基于包絡(luò)提取的心音信號(hào)分段算法的研究.pdf

1、心腦血管疾病是近年來發(fā)病率較高的疾病之一，不僅難以預(yù)防，而且致死率高，是人們特別是老年人的頭號(hào)殺手，而心臟類疾病又是心血管疾病里比較常見的疾病?，F(xiàn)有的檢測心臟疾病的手段比較多，比如心電圖、B超以及彩超等，但此類檢測手段只能在心臟出現(xiàn)明顯病變后才能檢測出問題來，不利于疾病的盡早發(fā)現(xiàn)和治療。另外一種檢測手段——心音聽診，可以在心臟出現(xiàn)明顯病變之前就發(fā)現(xiàn)相關(guān)的病變信息，但是心音聽診沒有統(tǒng)一的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，只能依賴于醫(yī)生的主觀經(jīng)驗(yàn)。因此，本文結(jié)

2、合心音的生理學(xué)特點(diǎn)，通過心音信號(hào)包絡(luò)提取方法和分段方法，提取相關(guān)的醫(yī)學(xué)指標(biāo)參數(shù)，嘗試為臨床診斷提供一些客觀評(píng)價(jià)依據(jù)。
　　本文研究了不同的心音信號(hào)包絡(luò)提取方法和分段方法，提取了一些醫(yī)學(xué)指標(biāo)參數(shù)，開發(fā)了心音分段圖形用戶界面，主要的工作內(nèi)容如下:
　　1.對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理。使用重采樣對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行處理以減少數(shù)據(jù)量，減輕后續(xù)數(shù)據(jù)處理的壓力;使用五階巴特沃斯帶通濾波器濾除心音信號(hào)中的高頻和低頻噪聲;使用自適應(yīng)小波去噪濾除部分頻

3、率與心音信號(hào)頻率有重疊的噪聲;使用歸一化對(duì)心音信號(hào)的強(qiáng)度進(jìn)行統(tǒng)一。
　　2.提出了一種將歸一化香農(nóng)能量方法與希爾伯特黃變換方法相結(jié)合的心音包絡(luò)提取方法。首先介紹了兩種常用的包絡(luò)提取方法，即歸一化香農(nóng)能量方法和希爾伯特黃變換方法，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較。為了彌補(bǔ)歸一化香農(nóng)能量方法和希爾伯特黃變換方法的一些不足，本文提出了一種將歸一化香農(nóng)能量方法和希爾伯特黃變換方法相結(jié)合的心音包絡(luò)提取方法，在該方法中，使用鏡像閉合延拓方法對(duì)端

4、點(diǎn)飛翼問題進(jìn)行了解決。實(shí)驗(yàn)表明，新方法能夠得到較好的包絡(luò)曲線。
　　3.對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了分段并提取了相關(guān)的醫(yī)學(xué)指標(biāo)參數(shù)。首先對(duì)單閾值分段方法及其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了介紹，為了彌補(bǔ)單閾值分段方法的不足，本文對(duì)雙閾值分段方法進(jìn)行了研究。實(shí)驗(yàn)表明，雙閾值分段方法較之單閾值方法具有更好的分段效果。其次介紹了一些心音相關(guān)的醫(yī)學(xué)指標(biāo)參數(shù)，并針對(duì)分段后的心音信號(hào)進(jìn)行了醫(yī)學(xué)指標(biāo)參數(shù)的提取。
　　4.開發(fā)了心音分段圖形用戶界面。對(duì)圖形用戶界面的一般設(shè)

5、計(jì)原則和制作步驟進(jìn)行了介紹，并且開發(fā)了心音分段圖形用戶界面。
　　使用上述三種包絡(luò)提取方法和雙閾值分段方法，本文對(duì)包括309個(gè)第一心音和304個(gè)第二心音在內(nèi)的30例心音信號(hào)進(jìn)行了分析測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)歸一化香農(nóng)能量包絡(luò)進(jìn)行分段，第一心音和第二心音的檢出率分別為84.47％和84.54％;對(duì)希爾伯特包絡(luò)進(jìn)行分段，第一心音和第二心音的檢出率分別為74.43％和72.04％;對(duì)新包絡(luò)提取方法得到的包絡(luò)曲線進(jìn)行分段，第一心音和第二心音