阵发性和持续性房颤的分类方法研究

３１卷４期　２０１２年８月　中　国　生物　医学工程学报　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖｏ１．３１　ＮＯ．４　

Ａｕｇｕｓｔ　２０１２　

阵发性和持续性房颤的分类方法研究　刘广雄　饶妮妮　钱梦瑶　刘定宇　李　杰　尹立雪　陈　序　王　刚　（电子科技大学生命科学与技术学院，成都６１００５４）　（电子科技大学电子信息工程学院学院，成都６１００５４）　（四川省人民医院心血管超声及心功能科，成都６１００７２）　

摘要：目前，人们对房颤维持和终止的机制还没有完全了解，因此对阵发性房颤和持续性房颤的分类具有非常　重要的研究意义。鉴于此，本研究提出一种新的分类方法。根据主成分分析从单导联心电信号中提取出房颤信　号，其次计算提取到的房颤信号的特征，最后用分类器对阵发性和持续性房颤进行分类。提出将房颤波的复杂度　作为房颤波波动复杂度的表征。对阵发性和持续性房颤分类的实验结果表明，预测的总正确率是９０％。在１　０００　次随机性实验中，最高分类正确率可达到９２％，平均正确率为７７．１２％。该方法可以很好的对两类房颤进行分类，　对预测房颤的自发性终止有一定的指导意义。　

关键词：房颤分类；主成分分析；复杂度　中图分类号ＴＮ９１１．７２；Ｒ３１８．６　文献标志码Ａ　文章编号０２５８—８０２１（２０１２）０４—０５２６—０６　

Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｐａｒｏｘｙｓｍａｌ　ａｎｄ　Ｓｕｓｔａｉｎｅｄ　Ａｔｒｉａｌ　Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎｓ　ＬＩＵ　Ｇｕａｎｇ—Ｘｉｏｎｇ　ＲＡＯ　Ｎｉ—Ｎｉ　ＱＩＡＮ　Ｍｅｎｇ—Ｙａｏ　ＬＩＵ　Ｄｉｎｇ—Ｙｕ　ＬＩ　Ｊｉｅ　ＹＩＮ　Ｌｉ—Ｘｕｅ　ＣＨＥＮ　Ｘｕ　ＷＡＮＧ　Ｇａｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＬｉｆｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００５４，Ｃｈｉｎａ）　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００５４，Ｃｈｉｎａ）　（Ｓｉｃｈｕａｎ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｓｉｃｈｕａｎ　Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ　Ｐｅｏｐｌｅ　Ｈｏｓｐｉｔａｌ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６　１００７２，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｐ　ｔｏ　ｄａｔｅ　ｔｈｅ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ　ｏｆ　ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ　ａｎｄ　ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｔｒｉａｌ　ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ（ＡＦ）ｈａｖｅ　ｎｏｔ　ｂｅｅｎ　ｕｎｄｅｒｓｔｏｏｄ　ａｄｅｑｕａｔｅｌｙ；ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ　ｉｔ　ｉｓ　ｖｅｒｙ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｗｏｒｋ　ｔｏ　ｃｌａｓｓｉｆｙ　ｐａｒｏｘｙｓｍａｌ　ａｎｄ　ｓｕｓｔａｉｎｅｄ　ａｔｒｉａｌ　ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎｓ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ａ　ｎｏｖｅｌ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ　ｐａｒｏｘｙｓｍａｌ　ａｎｄ　ｓｕｓｔａｉｎｅｄ　ａｔｒｉａｌ　ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎｓ　ｗａｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｉｒｓｔ　ｅｘｔｒａｃｔｅｄ　ＡＦ　ｓｉｇｎａｌ　ｆｒｏｍ　ｓｉｎｇｌｅ—ｌｅａｄ　ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ（ＥＣＧ）ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ；ｔｈｅｎ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｔｈｅ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｏｆ　ＡＦ　ｓｉｇｎａｌｓ；ｆｉｎａｌｌｙ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ　ｔｈｅ　ｐａｒｏｘｙｓｍａｌ　ａｎｄ　ｓｕｓｔａｉｎｅｄ　ａｔｒｉａｌ　ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎｓ　ｕｓｉｎｇ　ｃｌａｓｓｉｅｒ．Ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗｅｄ　ｔｈａｔ　ｇｅｎｅｒａｌ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｒａｔｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｗａｓ　９０％，ａｎｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　１，０００　ｒａｎｄｏｍ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅ　ｍａｘｉｍｕｍ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｗａｓ　９２％，ｗｉｔｈ　ａｎ　ａｖｅｒａｇｅ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　７７．１　２％，ｗｈｉｃｈ　ｐｒｏｖｅｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ　ｗｅｌｌ　ｉｎ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐａｒｏｘｙｓｍａｌ　ａｎｄ　ｓｕｓｔａｉｎｅｄ　ａｔｒｉａｌ　ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｓｈｏｗｅｄ　ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ　ｏｆ　ｓｅｒｖｉｎｇ　ａｓ　ｇｕｉｄａｎｃｅ　ｉｎ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ　ｔｅｒｍｉｎａｔｉＯｎ　ｎｆ　ＡＦ　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ａｔｒｉａｌ　ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ（ＡＦ）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ；ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　

引言　房颤（ａｔｒｉａｌ　ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ，ＡＦ）是临床上最常见的　心脏紊乱，房颤患者不协调的心房活动可以导致心　ｄｏｉ：ｌＯ．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５８—８０２１．２０１２．０４．Ｏ０　收稿日期：２０１２－０４－１０，录用日期：２０１２－０４－２８　基金项目：国家自然科学基金（８１１７１４１１，３０９００３１８）　通信作者。Ｅ．ｍａｉｌ：ｒａｏｎｎ＠ｕｅｓｔｃ．ｅｄｕ．ｅｌｌ　房机制的衰退，并最终导致中风和死亡率的增　加…。房颤可以被细致分成３种类型：阵发性房颤　（可以自发性终止）、持续性房颤（房颤周期大于７　ｄ，需要外界的干涉才能终止）和永久性房颤（不能　４期　刘广雄，等：阵发性和持续性房颤的分类方法研究　５２７　终止或终止后又复发）　。房颤发生自发性终止的　时刻因人而异。由于人们对房颤的维持和终止机　制还没有完全了解，所以对房颤发生自发性终止的　时刻还无法预知。已有研究表明，房颤波的特性可　以用来预测与确定房颤终止的时刻　。因此，通过　分析房颤波的特性和时变性，可以加深对房颤自发　性终止机制的理解和改善持续性房颤的治疗效果，　也可以对药物治疗房颤起到一定的指导作用　。　近年来，人们在引起ＡＦ白发性终止的机制及　原因方面开展了研究，这在一定程度上促进了抗心　律失常药物、抗心律失常起搏算法和导管消融术等　的不断发展。然而，房颤的治疗效果依然不理想，　其中主要是因为房颤是一种不断变化的心律失常，　而且在正常窦性节律恢复后房颤的复发率很高　。　在２００４年，Ｐｈｙｓｉｏｎｅｔ与Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｉｎ　ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ两个　组织为鼓励专家们进行ＡＦ自发性终止的预测研　究，组织了一场专题挑战活动¨’　，其挑战的任务　是区分阵发性房颤和持续性房颤。房颤分类方法　通常包括３个步骤：第１步，从心电图（ＥＣＧ）中提取　房颤信号，采用的方法主要有模板匹配法¨　“　和基　于主成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）技　术¨　等；第２步，提取ＡＦ信号的特征，目前提取的　特征主要有时频率特征、小波变换系数和近似熵　等　。时间特征主要是ＲＲ间期及其均值和方差，　频率特征参数主要是房颤信号的主频；第３步是用　分类器进行房颤分类，如支持矢量机等　。此外，　也有直接根据ＲＲ问期的非线性特征预测房颤终止　的研究　。现有房颤分类方法都取得了较好的分　类效果，但是几乎没有开展方法的鲁棒性研究。　

．所开展的分类阵发性和持续性房颤研究，主要　基．于主成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ，　ＰＣＡ）提取房颤信号，再提出以ＡＦ信号的主频、原　ＥＣＧ信号ＲＲ问期的平均值和ＡＦ信号的复杂度作　为分类特征指标，其中复杂度是用来挖掘ＡＦ信号　的最后两秒信息，是本研究第１次提出的分类特征　指标；最后，基于房颤信号的特征指标，区分阵发性　和持续性房颤，并对预测结果进行评估。　

１　方法　本研究提出的分类阵发性和持续性房颤方法　的算法框架如图１所示。　（１）ＥＣＧ信号预处理　预处理主要是滤除ＥＣＧ信号的基线漂移和工　频干扰等噪声。预处理的好坏直接影响到ＥＣＧ特　

心电信号　心电信号预处理　检测ＱＲＳＴ特征波Ｉ　

二二　去除心室信号　土：　望　号　ｆ　提取特征　ｌ　

优化特征，筛选　二二　

｝ｓｖＭ分类器学　

阵发性房颤ｌ　｛持续性房颤　图１　阵发性和持续性ＡＦ分类算法框架　Ｆｉｇ．１　Ｔｈｅ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｏｆ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐａｒｏｘｙｓｍａｌ　ａｎｄ　ｓｕｓｔａｉｎｅｄ　ＡＦ　

征波的检测和房颤信号的提取。采用优化的双边　数字滤波器来滤除基线漂移信号¨　。　（２）ＥＣＧ信号特征波检测　采用小波变换法进行ＱＲＳ—Ｔ特征波的检　测¨　，其目的是为了提取到房颤信号。尽管ＱＲＳ—Ｔ　形态有时会发生微小的变化，但是心室信号表现出　周期性模式。鉴于此，首先检测第ｉ个心电周期的　波，把第ｉ个ＱＲＳ—Ｔ复合波的起点定义为ｓ　＝ｒ　一　０．３×ＲＲ　，其中，ｒ　表示第　个Ｒ波时刻，ＲＲ…是　在所分析数据段中最小的ＲＲ问期。第ｉ个ＱＲＳ—Ｔ　复合波的终点定义为ｅ　＝ｒ　＋０．７×ＲＲ　¨　。为　了后续处理方便，把每一个心电周期的ＱＲＳ—Ｔ复合　波作为矩阵Ｘ∈　“　的一个列向量，形成一个ＱＲＳ　Ｔ复合波矩阵，如式（１）和图２所示。　Ｘ＝［　１，　２，…，　Ⅳ］　（１）　式中，　是指第ｉ个心电周期的复合波，包含　个采　样点，Ⅳ表示被处理的ＥＣＧ信号段中的复合波总　数，即心电周期数。如果第一个或者最后一个复合　波的长度小于￡时，在前或者其后进行补零处理。　第ｉ个观测复合波　可被认为是心房信号源　、　心室信号源　和噪声源　的瞬时混合Ⅲ　，即　＝Ｘ诅　＋　＋　（２）　（３）基于ＰＣＡ从心电图中提取房颤信号　阵发性ＡＦ信号和持续性ＡＦ信号在最后１秒　和倒数第２秒的信息有很明显的区别　。为了保