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user: 2. 研究内容 2.1. 实验设计与心电信号处理 2.1.1. 实验设计 本研究对18位在校大学生进行开展做题形式的实验，18位受试者均为身体健康无疾病的在校学生。在身体状态良好的情况下进行试验，实验全程受试者佩戴心电采集设备见图1，实验场景见图2。 图1. 心电采集设备 图2. 实验场景 实验受试者依次完成不同类型的题目，首先进行10组文字找不同，每组2分钟(共20分钟)，随后完成4篇阅读理解，每篇5分钟(共20分钟)，最终观看8段视频并回答有关视频内容的问题(共55分钟)，整个实验总计95分钟。实验流程见图3。 图3. 实验流程图 其中在说明文结束、阅读理解结束、以及视频内三个时间节点，根据受试者个人感受填写五次主观量表，主观量表设计分为五级疲劳程度，记录受试者主观疲劳程度感受。 2.1.2. 心电信号预处理 心电信号具有幅值小，频率低，个体差异大等特点，而且在采集心电信号的同时在环境中也存在着大量干扰，如电极噪声、静电干扰、无线电波及高频设备干扰等 [ 5 ]。本研究在提取HRV之前采用小波变换(如(1)式所示)对于采集到的人体心电信号进行预处理。 C W T X ψ ( τ ， s ) = Ψ x ψ ( τ ， s ) = 1 s ∫ x ( t ) ψ ( t − τ s ) d t (1) 其中 x ( t ) 为原时域心电信号， Ψ ( t ) 为通过对母小波和父小波进行缩放和平移后集合形成的小波基 [ 6 ]。通过小波变换对心电信号在多个尺度上进行分解，保留有用信号的系数，最后通过提取的小波系数重构信号，从而降低噪声干扰 [ 7 ]，有利于后续QRS波群检测。 2.2. 提取心率变异性特征值 Pan-Tompkins算法是Jia Pu Pan和Wills J.Tompkins于1985年发表的《A Real-Time QRSDetection Algorithm》中提出的一种用来检测心电图中QRS波群信息的算法，由于其能够实现实时检测，精度较高，成为检测心电信号中QRS波群相关信息的一种经典算法，该算法包括带通滤波、微分、平方、积分、阈值更新等步骤。本研究选用该算法 [ 8 ]，能够较好提取R峰峰值等用于HRV研究的心电信息。为准确提取心率变异性特征参数奠定基础。原始心电信号见图4，经过PT算法之后标记了R峰的信号见图5。 图4. 原始心电信号 图5. 算法处理后标记了R峰的信号 2.3. 统计学分析 为筛选出相关性更强的特征值，从受试者的心电信号中提取出33个心率变异性特征参数，并使用SPSS22.0分析软件进行统计分析，统计内容包括不同疲劳度HRV参数的样本数、平均值、标准误差等。采用单因素方差分析法分析各HRV参数在3个不同程度疲劳度的差异性，以P < 0.05代表具有显著性差异。最终选取6个特征参数用于建模，SDNN、SDANN、SDNNi、meanHR、LF/HF、Max-min。见下表表1为常用特征参数举例，见下表表2为清醒，轻度疲劳，重度疲劳(嗜睡)三种类型的疲劳度与各HRV参数比较结果。可以发现，这三种疲劳类型的特征值在不同疲劳度的差异性具有统计学意义(P < 0.05)，而pNN5、RMSSD、LFn、HFn在不同疲劳度的差异性无统计学意义(P > 0.05)。其中SDANN和LF/HF为P值最小，相关性最大的特征参数。 Table 1 HRV characteristic parameter 特征值 描述 时域 SDNN 连续正常心动RR间期的平均标准差 SDANN 所有NN间期平均值的标准差 SDNNi 所有RR间期的标准差的平均值 MeanHR 平均心率 Max-min 所有RR间期中最大值与最小值之差 NN50 相邻正常RR周期差值差大于50ms的个数 pNN50 NN50的值占总心跳次数的百分比 RMSSD 相邻RR间期差值的均方根 频域 LFn (%) 标准单元里的LF能量 HFn (%) 标准单元里的HF能量 LF/HF HF 总 能 量 − VLF × 100 % 表1. HRV特征参数 Table 2 Comparison of different degrees of fatigue and HRV parameter 参数 正常 轻度疲劳 重度疲劳(嗜睡) P值 SDNN 49.7 ± 6.0 52.6 ± 15.5 40.0 ± 7.2 0.016 * SDANN 37.3 ± 4.0 36.1 ± 9.2 28.5 ± 2.6 0.006 * SDNNi 252.3 ± 3.0 254.3 ± 1.6 251.9 ± 5.0 0.033 * MeanHR 76.2 ± 1.1 75.7 ± 1.0 76.0 ± 1.4 0.015 * LF/HF 1.5 ± 0.4 1.1 ± 0.4 0.5 ± 0.2 0.001 * pNN50 10.8 ± 1.8 13.1 ± 2.1 12.3 ± 5.0 0.476 RMSSD 31.8 ± 1.5 33.2 ± 2.2 32.5 ± 2.3 0.473 LFn (%) 59.0 ± 7.3 50.0 ± 8.4 33.1 ± 8.6 0.077 HFn (%) 41.0 ± 7.3 20.0 ± 8.4 66.9 ± 8.6 0.457 Max-min 249.7 ± 29.1 267.9 ± 63.7 207.2 ± 34.3 0.028 * 表2. 不同程度疲劳度与各HRV参数比较 注： * P < 0.05，具有统计学意义。 2.4. 机器学习建立模型 支持向量机(supportvector machine， SVM)是一种在分类与回归分析中对数据进行分析的的监督式学习(supervised learning)模型与相关的学习算法。本研究为对疲劳等级进行分类，采用机器学习方法，因其特征值较多且数据样本量不大，采用监督学习中的SVM算法，它的决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。采用两两分类将轻度疲劳、重度疲劳(嗜睡)统一划分为疲劳，与正常等级进行特征值的二分类比较，分类精确度为75.56%。在二维线性二分类过程中，其原理见图6，线性可分SVM应对能将数据正确划分并且间隔最大的直线。 图6. SVM原理图 其间隔等于两个异类支持向量的差在w上的投影，即 γ = ( x + − x − ) ⋅ w T ‖ W ‖ = x + ⋅ w T − x − ⋅ w T ‖ w ‖ (2) 经推导，间隔最大化后可得 max w ， b 2 ‖ W ‖ ，     s .t .     y i ( w T x i + b ) ≥ 1   ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) (3) 即 min w ， b 1 2 ‖ W ‖ 2 ，     s .t .     y i ( w T x i + b ) ≥ 1     ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) (4) 对于更多的分类情况，可以将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，也通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，对于线性不可分的数据，采用非线性变换，(3)式的对偶问题为 max α ∑ i = 1 m α i − 1 2 ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m α i α j y i y j k ( x i ， x j ) s .t .     ∑ i = 1 m α i y i = 0 ，   α i ≥ 0 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (5) 可求解得 f ( x ) = w T Φ ( x ) + b = ∑ i = 1 m α i y i k ( x i ， x j ) + b (6) 其中 k ( x i ， x j ) 为核函数，在实际应用中，通过挑选不同的核函数，可以获得更好的分类结果。 SVM的最终决策函数由少量的支持向量所确定，通过支持向量的数目，而不是样本空间的维数决定计算的复杂性，从而排除了大量无关的样本数据，且具有较好的鲁棒性 [ 9 ]。因此，在本研究中可以通过较简便的操作获得较好的心电数据处理结果。