(xù)監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)集，共選取437例、3762段長(zhǎng)度為1小時(shí)以上(1.62±0.69 h)，總計(jì)6084小時(shí)的連

9、續(xù)高質(zhì)量的同步多導(dǎo)聯(lián)ECG和ABP波形數(shù)據(jù)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)集添加不同類(lèi)型和強(qiáng)度的心電和動(dòng)脈血壓干擾，建立了心電和血壓評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集。心電干擾采用了麻省理工學(xué)院標(biāo)準(zhǔn)心電干擾數(shù)據(jù)集的干擾數(shù)據(jù)，包括三類(lèi)干擾和6種信噪比的18類(lèi)干擾數(shù)據(jù)，動(dòng)脈血壓干擾應(yīng)用我們自行設(shè)計(jì)的六類(lèi)動(dòng)脈血壓干擾生成算法生成的干擾數(shù)據(jù)，包括六類(lèi)干擾和5種不同干擾段占據(jù)比例(占空比)的30類(lèi)干擾數(shù)據(jù)。同時(shí)基于MIMIC II數(shù)據(jù)庫(kù)中的監(jiān)護(hù)儀報(bào)警數(shù)據(jù)建立了錯(cuò)誤報(bào)警抑制評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集，包括各

10、類(lèi)嚴(yán)重心律失常報(bào)警信號(hào)5344次，經(jīng)專(zhuān)家確定，其中的錯(cuò)誤報(bào)警率為42.74％。為進(jìn)行心率估計(jì)算法性能評(píng)價(jià)，研究了在心率估計(jì)抗干擾研究中采用的確定心率金標(biāo)準(zhǔn)的算法，以標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)集為基準(zhǔn)計(jì)算得出了心率的金標(biāo)準(zhǔn)值，用于比較不同心率估計(jì)算法的抗干擾效果。我們對(duì)八種心率估計(jì)算法和三種動(dòng)脈血壓估計(jì)算法進(jìn)行了抗干擾效果評(píng)價(jià)。 研究結(jié)果表明，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集的ECG和ABP信號(hào)的信號(hào)質(zhì)量指數(shù)均隨添加干擾的增加而減小，信號(hào)質(zhì)量指數(shù)較好地反映了生理信號(hào)受干

11、擾的水平；信號(hào)質(zhì)量指數(shù)在應(yīng)用卡爾曼濾波算法進(jìn)行心率和血壓估計(jì)中發(fā)揮了重要作用，基于卡爾曼濾波和信號(hào)質(zhì)量指數(shù)的估計(jì)算法可獲得較好的心率和血壓估計(jì)，如不采用信號(hào)質(zhì)量指數(shù)對(duì)卡爾曼濾波器參數(shù)進(jìn)行控制，當(dāng)信號(hào)質(zhì)量較低時(shí)估計(jì)誤差顯著增加；數(shù)據(jù)融合算法可有效克服干擾造成的心率估計(jì)誤差，獲得較好的融合心率估計(jì)，在嚴(yán)重ECG干擾存在時(shí)心率估計(jì)誤差小于1次/分，在嚴(yán)重ABP干擾存在時(shí)心率估計(jì)誤差小于2.1次/分；基于SQI的動(dòng)脈血壓估計(jì)算法可以不同程度地減

12、小血壓估計(jì)誤差，當(dāng)SQI對(duì)干擾敏感時(shí)，可顯著降低干擾對(duì)血壓估計(jì)的影響，當(dāng)SQI不敏感時(shí)，干擾影響仍不同程度的存在；錯(cuò)誤報(bào)警抑制算法對(duì)嚴(yán)重心律失常報(bào)警的真實(shí)報(bào)警正確識(shí)別率為100.00％，對(duì)錯(cuò)誤報(bào)警的抑制率為53.68％，錯(cuò)誤報(bào)警率從抑制前的42.74％降低為19.80％。 正確的生命體征信號(hào)估計(jì)和信號(hào)質(zhì)量評(píng)估是智能監(jiān)護(hù)的前提，只有獲取了正確的監(jiān)護(hù)參數(shù)和可信的信號(hào)，才能進(jìn)行下一步對(duì)病人生理和病理狀態(tài)的正確解釋、預(yù)測(cè)和評(píng)估。本文在這