鲁棒性心电信号身份识别算法研究
发布时间：2021-09-19 05:11
近年来,随着信息技术的快速发展和网络的普及,个人身份识别已经在金融安全、访问控制、安防监控和资料保密等领域得到了广泛应用,可靠、稳定、简单和低成本的个体身份识别技术在信息安全领域具有巨大的应用前景。然而传统身份识别工具,由于存在易丢失、易遗忘与易被盗用的缺点,已经无法满足人们的需求,因此生物特征识别技术应运而生。心电信号作为一种医学生理信号,不仅能够反映心脏的健康状态,同时蕴涵了个体丰富的身份信息,满足作为生物特征用于身份识别的必要特性。不仅如此,与人脸、指纹等体外密钥相比,心电信号还有其自身独特的优势:（1）心电信号属于体内密钥,难以被窃取;（2）心电信号自带活体检测属性,可以有效避免指模、照片等人造工艺带来的仿制问题。因此对心电身份识别技术进行研究,能够极大提升身份识别的安全性,具有广阔的应用前景。目前国内外心电身份识别研究广泛采用模式识别方法,通过计算机自动分析探索心电信号与个体身份之间的联系。在过去的数十年里,心电身份识别取得了长足的进步,大量研究成果相继涌现。然而,受心电信号自身复杂性与噪声的干扰,在应用中实现鲁棒、准确的心电信号身份识别仍然是一个很大的挑战。针对心电信号身份...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：125 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
心拍波形示意图
第1章绪论5条件下形态之间存在较大差异。在模式空间下，心率变化导致的差异会使原本属于同一个体的心电数据样本分布由紧凑变得离散化，类簇边缘也更容易与其他类簇发生大幅重叠，导致类别间界限模糊。此时，若直接使用面向心率稳定信号设计的心电身份识别方法处理心率变化信号，会出现识别精度不足问题，使心电身份识别的鲁棒性面临巨大挑战。另一方面，是由于现有心电身份识别方法十分依赖良好的前期预处理。在模式识别过程中，数据质量是计算机快速洞悉数据内部潜在规律，实现准确决策的必要前提。为了提高数据质量，国内外研究都会在特征提取前对心电信号进行预处理。对于心电信号而言，预处理主要包括去噪、基准点检测。尽管预处理可以有效改善数据质量，然而在实际生活中，由于心电信号复杂多变，目前尚不存在预处理方法能够满足所有心电信号应用需求。以基准点检测为例，虽然现有基准点算法可以在特定数据环境下对基准点进行准确定位，但在实际生活中复杂多变的信号条件下，目标信号十分容易超出算法适用范围。此时，算法很容易发生漏检、误检等状况，对于Q、S等微弱基准点，甚至可能会给出完全错误的定位结果。这时，预处理非但不能够改善数据质量，反而会因为引入额外检测误差而导致数据质量进一步恶化，对心电身份识别产生不利影响。除此之外，预处理方法的制定也较为复杂。心电信号预处理方法制定的流程如图1.4所示。图1.4心电信号预处理方法制定的一般流程
第1章绪论11目前在国内外研究中，解决心率变化问题最常用的方法是对信号进行QT间期校正[38,39]。由于心率变化引起的主要问题是因QT间期时长差异导致的T波偏移，因此对QT间期校正可以有效消除心率变化影响，有利于在统一的数据模式下对心电信号与个体身份之间潜在关系进行挖掘。在现有心电身份识别研究中，研究者多采用QT校正公式实现QT间期校正。如Lugovaya等人[40]利用Framingham和Bazett公式消除心率变化导致的T波偏移，实现心拍波形的统一化。Tawfik等人[24]对Framingham公式进行调整后，发现取得了更好校正效果，并在此基础上利用神经网络可以对22人的心电信号实现99.09%的识别准确率。目前，已有10多种QT校正公式被提出，它们根据形式不同可以分为指数式、线性式、双曲线式等。尽管这些QT校正公式都可以有效消除心率变化影响，但是在使用过程中为了获得校正后QT间期，它们均需要事先获知Q、S基准点的位置信息。众所周知，Q、S基准点作为心电信号的特征点，其幅值十分微弱，检测难度极高，而且相关边界在医学上目前也缺乏普遍的共识。即使对于专业医生而言，在复杂的信号条件下准确指出Q、S基准点位置也十分困难。实际上，即使在本文使用的数据集上，我们也很难利用目前已掌握的技术实现Q、S的准确识别。综上，基于QT校正公式的心电身份识别方法在实际应用中难以实现，因此需要探索不依赖Q、S基准点的更易实现的心率校正方法，以消除心率变化影响，实现鲁棒性心电身份识别。1.3研究内容图1.5文章研究内容的组织结构图结合心电信号身份识别中存在的问题，本文以“鲁棒性心电身份识别算法研究”为主线，分别开展可抵御不同干扰的鲁棒性心电身份识别算法研究，文章研
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法[J]. 姚成,司玉娟,郎六琪,朴德慧,徐海峰,李贺佳. 吉林大学学报(工学版). 2012(04)
[2]关于QT间期校正方法的探究[J]. 赵仁刚. 科技信息. 2011(34)
[3]时频分析在心电信号分析中的应用[J]. 宋智,李焱淼. 大连交通大学学报. 2010(02)
博士论文
[1]心电信号智能分析关键技术研究[D]. 姚成.吉林大学 2012
本文编号：3401082
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：125 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
心拍波形示意图
第1章绪论5条件下形态之间存在较大差异。在模式空间下，心率变化导致的差异会使原本属于同一个体的心电数据样本分布由紧凑变得离散化，类簇边缘也更容易与其他类簇发生大幅重叠，导致类别间界限模糊。此时，若直接使用面向心率稳定信号设计的心电身份识别方法处理心率变化信号，会出现识别精度不足问题，使心电身份识别的鲁棒性面临巨大挑战。另一方面，是由于现有心电身份识别方法十分依赖良好的前期预处理。在模式识别过程中，数据质量是计算机快速洞悉数据内部潜在规律，实现准确决策的必要前提。为了提高数据质量，国内外研究都会在特征提取前对心电信号进行预处理。对于心电信号而言，预处理主要包括去噪、基准点检测。尽管预处理可以有效改善数据质量，然而在实际生活中，由于心电信号复杂多变，目前尚不存在预处理方法能够满足所有心电信号应用需求。以基准点检测为例，虽然现有基准点算法可以在特定数据环境下对基准点进行准确定位，但在实际生活中复杂多变的信号条件下，目标信号十分容易超出算法适用范围。此时，算法很容易发生漏检、误检等状况，对于Q、S等微弱基准点，甚至可能会给出完全错误的定位结果。这时，预处理非但不能够改善数据质量，反而会因为引入额外检测误差而导致数据质量进一步恶化，对心电身份识别产生不利影响。除此之外，预处理方法的制定也较为复杂。心电信号预处理方法制定的流程如图1.4所示。图1.4心电信号预处理方法制定的一般流程
第1章绪论11目前在国内外研究中，解决心率变化问题最常用的方法是对信号进行QT间期校正[38,39]。由于心率变化引起的主要问题是因QT间期时长差异导致的T波偏移，因此对QT间期校正可以有效消除心率变化影响，有利于在统一的数据模式下对心电信号与个体身份之间潜在关系进行挖掘。在现有心电身份识别研究中，研究者多采用QT校正公式实现QT间期校正。如Lugovaya等人[40]利用Framingham和Bazett公式消除心率变化导致的T波偏移，实现心拍波形的统一化。Tawfik等人[24]对Framingham公式进行调整后，发现取得了更好校正效果，并在此基础上利用神经网络可以对22人的心电信号实现99.09%的识别准确率。目前，已有10多种QT校正公式被提出，它们根据形式不同可以分为指数式、线性式、双曲线式等。尽管这些QT校正公式都可以有效消除心率变化影响，但是在使用过程中为了获得校正后QT间期，它们均需要事先获知Q、S基准点的位置信息。众所周知，Q、S基准点作为心电信号的特征点，其幅值十分微弱，检测难度极高，而且相关边界在医学上目前也缺乏普遍的共识。即使对于专业医生而言，在复杂的信号条件下准确指出Q、S基准点位置也十分困难。实际上，即使在本文使用的数据集上，我们也很难利用目前已掌握的技术实现Q、S的准确识别。综上，基于QT校正公式的心电身份识别方法在实际应用中难以实现，因此需要探索不依赖Q、S基准点的更易实现的心率校正方法，以消除心率变化影响，实现鲁棒性心电身份识别。1.3研究内容图1.5文章研究内容的组织结构图结合心电信号身份识别中存在的问题，本文以“鲁棒性心电身份识别算法研究”为主线，分别开展可抵御不同干扰的鲁棒性心电身份识别算法研究，文章研
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法[J]. 姚成,司玉娟,郎六琪,朴德慧,徐海峰,李贺佳. 吉林大学学报(工学版). 2012(04)
[2]关于QT间期校正方法的探究[J]. 赵仁刚. 科技信息. 2011(34)
[3]时频分析在心电信号分析中的应用[J]. 宋智,李焱淼. 大连交通大学学报. 2010(02)
博士论文
[1]心电信号智能分析关键技术研究[D]. 姚成.吉林大学 2012
本文编号：3401082
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