基于VAG信号的膝关节疾病分类方法研究

硕士学位论文
基于VAG信号的膝关节疾病分类方法研究Classification of Knee Diseases Based on VAG Signal
作者姓名：杨佳
学科、专业：生物医学工程
学号： 21809193
指导教师：邱天爽教授
完成日期：2021年6月5日
大连理工大学
Dalian University of Technology
大连理工大学硕士学位论文
摘要
膝关节是人体重要的承重部位，比较容易老化和损伤，因此膝关节疾病的发病率较高。

对膝关节疾病进行早期筛查有助于及时控制病情，防止病情恶化。

膝关节摆动(VAG)信号是指膝关节屈曲或伸展时发出的声音或振动信号。

VAG信号能够灵敏、客观的描述膝关节的健康状态，在膝关节疾病的无创检测中具有重要作用。

现有的对VAG信号分类方法总体性能有待提升，自动化程度低且膝关节多疾病分类效果较差，需要进一步研究。

针对上述问题，本文通过与大连中山医院骨科合作进行临床VAG信号数据的采集和整理，构建VAG信号数据库，其中包括健康222例、骨关节炎176例、半月板损伤86例、交叉韧带损伤103例、髌骨关节炎67例，共计654例的VAG信号数据。

随后，基于该数据库，结合机器学习与深度学习理论，系统研究了VAG信号的二分类和多分类问题，主要内容如下：
(1) 针对传统机器学习中分类效果欠佳且特征参数众多的问题，提出了一种结合特征排序对特征进行选择的分类识别方法。

采用上述一维VAG信号数据库，通过基于时域、频域、时频域、非线性、统计等方法较全面的提取VAG信号的20个特征参数，依据Feast特征选择算法对特征参数进行有效性排序，并采用四种不同分类器对不同特征参数和特征个数构建的数据集进行分类研究，得到能够使正常异常VAG信号分类结果最佳的组合方式。

避免了特征在对VAG信号分类时的冗余和互斥作用，使特征更好的组合以提升分类正确率，并减少了分类时间。

实验结果表明，SVM分类器在8个特征参数的组合数据集中达到正确率91.62%、灵敏度92.54%和特异性91.47%的分类结果。

此方法有效的降低了特征参数的冗余，提高了VAG信号正常异常分类识别的效果。

(2) 针对机器学习中分类性能不够好，分类过程自动化程度低且特征的质量直接影响分类结果等问题，提出了一种基于改进卷积神经网络串行循环神经网络(PCNN-LSTM)的VAG信号二分类算法。

在该算法中，首先利用经验模式分解(EMD)和小波变换将一维VAG信号变换为二维时频特征谱图并进行扩增得到2604个时频图样本作为数据集；其次，在串行神经网络的基础上融合并行CNN网络结构，再与LSTM神经网络相结合构成了改进的PCNN-LSTM模型，以此来分类正常或异常的VAG信号，实现对膝关节健康状态的自动检测。

实验表明，该模型达到正确率96.93%、灵敏度100%和特异性95.56%的分类结果，相比其他算法得到了更好的分类效果，有效地实现了对正常异常VAG信号的自动分类识别。

(3) 针对VAG信号多分类效果不佳且各类别数据匮乏等问题，提出一种基于小样本学习的改进原型网络的VAG信号多分类算法。

通过构建1210例二维时频特征谱图作
基于VAG信号的膝关节分类方法研究
为数据集后，利用卷积神经网络模型进行预训练，将样本映射到高维嵌入空间中，并找到每个类的类原型，提出一种度量嵌入空间中测试样本与各类类原型之间距离的计算方法，并进行多类别的分类识别。

结果表明，该模型针对VAG信号多分类问题在小样本条件下可达到正确率88.35%、灵敏度89.33%和特异性88.19%的分类结果。

为VAG信号的研究和临床应用提供一种思路与方法，推进了VAG信号应用于膝关节的无创检测以辅助诊断的实现。

关键词：膝关节摆动信号；深度学习；卷积神经网络；原型网络；小样本
- II -
大连理工大学硕士学位论文
Classification of Knee Diseases Based on VAG Signal
Abstract
The knee joint is an important part of the body, which is easy to be aged and damaged. Incidence rate of knee joint disease is high. Early screening of knee joint disease is helpful to control the disease in time and prevent the deterioration of the disease. Vibroarthrographic (VAG) signal refers to the sound or vibration signal when the knee joint flexion or extension. VAG signal can sensitively and objectively describe the status of knee joint, which plays an important role in the non-invasive detection of knee joint diseases. The existing classification methods for VAG signal have low degree of automation, and the overall performance of specific disease classification needs to be improved, which needs further research. In consideration of the above problems, this dissertation cooperats with the Department of orthopedics of Dalian Zhongshan hospital to collect the clinical VAG signal data firstly, and build the VAG signal database，including 222 healthy cases, 176 cases of osteoarthritis, 86 cases of meniscus injury, 103 cases of cruciate ligament injury, 67 cases of patellar arthritis, a total of 654 cases of VAG signal data. Then, based on the database, combined with machine learning and deep learning theory, this dissertation systematically studies the two classification and multi classification of VAG signals.
(1) In view of too many feature parameters in traditional machine learning, and the classification effect is not good, a classification and recognition method based on feature sorting is proposed. The dissertation extracts 20 characteristic parameters of VAG signal comprehensively based on time domain, frequency domain, time-frequency domain, nonlinearity and statistics, and uses Feast feature selection method to sort the feature parameters effectively. Combined with four different classifiers, the data sets constructed by different features and number of features are classified and studied. The best VAG signal classification results is obtained. Through this method, the redundancy and mutual exclusion of features in the classification of VAG signals are avoided, and the features are better combined to improve the classification accuracy and reduce the classification time. The experimental results show that the accuracy, sensitivity and specificity of SVM classifier are 91.62%, 92.54% and 91.47% in the data set composed of 8 features. This method can reduce the redundancy of feature and improve the normal or abnormal of VAG signals’ classification and recognition results.
(2) In view of the low accuracy of using original signal classification in machine learning, although the method of extracting feature can improve the accuracy, it needs manual extraction, low automation and the quality of features directly affect the classification results.
基于VAG信号的膝关节分类方法研究
This dissertation proposes a classification algorithm for VAG signals based on improved convolutional neural network serial recurrent neural network (PCNN-LSTM). Firstly, empirical mode decomposition (EMD) and wavelet transform are used to transform one-dimensional VAG signal into two-dimensional time-frequency characteristic spectrum as data set; Secondly, an improved PCNN-LSTM model is constructed by fusing the parallel CNN network structure and LSTM neural network on the basis of serial neural network, so as to classify the normal or abnormal VAG signals and realize the automatic detection of knee. The experimental results show that the accuracy of the model is 96.93%, the sensitivity is 100% and the specificity is 95.56%. The model has better classification effect than other algorithms, and can effectively realize the automatic classification and recognition of normal or abnormal VAG signals.
(3) In view of the problems of VAG signal data shortage, and the multi classification effect is not good, a new multi classification algorithm of VAG signal based on small sample learning is proposed. After constructing two-dimensional time-frequency characteristic spectrum as data set, convolutional neural network model is used to pre train, map samples to high-dimensional embedded space, find the class prototype of each class, and propose a calculation method to measure the distance between test samples and various types of prototypes in embedded space, and classify and identify them in multiple categories. The results show that the accuracy, sensitivity and specificity of the model are 88.35%, 89.33% and 88.19%, respectively. It provides a way of thinking and method for the research and clinical application of VAG signal, and promotes the realization of VAG signal applied to the noninvasive detection of knee joint to assist diagnosis.
Key Words：Vibroarthrographic signal; Deep Learning; Convolution neural network; Prototype network; Small data set
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目录
摘要 (I)
Abstract (III)
1 绪论 (1)
1.1 研究背景与意义 (1)
1.2 国内外研究现状与目前存在问题 (3)
1.2.1 国内外研究现状 (3)
1.2.2 目前存在的问题 (5)
1.3 本文研究内容与结构安排 (5)
2 研究方法相关基础理论 (7)
2.1 引言 (7)
2.2 预处理方法 (7)
2.2.1 经验模式分解 (7)
2.2.2 去趋势波动分析 (9)
2.3 特征选择与分类方法 (9)
2.3.1 特征选择 (9)
2.3.2 分类方法 (10)
2.4 深度学习理论 (11)
2.4.1 基础概念与理论 (11)
2.4.2 卷积神经网络介绍 (13)
2.4.3 循环神经网络介绍 (16)
2.5 本章小结 (18)
3 基于经典分类器的VAG信号二分类 (19)
3.1 引言 (19)
3.2 膝关节摆动信号的采集 (20)
3.2.1 采集仪器 (20)
3.2.2 采集过程 (21)
3.3 膝关节摆动信号的预处理 (21)
3.4 膝关节摆动信号的特征参数提取 (23)
3.4.1 基于时域、频域、时频的分析方法 (23)
3.4.2 基于非线性的特征提取分析方法 (24)
3.4.3 基于统计分析方法 (26)
基于VAG信号的膝关节分类方法研究
3.5 膝关节摆动信号的特征选择与分类 (26)
3.6 实验结果与分析讨论 (27)
3.6.1 实验结果 (27)
3.6.2 分析与讨论 (31)
3.7 本章小结 (32)
4 基于深度学习的VAG信号二分类 (33)
4.1 引言 (33)
4.2 构建数据集 (34)
4.3 基于深度学习网络的VAG信号二分类 (35)
4.3.1 VAG信号分类的网络模型 (35)
4.3.2 分类识别 (38)
4.4 实验结果与分析讨论 (38)
4.4.1 实验结果 (38)
4.4.2 分析与讨论 (40)
4.5 本章小结 (41)
5 基于改进原型网络的小样本VAG信号五分类 (42)
5.1 引言 (42)
5.2 小样本数据集的构建 (43)
5.3 基于原型深度学习网络的VAG信号五分类 (43)
5.3.1 原型网络 (43)
5.3.2 距离度量 (43)
5.3.3 类原型的选择 (45)
5.3.4 目标函数的计算 (45)
5.3.5 VAG多分类的网络模型 (46)
5.3.6 分类识别 (48)
5.4 实验结果与分析 (48)
5.4.1 实验结果 (48)
5.4.2 分析与讨论 (52)
5.5 本章小结 (53)
结论 (54)
参考文献 (56)
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攻读硕士学位期间发表学术论文情况 (60)
致谢 (61)
大连理工大学学位论文版权使用授权书 (62)
1 绪论
1.1 研究背景与意义
现阶段，人口老龄化的大浪潮来袭，调查显示，截至2018年底，中国60岁及以上的老年人口约2.49亿，占总人口的17.9%，目前中国人口已经进入老年型。

老年人口逐渐增多伴随着许多老年病症频发，其中膝关节疾病的发病人数增长最为迅速。

人类因直立行走方式使得膝关节成为人体重要的承重部位，且比较容易老化和损伤，因此膝关节疾病的发病率较高。

在60岁以上的老年人群当中，膝关节疾病的发病率达到78.5%。

此外，生活水平的提高使得肥胖人数逐渐增多，大基数的体重对于膝盖损伤有较大程度的影响。

同时，全民健身的风潮使得运动健身人数增加，由此导致的膝关节运动损伤、意外受伤的人数也不断增加。

膝关节疾病复杂，发病人数众多且难以治愈一直是临床上急需解决的问题。

患病后患者行动不便，持续疼痛，使得生活质量大幅下降。

膝关节由胫骨内、外侧髁和股骨内、外侧髁以及髌骨组成[1,2]，是人体最大最复杂的关节。

它还包括关节周围的肌肉、肌腱、韧带和内外侧半月板等组织结构，如图1.1所示。

这些组织结构保持膝关节的上下连接，使得膝关节具有良好的稳定性，其中任何一种结构受到损伤都会导致膝关节疾病的发生。

膝关节的疼痛不仅由膝关节内部引起，也可能关联到各种关节外部组织。

常见的膝关节疾病包括骨性关节炎、半月板损伤、交叉韧带损伤、髌骨关节炎等。

图1.1 膝关节结构[1]
Fig. 1.1 Structure of knee joint[1]
现有膝关节疾病的检测方式多是采用关节镜，经微创手术将其插入患者的膝盖中进行检查，过程痛苦，伤口恢复慢。

或采用MRI、CT等大型设备进行检查，费用高昂，不便于日常检测与复查[3]。

图1.2(a)为关节镜微创手术过程，(b)为MRI大型设备。

随着计算机技术和人工智能的不断发展，获取信息的手段也不断增多，找到一种便捷快速且
基于VAG 信号的膝关节分类方法研究
- 2 - 无创的膝关节检测方法是十分必要的，而且也是可能的。

这不仅可避免或减轻患者检查时的痛苦，还便于日常监测，可以实现随时检测膝关节健康状况，起到预防的作用，作为家庭健康检测装备十分便捷。

同时，使得术后患者的复查更加简便，有助于医生更好
地掌握患者术后恢复状况，给广大膝关节患者带来福音。

(a) (b)
图1.2 传统的膝关节检测手段[7]
(a) 关节镜微创手术过程；(b) MRI 设备
Fig. 1.2 Traditional knee joint detection method [7]
(a) Arthroscopic minimally invasive surgery; (b) MRI equipment 膝关节摆动信号(Vibroarthographic ，简称 VAG)是膝关节在伸展和弯曲运动时膝关节内部产生的振动信号[4]。

通过声音对膝关节损伤和疾病进行的检测是在 1902 年由Bldgett [5]首次提出。

自此，大量学者对膝关节声音来辅助诊断方法的有效性进行研究。

1929 年 Walters [6]发表了关于关节听诊的研究报告。

由于在运动过程中，膝关节内部结构产生摩擦接触从而产生振动，使得损伤的膝关节与健康的膝关节内部振动有较大差异。

因此，膝关节听诊对于膝关节疾病的检测具有潜在作用。

在健康状态下，膝关节的半月板和关节软骨表面会保持相对光滑的状态[7]；在不健康的状态下，膝关节内部会在伸展和弯曲时因损伤部位不同或严重程度不同而产生不同的摩擦，由此产生具有差异性的振动信号。

VAG 信号在不同膝关节疾病之间的敏感性表现不同。

以常见的膝关节疾病为例，骨性关节炎是一种以关节软骨的变形等为特征的慢性关节病[8]，临床上多以中老年发病最为常见，多由慢性劳损、骨质疏松和外力受损等引发[3]，因此在关节活动时有弹响、摩擦音较大，使得VAG 信号波动明显；半月板损伤多数病发是由于扭转外力导致的半月板撕裂，在伸曲膝关节时，内部有弹响，关节间有积液使得VAG 信号摩擦音不明显但突然的高峰较多，髌骨两侧的VAG 信号差别
较大；交叉韧带损伤在剧烈运动或外力导致的暴力过伸中容易受到损伤，损伤后导致关节活动时稳定性下降，因此内部VAG信号波动快且漂移大；髌骨关节炎主要是由于先天性的髌骨发育异常、膝关节长期磨损或关节滑液成分异常等引发，在曲伸关节时，髌骨处的摩擦音较大。

因此，可以通过VAG信号的定量分析对膝关节疾病进行分类识别，实现对膝关节疾病无创且便捷的检测。

随着计算机技术的快速发展以及信号分析处理方法的多样化，对于VAG信号的研究也在不断深入和创新。

但由于膝关节疾病的多样性、复杂性和个体差异性导致VAG 信号的分类问题中分类自动化程度有待提高、分类性能需要进一步提升等问题仍然是研究中的难点。

近年来，人工智能的快速发展使得深度学习方法广泛应用于各个领域且取得了优秀的成果，深度学习方法通过模型自动学习数据特征，挖掘数据隐含信息实现任务目标。

由此，为推进VAG信号在临床膝关节疾病检测中的应用，本文将结合信号处理技术与深度学习方法对VAG信号进行分析研究，提高VAG信号的分类性能，达到对膝关节疾病分类检测的目的以辅助诊断，使得检测过程无创、易操作，为该领域的技术发展和后续研究提供一定的参考和借鉴。

1.2 国内外研究现状与目前存在问题
1.2.1 国内外研究现状
近年来，国内外学者对VAG信号进行大量的研究，研究内容主要集中在数据预处理、特征参数提取和分类问题上。

研究表明，健康与患有膝关节疾病的膝关节所产生的VAG信号具有差异性[9]。

在预处理方面，由于采集VAG信号时，仪器与患者皮肤表面的摩擦和环境等因素影响使得VAG信号中出现基线漂移和噪声等干扰[3]。

针对基线漂移问题，Sharma等人[10]使用滑动平均滤波器消除基线漂移，有效地消除VAG信号中的噪声和干扰。

Wu等人[11]提出了一种集成经验模式分解(EEMD)结合去趋势波动分析(DFA)[12]的方法，该方法通过DFA来计算EEMD分解后每个本征模函数(IMF)的分形标度指数，辨别每个IMF 的内在相关特性，去除含有随机噪声的IMFs，以此来去除VAG信号中的噪声，再将余下的信号进行重构，得到较为纯净的VAG信号。

实验结果表明，该方法能有效提高原始VAG信号的信噪比。

Gong等人[13]发现软组织的变形和运动会产生软组织运动伪影，并由此干扰VAG信号。

针对这一问题，提出了一种使用结构相似性指数(SSIM)、皮尔逊相关系数(PCC)和动态时间翘曲距离(DTW)衡量噪声与信号之间相似性的方法，去除软组织运动伪影，取得了很好的降噪效果。

在特征参数提取与分类识别方面，早期研究主要集中在时域和频域。

1990年Frank 等人[4]使用时域信号波形图和三维频谱图对膝关节声音进行分析，定量计算出能量、频率峰值、信号成分的持续时间和带宽等特征，以区分软骨软化症的严重程度和半月板病变。

2013年，Rangayyan等人[9]从非线性角度分析VAG信号，采用分形分析、功率谱分析和1/f模型等方法推导了分形维数的估计值，并结合其它的特征参数组成一个包含6个参数的特征向量，利用多个径向基函数的神经网络在作者的数据集上进行分类，得到了92%以上的分类正确率。

该研究证明，非线性特征可描述信号的波动性，在正常、异常VAG信号筛选过程中具有有效性。

Wu等人[11]提出利用VAG信号的包络幅度和熵作为区分正常异常膝关节疾病的特征参数，从而区分健康和患有关节软骨疾病的患者。

Nalband等人[14]在2016年提出一种基于小波分解的方法，将VAG信号分解为不同频率的子带信号，并提取了递归量化分析、近似熵和样本熵等24个非线性特征作为VAG信号的特征向量，进而分别利用遗传算法和关联分析算法两种特征选择方法，结合随机森林分类器和最小二乘支持向量机进行分类，达到最高94.31%的正确率。

2020年，Madeleine等人[15]用8个微型加速度计采集VAG信号，被试的动作包括从坐到站、下楼梯和上楼梯这3种活动，分析得到20例骨关节炎患者和20例无症状受试者的膝关节振动频谱图。

从8个通道的VAG信号中获得平均校正值(Average Rectified Value)、方差、形状因子、平均功率频率(Mean Power Frequency)、重复频率和确定性的振动频谱图等特征，得到了能显示骨关节炎患者和无症状受试者之间差异性的多通道振动频谱记录和相关的地形图。

除了对VAG信号进行正常异常的二分类研究外，也有学者尝试膝关节疾病更加细化的分类研究。

Befrui等人[16]利用半自动分割技术提取VAG信号中的高频分量作为特征参数来对健康、软骨软化症和骨关节炎患者进行分类，健康受试者的正确识别率达到84%。

Tuan等人[17]通过方差和Z检验分析前交叉韧带重建手术前后的动态时间翘曲距离，对膝关节进行恢复状况的评估。

Lysiak等人[18]在2020年发表的论文中将VAG信号分为五个不同的状态等级：髌骨软骨软化症、骨关节炎三个阶段和对照组(健康膝关节)，提出了10个新的谱特征，不仅能进行单一类别的区分，而且能区分类别的组合。

另外，提出的频率范围图(Frequency Range Maps)可作为频率特征提取的可视化方法，其结果表明了新的谱特征相对于现有技术在分类问题中具有优越性。

目前，深度学习方法在很多领域应用效果显著，利用深度学习方法对VAG信号进行分析的研究也在逐步发展。

深度学习可在多个层次上对特征进行抽象表征，与传统方法相比，可能可以更智能更全面的提取数据的有用信息，取得更为准确的分类效果。

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瑞等人[19]以VAG信号为源信号，提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的VAG信号自动判读方法。

该方法首先采用小波变换对信号进行去噪，并利用序列插补方法进行信号对齐等预处理；然后利用LSTM网络实现VAG信号的自动判读。

其中，LSTM网络的参数采用网格搜索法确定；最后，使用5126条临床采集的VAG信号作为数据集验证方法性能，达到正确率为82%、灵敏度为79%、特异度为81%、召回率为82%、马修斯相关系数为0.62的结果。

Kraft等人[20]提出了一种利用卷积神经网络的VAG信号分类新方法。

将时间序列分类问题转化为图像分类问题，提出了一个两层卷积神经网络来进行分类，而不需要对VAG信号进行滤波或缩放。

在未进行数据增强的情况下，分类正确率达到74%。

通过数据增强，分类正确率达到87%。

这些结果达到了较好的性能指标，验证了VAG信号用于膝关节疾病无创检测的有效性。

同时，也证明了深度学习技术有望特别适用于VAG信号分类任务。

1.2.2 目前存在的问题
目前，基于VAG信号的分析研究实现膝关节疾病的无创检测已经取得了一定的成果，但由于膝关节疾病种类和临床上评判指标的多样化，目前在某些方面仍存在问题。

一方面，基于特征参数实现VAG信号分类的方法中，有效的特征参数组合方式有待进一步研究确定、对于膝关节是否健康的分类正确率仍有提升空间、自动分类程度有待提高，且在对于膝关节疾病分类进一步细化的过程中，特征参数的敏感性无法保证；另一方面，基于深度学习的研究中，对于膝关节正常异常的检测正确率有待提升、对于不同膝关节疾病的分类还需进一步细化和研究，分类性能有待提高、VAG信号临床数据有限，如何基于小样本实现分类目标、如何构建网络模型和设置参数以达到更好的分类效果等都是现存的难题，有待进一步深入研究。

1.3 本文研究内容与结构安排
本文研究的主要内容是基于VAG信号对膝关节疾病分类问题的分析处理及辅助诊断。

针对现有研究中仍存在的问题，本文从传统机器学习和深度学习两方面入手，首先采集VAG信号。

其次，使用信号处理手段对数据进行预处理后构建数据集。

最后使用不同分类方法，构建适用于VAG信号分类问题的模型，完成VAG信号的分类。

主要研究内容如下所示：
第一章绪论。

主要介绍了论文研究的背景及意义，简要概述了膝关节结构、膝关节疾病及VAG信号的相关知识。

回顾和评价了目前VAG信号的国内外研究进展及尚存问题，最后简述了本文的主要研究内容与论文结构。

第二章相关基础理论。

主要介绍了与VAG信号分析相关的基础理论，包括预处理
方法、特征参数选择、分类器等内容。

此外，对深度学习的主要理论和基本概念进行概述，介绍了本文所使用的卷积神经网络、循环神经网络的基础知识。

第三章基于特征参数提取的方法对VAG信号进行二分类。

通过预处理尽可能的消除噪声对分类结果的影响，提取出20个特征参数进行特征选择，得到更加有效的特征组合以实现对VAG信号正常、异常的分类识别。

第四章基于深度学习方法实现对VAG信号正常、异常的分类识别。

通过对数据集的变换处理，以将一维信号变换为二维时频图的方式结合提出的PCNN-LSTM神经网络，提高二分类的正确率，实现自动化分类识别。

第五章基于距离度量与深度学习方法，以小样本为前提对VAG信号进行不同病症的五分类。

通过结合距离度量与卷积神经网络的方法，提出了一种改进的原型网络(NPNN)，在不进行数据增强的情况下，通过小样本数据集得到较为准确的膝关节疾病多分类模型，进而辅助膝关节疾病的筛查和诊断。

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2 研究方法相关基础理论
2.1 引言
现阶段，临床上对于膝关节疾病的诊断主要依靠骨科医生自身丰富的经验和技术，根据MRI、关节镜等仪器进行检查，成本高昂且不利于日常的监测与复查。

对于医生来说，患者众多，重复性的工作较多，任务繁重。

随着机器学习和人工智能的不断发展，利用计算机来辅助诊断成为医疗中重要的一部分。

通过对VAG信号的分析研究来对膝关节疾病进行早期筛查检测，不仅减轻患者的痛苦和负担，也极大地减轻了医生的工作量。

目前，对于VAG信号的研究主要集中于预处理、特征参数提取、分类识别方法等方面。

其中，由于VAG信号在临床进行采集，采集过程中不可避免存在基线漂移、肌电噪声、外界干扰等，通过有效的预处理方法可以降噪，得到更加纯净的VAG信号，有助于后续的分析。

特征参数的提取主要基于时域、频域、时频域、非线性、统计特性等方面，提取出对分类类别具有敏感性的特征。

有效的分类方法能显著提高分类结果。

因此，国内外学者在这些方面都做了大量的尝试和研究，VAG信号用于膝关节疾病的分类与辅助诊断也受到越来越多的关注。

人工智能的快速发展使其应用于各种领域且效果显著，因此，基于深度学习的VAG 信号分析处理及辅助诊断问题受到了广泛关注。

与传统的机器学习方法相比，深度学习不需要手动进行特征参数的提取和选择，自动化程度更高，分类结果也有所提升。

因此，基于深度学习对VAG信号的研究是一种可行且有效的方法。

本章主要包括以下内容：首先，介绍信号预处理、特征参数提取和计算的方法，并简要概述特征选择和分类识别方法。

其次，概述深度学习方面基本的理论，并介绍卷积神经网络、循环神经网络的基本概念。

2.2 预处理方法
2.2.1 经验模式分解
经验模式分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)是由Huang等人[21]在1998年提出的一种具有自适应时频分辨能力的信号分析方法。

与傅里叶变换和小波变换相比，EMD具有适应性、分析精度精确、不需要手动选择核函数等优势，因而广泛地应用于信号分析领域。

EMD将复杂的信号分解为有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)，各IMF分量代表了原信号中不同时间尺度的局部特征信号。

因此，。