基于信号相似性度量的胸外按压训练质量评价技术的研究

丁杰雄，陈沈俭，魏思琪，徐吉瑞，吴丽红

（电子科技大学机械电子工程学院，四川成都611731）

1 引 言

心肺复苏（cardiopulmonary resuscitation，CPR）是全球普及应用最广泛的急救技术，它通过胸外按压、人工呼吸、电除颤技术来抢救心脏骤停的患者［1］。其中，胸外按压是心肺复苏期间的主要环节，是保证心脏骤停患者实现心脏自主循环恢复的关键技术［2-3］。目前众多的医学院、医疗单位主要利用模拟人对医护人员、医学生进行胸外按压培训和考核。考核方式是在胸外按压操作结束后，参照《美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》的要求，通过按压位置、按压深度、按压频率、按压回弹率这几个指标，同时结合人工观察来判断学员的胸外按压质量［3］。这样的评判方法对人工依赖大、主观性强、缺少对胸外按压全过程的比较，影响学员胸外按压操作的改进。为了实现对学员胸外按压质量的客观量化评价，本研究提出将学员的按压信号与高质量按压信号进行相似性度量的胸外按压训练评价方法。

目前，基于过程数据的相似性度量方法在许多领域得到了广泛应用。张大海［4］利用自主研制的签名设备获取签名过程中的力信息后，采用动态时间弯曲算法对不同的签名样本进行相似性度量后，准确地区分出了真实签名和伪造签名。王犇等人［5］通过采集行走过程中的加速度信号，利用动态时间弯曲算法对小波变换提取到的特征点序列进行相似性度量，很好地实现了步态身份认证。刘彤彤等人［6］对心电信号进行特征表示后，分别采用基于欧氏距离、相关系数和曼哈顿距离的相似性度量方法对不同类型的ECG信号进行了分析。章丹颂等人［7］通过采集中医推拿过程的力信号，利用自定义的相似度计算方法衡量了不同操作者之间的推拿力，并将其应用在了推拿垂直作用力信号的分析中。

另外，分析国内外学者的研究成果发现，基于信号相似性度量的评价方法在动作识别、操作质量评估以及心电信号分析等方面的应用比较广泛，但是在胸外按压训练质量评价领域的应用寥寥无几。因此，将相似性度量方法应用于胸外按压训练质量评价意义重大。

2 按压深度采集系统

心肺复苏仿生模拟人由胸部骨架模型、传感器等部分组成，见图1。其中胸外按压过程中关键的深度信号由激光位移传感器采集。

图1 心肺复苏模拟人示意图Fig.1 Diagram of CPR simulation manikin

当学员进行胸外按压操作时，模拟人体内的位移传感器实时采集按压过程中的深度信号，深度信号经过单片机系统A/D转换和数据打包后，通过无线模块与上位机实现无线通信和数据传输。胸外按压操作结束后，上位机上的胸外按压训练软件系统将按压深度信号以Excel文档的形式保存至本地，为后续的相似性度量做准备。整个胸外按压信号采集流程见图2。

图2 胸外按压信号采集流程Fig 2 Acquisition process of chest compression signals

3 胸外按压信号相似性度量原理与算法实现

目前，常用的相似性度量方法主要有基于形状的相似性度量和基于特征的相似性度量［8］。基于形状的相似性度量方法依据信号序列上的具体点，利用欧式距离、夹角余弦、动态时间弯曲等算法直接计算两个信号序列之间的距离，并以此衡量两者的相似程度。基于特征的相似性度量方法以原始的信号序列为基础，从信号序列中提取出时域特征、频域特征或时频特征，利用欧氏距离、夹角余弦等距离度量算法计算特征序列之间的距离，并以此表征原始信号之间的相似度。基于特征的相似性度量方法通过深入挖掘信号的特征信息，以信号本身的特点作为相似性度量依据，在计算效率和度量准确度方面都显示出一定的优越性。本研究采用基于特征的方法对胸外按压过程中的深度信号进行相似性度量。

基于胸外按压信号近似周期的特点，本研究提取胸外按压操作过程中每次按压动作的按压深度、持续时间、按压回弹率、按压与放松时间比、按压过程的平均速度、放松过程的平均速度、按压过程的最大速度、按压过程的最大加速度、按压过程的平均加速度总共9个时域特征，则学员的一次胸外按压操作可以通过一组由时域特征构成的多元时间序列表征。最后将学员胸外按压信号的时域特征序列和高质量的胸外按压的特征序列的相似度作为学员该次胸外按压操作的评价结果，见图3。

经过时域特征提取后，一次胸外按压操作由一组多元时间序列表征。时间序列的相似性度量实际上是利用距离函数计算序列之间的距离，两个序列之间的距离越大，则两者的相似度越低；反之，两个序列之间的距离越小，则相似度越高。夹角余弦是计算序列相似度常用的一种方法［9］。该方法首先将待比较的时间序列看作高维空间的两个点，通过与原点连线得到两个向量，计算这两个向量在高维空间中的夹角余弦值来确定其之间的相似度。以向量X、Y为例，最终的相似度通过计算公式（1）得到：

图3 胸外按压信号相似性度量流程Fig 3 Chest compression signals similarity measurement flow

其中θ是向量X和Y之间的夹角，＜X，Y＞表示向量X和Y的内积，‖X‖、‖Y‖分别代表向量X和Y的模，式（1）中向量X和Y的内积取绝对值以确保最后的相似度取值范围为［0，1］。

通常多元时间序列的变量之间都存在一定的关联［10］，因此，如果只是简单地采用一元时间序列的相似性度量方法将多元时间序列的每个变量单独进行距离计算再进行集成，将割裂变量之间内在的关联关系，导致最后的度量效果不理想。因此，人们希望能够用少量的、相互独立的新变量来代替原来的变量，以达到解决问题的目的，新变量能够反映原始序列的大部分信息。主成分分析方法是一种经典的多元时间序列处理方法，能够很好地满足这一需求。其基本思想是：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一系列线性不相关的新变量，然后根据一定的条件从中选择少量的、蕴含了原始数据大部分信息的新变量来解决问题，其数学模型如下［11］：

对任意一组多元时间序列x1，x2，…，xm，每个变量都有n个观测值，第i个变量表示为xi=（x1i，x2i，…，xni）T。主成分分析方法通过以下变换将原来的m个变量表示成k个新变量的线型组合：

其中，y1，y2，…，yk称为原始序列的第1个、第2个、…、第k个主成分，主成分的个数k通常根据累积方差贡献率超过95%的原则确定。这k个主成分满足以下条件：

（1）主成分系数平方和为1：

（2）主成分之间无信息重叠，相互独立：

（3）主成分的方差依次减小，方差表示主成分的重要程度：

得到主成分之后，再利用夹角余弦距离算法计算相似度，图4为按压信号相似性度量算法的流程图。其具体计算步骤如下：

图4 按压信号相似性度量算法流程图Fig 4 Similarity measurement algorithm flow chart

步骤1：导入待比较的两组按压信号时域特征序列，记做：Ai（j）和 Bi（j），分别建立其协方差矩阵；

步骤2：分别计算协方差矩阵的特征值λ和σ，特征向量U和V，并将特征值按从大到小的顺序排列，同时根据特征值的排列顺序更新特征向量矩阵；

步骤3：按照累积方差贡献率＞95%的原则，选择前k个特征值和特征向量，确定主成分矩阵：T=［t1，t2，…，tk］和 L=［l1，l2，…，lk］；

步骤5：计算相似度：

4 不同群体按压信号相似性比较实验

为了验证上文提出的基于信号相似性度量的胸外按压训练评价方法的有效性，本研究设计了如下的实验方案。

4.1 胸外按压样本采集

4.1.1 实验对象 3名急诊科医护人员、5名急诊科实习护士、5名非医学专业学生。为了方便表述对实验人员进行标记，见表1。

表1 实验人员的标记方式Table 1 Experimenter notations

4.1.2 实验流程见图5 （1）安排实验人员对心肺复苏模拟人进行试按压，以充分熟悉实验设备，避免偶然因素对实验结果的影响。（2）按照学生、实习护士、医护人员的顺序，轮流在心肺复苏模拟人身上进行为时1 min的胸外按压操作，并借助软件系统进行相关数据的记录存储。（3）参照第二步，进行5次循环，即每人总共进行5次胸外按压操作。

图5 实验流程Fig 5 Experiment flow

4.2 胸外按压信号相似性度量

利用第二节中介绍的按压信号相似性度量算法，对采集到的按压信号进行相似度计算，不同群体、不同次按压操作的标记方式见表2，其中A11代表医护人员1的第1次按压操作。相似性比较分3步进行：

（1）同一个医护人员不同次按压操作之间进行相似性比较；

（2）不同医护人员按压操作之间进行相似性比较；

（3）实习护士、学生的按压操作与医护人员进行相似性比较。

表2 按压操作的标记方式Table 2 Chest compression operation notations

按压信号的比较方式见图6。图6（a）是同一个医护人员不同次按压之间的比较方式；图6（b）是不同医护人员的按压信号比较方式；图6（c）是实习护士（学生）的按压信号与医护人员的比较方式。图6仅给出部分按压信号之间的比较方式，剩余样本均通过相同方式进行比较，图中有直线连接的两次按压信号会进行相似度计算。经过相似性度量后的结果分别见图7、表3、表4。图7是同一医护人员不同次按压之间相似度变化曲线；表3是不同医护人员按压信号之间的相似度值；表4是实习护士、学生的按压信号与医护人员的相似性比较结果。表中的数值均是取平均值后的结果。

图6 按压信号的相似性比较方式Fig 6 Chest compression signal similarity measurement mode

图7 不同次按压之间相似度变化曲线图Fig 7 Similarity curve chart between different chest compressions

表3 不同医护人员按压信号相似性度量结果Table 3 Similarity measurement results among different medical staff

表4 不同群体胸外按压信号的相似性度量结果Table4 Compression signals similarity measurement results among different groups

由图7可看出，同一个医护人员的不同次按压之间的相似度比较高，变化曲线较平稳，说明医护人员每次胸外按压操作都较稳定。同时，由表3可看出3名医护人员的按压信号两两之间的相似度分别为90.30%、89.06%、88.14%，均在85%以上，说明医护人员彼此之间的胸外按压信号也比较接近，对胸外按压技能的掌握程度比较高，与实际情况相符。

由表4可看出，实习护士的按压信号与医护人员的相似度大于学生的按压信号与医护人员的相似度，说明实习护士对胸外按压的掌握水平要高于学生，由于实习护士在实验之前均已经接受过心肺复苏相关理论培训和实际操作训练，而非医学专业的学生只是接受操作示范，并未进行实际操作训练。因此，最终的结果也与实际情况相符。

5 结语

本研究提出了一种基于按压信号相似度的胸外按压训练评价方法。通过对不同质量的胸外按压信号进行相似性度量后发现，高质量的胸外按压信号之间的相似度比较高。以高质量的按压信号为标准，将未接触过心肺复苏以及培训过心肺复苏的人群的胸外按压信号分别与之进行相似性度量，结果证明了按压信号的相似度在一定程度上能够反映操作者对胸外按压技能的掌握程度。因为按压信号的相似性度量立足于胸外按压全过程，所以能更全面地反映操作者的胸外按压质量并作出总体评价。