18、脉搏信号特征提取与疾病诊断方法研究

脉搏信号特征提取与疾病诊断方法研究

在医学领域，对脉搏信号进行准确分析有助于疾病的诊断。本文将介绍几种用于表征脉搏信号周期间和周期内变化的特征提取方法，并通过心律失常和糖尿病两种疾病的案例研究来评估这些方法的诊断性能。

多尺度熵方法

多尺度熵方法用于表征脉搏信号的周期间和周期内变化。样本熵是一种基于整个信号的特征，反映了脉搏信号的整体不可预测性。通过从多个尺度提取样本熵，可以在一定程度上区分周期内特征和周期间特征。

对于脉搏信号 $X = [x_1, x_2, \ldots, x_N]$ 和固定窗口大小 $m$，可以形成向量序列 $X_m(1), X_m(2), \ldots, X_m(N - m + 1)$，其中 $X_m(i) = [x_i, x_{i + 1}, \ldots, x_{i + m - 1}]$。相关定义如下：
- $B_m(r) = \frac{1}{N - m} \sum_{i = 1}^{N - m} \ln \left( \frac{\text{num} \left{ d \left[ X_m(i), X_m(j) \right] < r, j = 1, \ldots, N - m; j \neq i \right}}{N - m - 1} \right)$
- $A_m(r) = \frac{1}{N - m} \sum_{i = 1}^{N - m} \ln \left( \frac{\text{num} \left{ d \left[ X_{m + 1}(i), X_{m + 1}(j) \right] < r, j = 1, \ldots, N - m; j \neq i \right}}{N - m - 1}