基于毫米波雷达的心房颤动检测.pdf
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1、第41卷第1期2024年1月D0I:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.01.012基于毫米波雷达的心房颤动检测中国医学物理学杂志Chinese Journal of Medical PhysicsVol.41.No.1January 2024医学信号处理与医学仪器-81周恒骥1,杨亦含2 3,胡元会,褚瑜光,寿鑫甜2.3,尤雅萍,薛文静2 3,范少玮?,王勇!,沈会良!1.浙江大学工程师学院,浙江杭州3150 0 0;2.中国中医科学院广安门医院心血管科,北京10 0 0 53;3.北京中医药大学研究生院,北京10 0 0 2 9【摘要】提出一种基于毫米波雷达的非接触
2、式实时心房颤动检测技术。首先使用6 0 GHz的PCR毫米波雷达持续采集目标对象的胸部回波信号,然后通过I-Q解调生成I-Q信号,接着基于有效点相位趋势评估法提取信号相位信息并获得微动信号,再经过数字滤波提取呼吸信号和心动信号,通过特征提取获得心脏运动特征,最后基于时域房颤波特征判断房颤发生情况。本研究的创新性主要体现在:为提取更精确的信号相位信息,提出有效点相位趋势评估法;为实现实时房颤检测,提出时域房颤判别方法。实验结果表明本研究的心房颤动检测系统对临床患者的房颤检测准确率达99.2%。【关键词】房颤;毫米波雷达;信号处理;非接触;实时【中图分类号】R318.6Atrial fibrill
3、ation detection using millimeter-wave radarZHOU Hengji,YANG Yihan,HU Yuanhui?,CHU Yuguang,SHOU Xintian?3,YOU Yaping,XUE Wenjing,FAN Shaowei?,WANG Yong,SHEN Huiliang1.College of Engineers,Zhejiang University,Hangzhou 315000,China;2.Department of Cardiology,Guanganmen Hospital,China Academyof Chinese
4、Medical Sciences,Beijing 100053,China;3.Graduate School of Beijing University of Chinese Medicine,Beijing 100029,ChinaAbstract:A novel technology is proposed for non-contact and real-time detection of atrial fibrillation using millimeter-waveradar.A 60 GHz PCR millimeter wave radar is used to contin
5、uously detect the chest echo signal of the subject.After signalacquisition,I-Q signal is generated through I-Q demodulation,and the signal phase information is extracted using effectivepoints phase trend evaluation for obtaining the signals from oscillations in the chest wall,from which the respirat
6、ory signalsand cardiac signals are extracted through digital filtering for the analysis of cardiac movement.Whether the atrial fibrillationoccurs or not is determined by the characteristics of atrial fibrillation wave in the time domain.The effective points phasetrend evaluation for extracting more
7、accurate signal phase information and the time-domain method for real-time atrialfibrillation detection are the innovations of the study.The experimental results show that the proposed method achieves adetectionaccuracyof99.2%inclinic.Keywords:atrial fibrillation;millimeter-wave radar;signal process
8、ing;non-contact;real-time【文献标志码】A【文章编号】10 0 5-2 0 2 X(2 0 2 4)0 1-0 0 8 1-0 7前言心房颤动(简称房颤)是一种常见的室上性快速【收稿日期】2 0 2 3-0 8-15【基金项目】中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(ZZ17-XRZ-029);首都卫生发展科研专项(首发2 0 2 2-1-4153);浙江省协同感知与自主无人系统重点实验室【作者简介】周恒骥,硕士研究生,研究方向:毫米波雷达信号处理技术,E-mail:;杨亦含,硕士研究生,研究方向:中医心血管疾病防治,E-mail:O(周恒骥与杨亦含为共同第一作者)
9、【通信作者】王勇,副教授,研究方向:雷达信号智能处理技术,E-mail:性心律失常,伴有不协调的心房电激动和无效的心房收缩,一般根据发作的特点将房颤分为首诊房颤、阵发性房颤、持续性房颤、长程持续性房颤和永久性房颤1-2 。Shi等3 于2 0 2 0 年7 月至2 0 2 1年9月对全国2 5个省1140 39例年龄18 岁的常住居民展开房颤流行病学调查,调查结果显示,我国房颤年龄校正后患病率为1.6%,男性和女性的年龄校正后患病率分别为1.7%和1.4%,城市和农村居民经年龄校正后患病率分别为1.6%和1.7%。按照其调查结果,中国房颤存量病人超过2 0 0 0 万。除了患病人口众多外,患病
10、人群房颤导致的全因死亡率和致残率皆明显高于非房颤患者4。房颤患者常见的并发症有脑卒中及-82-血栓栓塞、心力衰竭、心肌梗死、认知功能下降以及肾功能损害等5。房颤筛查利于房颤的早期发现、诊断及规范治疗6 。阵发性房颤的发作特点包括任何时间、任何地点、发作频率不固定、持续时间不固定、临床表现形式多样等,这些特点使得传统的诊疗手段或设备很难捕捉到阵发性房颤的发作,更无法描述阵发性房颤的全程特点。传统的房颤筛查方法是通过体表心电图或单导联心电记录装置记录到房颤心电图且持续时间超过30 s即可判断为房颤。目前的房颤检测筛查工具包括心电图7 、动态心电图8-9、手持心电设备10-、穿戴式贴片心电设备12-
11、13、生物纺织材料穿戴式心电设备14-16 智能手环、示波测量法袖套、基于脉冲光学体积描记技术的非接触式视频法等,基本上还是以粘性电极和各种穿戴式设备为主,其在保证高准确率和实时性的同时都要满足接触式测量的前提要求,尽管这些工具可以实现连续监测,但电测量中皮肤附着的性质限制了监测的接受性、实用性、可靠性和连续性。此外,在某些情况下,例如烧伤患者、高度感染患者和早产婴儿,穿戴式设备是不可行的。基于脉冲光学体积描记技术的非接触式视频法的准确度较低,并且不能满足对房颤进行实时检测的需求。为解决上述挑战,本研究提出采用毫米波雷达实现准确的非接触式房颤检测。毫米波雷达的早期研究侧重于使用不同的方法分离生
12、命体征信号,包括小波变换法17 、维格纳威尔分布法18 、集成经验模态分解法19、多变量经验模态分解法2 0 、奇异值分解法2 1、呼吸心跳解混叠法2 2 等;然后通过生命体征信号监测目标对象的呼吸2 3、心率等。如今已深入到某些心脏指标中,包括心率变异性2 4、心电图中具体数值2 5 等。但是这些研究大多都是在数据集上进行的,而非建立在真实场景下,对生命体征信号实时推理的研究存在一定的不足。除此之外,这些非接触雷达检测系统主要针对正常目标人体的检测,对患病人群的研究存在盲区,且并未涉及具体的心脏疾病检测。本研究采用脉冲相干(Pulse CoherentRadar,PCR)毫米波雷达来实现对目
13、标对象的非接触式房颤检测。PCR毫米波雷达能获取高精度的距离、信号相位等信息,这为提取房颤的微动特征提供可能。由于目标对象的房颤发生情况与雷达回波信号相关,采集到雷达回波信号之后,采用有效点相位趋势评估法(Effective Points Phase Trend Evaluation,EPPTE)从雷达回波信号中提取出目标对象的相位信息并获得胸部微动信号,然后经过数字滤波、噪声消除等方式获得目标对象的呼吸信号以及心动信号,再通过特征提取获得目标对象的心脏运动特征,最中国医学物理学杂志后基于颤波特征实现对目标对象的房颤发生情况的判别。本研究为实现长期实时的非接触式房颤监测提供可能。1流程和原理本
14、研究设计的系统流程图见图1。1-0解调PCR毫米波计算机雷达传感器提取呼吸心房颤动指标和心判别脏指标图1基于毫米波雷达的房颤检测流程Figure 1 Flowchart of atrial fibrillation detection using millimeter-waveradar1.1原始回波信号的采集本研究选用的毫米波雷达传感器以PCR的A111芯片为基础,通过本研究提出的房颤检测算法,可以实现对目标对象的实时房颤检测。该雷达工作频段为57 6 4 GHz,带宽为7 GHz,天线发射角度FOV为4080,呈椭圆锥形向外发射探测波束。相较调频连续波雷达,PCR毫米波雷达有着使用功率更低
15、、抗干扰能力更强、相位分辨率更高的特点。因为本研究的关键环节在于对雷达相位信息和目标对象胸部微动信号的提取,而PCR毫米波雷达的高相位分辨率使其对目标对象微动引起的相位变化更加敏感和精确,为实现房颤检测提供了更好的硬件条件。PCR毫米波雷达通过测量电磁波的传播时间从而获得目标对象的距离2 6 。PCR毫米波雷达的发射信号如式(1)所示:x(t)=A(t)cos(2fot+0)=Re(4(t)exp(j0)exp(2nvifot)其中,t是时间,A(t)是高斯包络,A(t)=exp(-t/2),是相位,f是雷达的载波频率,本研究中J。=6 0 G H z。余弦信号的幅度是按照高斯包络变化的,这个
16、调制后的信号就是一个脉冲波。雷达回波信号建模如式(2)所示:2R。y(t)=A(t)cos|2f。(tC=Re/A(t)exp4元R。eX其中,t是时间,A(t)是回波信号的包络,R。是目标的第41卷获取目标对象距离位置信息提取呼吸提取相位信号和心信息和微跳信号动信号(1)+(2)第1期距离,几是波长。显然,回波信号的幅度发生了变化,并且波延迟了T=2R。/c,此外,回波信号的相位偏移了Q=-4元R。/。A(t)是一个常数与延迟包络的乘积,即 A(t)=(Constant)A(t-2Ro/c),该常数表示功率损失。1.2.1-Q解调雷达接收到回波信号后通过I-Q解调器解调即可获得I-Q信号。I
17、-Q信号可以估计回波信号相对于发射信号的幅度和相位变化,其具有实部I和虚部Q,输人雷达回波信号y(t)并产生I-Q信号yio,如式(3)所示:Yros,d=Is,d+jos,d其中,s是扫描次数,d是距离索引,yio的实部和虚部分别是I-Q解调后I和Q通道的输出。1.3EPPTE获取到雷达I-Q信号之后的下一目标就是实现对雷达相位信息的提取并获得胸部微动信号。为获得更精准的胸部微动信号,需要先提取更精确的雷达相位信息。本研究提出一种新的相位信息提取方法,即EPPTE,该方法在提取相位信息时选择基于幅值最大点上下门限范围内的所有有效点,然后按权重配比来叠加每个有效点的相位信息,再根据式(4)进行
18、相位估计:s=0s-1+2y,s,d,s-1,d其中,0 是相位,J,s,d是对雷达I-Q信号进行移动平均滤波后的结果,。是高通滤波器因子,L是快速时间采样数,s是扫描索引,d是范围索引,8 是复数的相位,是,的复共轭。每一次扫描都估计了一个相位变化量,通过将相位变化量与先前扫描计算的相位相加就可以计算得出最终的相位。最后通过式(5)来计算目标对象在每次扫描时间内的微动距离变化量。d=4元其中,d是目标对象在一个扫描时间内的微动距离变化量,入是毫米波雷达的波长,0 是一个扫描时间内的相位变化量。这个微动距离变化量代表了两次扫描之间的距离变化量,通过将距离变化量与先前扫描计算的距离在时间维度上相
19、加就可以获得目标对象的胸部微动信号。该方法和传统的相位信息提取方法相比,能够更精确地反映目标对象整个胸廓的有效微动信号,避免了只取幅值最大点对部分有效信息的丢失,提高了信号相位信息的信噪比,并且该方法没有不连周恒骥,等,基于毫米波雷达的心房颤动检测(3)-0.2-0.40.-0.8-1.01.2-14-1.6-100-9-8-7-6-5-4-3-2时间/s图2 呼吸信号Figure2Respiratory signals(4)(d=0(5)-83_-续点,保证了相位估计的连续性,进一步提高了信号相位信息的精确性。1.4呼吸信号和心动信号的提取获取到目标对象的胸部微动信号之后,基于带通滤波、移动
20、平均滤波器和峰值检测等过程实现呼吸信号和心动信号提取。将目标对象的胸部微动信号通过带通滤波器,即可将过高和过低的信号衰减到极低水平,然后通过移动平均滤波器重构信号,即可将呼吸信号和心动信号从原始信号中分离出来。这种信号提取方式的平均准确度更高且方差更小,有着更好的可重复性,并且实现过程更简单方便,提取的呼吸信号和心动信号见图2 与图3。u/呼吸频率18:0 次/分:呼吸深度2.2 毫米0.20.10-0.1-0.2-101.5心脏运动特征的提取完成呼吸信号和心动信号提取之后,通过提取心动信号的峰值特征来获得目标对象的心脏运动特征。平均心跳幅度的计算方法如式(6)所示:dhtN其中,dmax为心
21、动信号波峰值,dmini为心动信号波谷值。-10心率7 0.7 次/分-8图3心动信号Figure3Cardiac signals-6时间/s-4-20(6)-84-平均收缩循环周期的计算方法如式(7)所示:其中,ts为单次心脏收缩时间。平均舒张循环周期的计算方法如式(8)所示:Ni-0其中,t为单次心脏舒张时间。心率的计算方法如式(9)所示:60fbpmh=ty+ti其中,f为采样频率。1.6房颤检测研究1.6.1基于频域特征的房颤检测特征,即不协调的心房激动和心律绝对不齐,其表现在心电图上分别是没有明确重复的P波和稳定的等电位线、出现绝对不齐的RR间期。心脏的电活动和机械运动之间存在着某种
22、内在联系,通过雷达检测目标对象心脏的机械运动去表征心脏的健康状况在理论上是可行的。将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱,进而对信号的频域特征作定量解释和分析。和传统的雷达信号研究一样,本研究先对信号的频谱进行一定的分析,意图找到能代表房颤特性的频域特征。对目标对象的心动信号进行快速傅里叶变换,获得信号的频谱,见图4与图5。中国医学物理学杂志(7)(8)(9)则房颤发生时有两大第41卷.0.0400.0350.0300.0250.0200.0150.0100.0050.0000.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0图5房颤正在发生
23、时的频谱Figure 5 Spectrum when atrial fibrillation occurs表现出这样的特点。不协调的心房激动反馈到雷达回波信号当中应属于高频信号,这会导致频谱在高频段的强度发生一定的变化,但在本研究的初步分析中,这样的高频特征并不明显。所以本研究初步判断通过频域特征实现心律绝对不齐的判别是可行的,也能以此实现房颤检测,但频域分析需要时间的积累才能保证足够的精度,有着不可避免的时间滞后性,完成实时检测的功能需求非常困难。1.6.2基于时域特征的房颤检测因为时域信号的实时性比频域信号更好,特征表现更直观,处理过程也更简单,所以在完成对频域信号的初步分析后,又将工作重
24、心转到了对时域信号的研究上。房颤患者房颤发生时与房颤未发生时的时域胸部微动信号见图6与图7。频率/Hz0.050.04P/0.030.020.010.000.0 0.51.01.52.0 2.53.03.54.04.55.0 5.56.0图4房颤未发生时的频谱Figure 4 Spectrum when atrial fibrillation does not occur10-98765425频率/Hz图6 房颤未发生时的胸部微动信号Figure 6 Chest wall oscillation when atrial fibrillation does not occur3035404550
25、时间/s心律绝对不齐表现在信号频谱上就是当房颤未发生时,有着明确最高强度的心动频率或者心动频率能量相对更集中,如图4红圈所示;而当房颤发生时,这个最高强度的心动频率并不那么突出或者心动频率能量相对更分散,如图5红圈所示。根据临床测量数据统计,房颤患者房颤发生时的频谱也确实由于房颤发生时,心脏会出现不协调的心房激动,这反馈到雷达回波信号中会导致其相位信息的波动加剧,也导致了目标对象的胸部微动信号中出现了许多的毛刺,如图7 所示。本研究把导致这种毛刺的波称为房颤波,把这种房颤发生时胸部微动信号特有的表征称为房颤波特征。目标对象胸部微动40厘米第1期-8-9-10-13-14-1510图7 房颤正在
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