本文選題：心音聽診 + 性能測評��； 參考：《東北大學》2014年碩士論文

【摘要】：心音信號是人體重要的生理信號之一,心臟或者心血管疾病所表現(xiàn)出的病理現(xiàn)象會比較早地體現(xiàn)在心音信號上,如波形的畸變以及心雜音的出現(xiàn)等,因此分析心音信號能較早地發(fā)現(xiàn)心臟疾病的征兆。同時分析心音信號可以了解心臟的健康狀況,評估心臟功能狀態(tài),輔助心臟疾病的診斷,具有重要的臨床價值。而隨著世界范圍里心血管疾病的增加,對于心音信號的分析研究能一定程度上提高人們健康水平,并且具有一定的經(jīng)濟意義。伴隨中國乃至世界人口平均壽命的增長和老齡化人群數(shù)目的激增,以及人們對提高健康水平的訴求,家庭健康監(jiān)護的作用日益突出。家庭健康監(jiān)護系統(tǒng)可以采集體溫、脈搏、呼吸、血壓、血氧、心肺音等人體的生理信號,這些生命體征的變化都反映出人體是否患病以及患者病情的好轉(zhuǎn)或者惡化。而隨著科技的進步,作為組成家庭健康監(jiān)護系統(tǒng)的各種生理信號采集儀器逐漸向小型化、低功耗、便捷化方向發(fā)展。這一需求可以利用移動醫(yī)療很好地解決。移動醫(yī)療主要指利用智能手機隨時隨地采集用戶的生理數(shù)據(jù),然后通過傳輸以及醫(yī)生端的處理分析,進而方便醫(yī)生與患者交流病情。本文基于家庭監(jiān)護以及移動醫(yī)療理念,設計并實現(xiàn)了低成本電子心音采集及分析系統(tǒng)。本系統(tǒng)有兩種心音采集方式,第一種是通過外接MIC口將心音信號送入到PC機中實現(xiàn)采集,采集得到的信號可以播放,便于直接聽診。本文利用MIC口采集得到的心音信號對本系統(tǒng)進行了性能測評,通過主、客觀的測評對比發(fā)現(xiàn)本系統(tǒng)在低成本的情況下有著良好的性能。第二種是通過藍牙將數(shù)據(jù)傳輸給智能終端(手機)。智能終端上運行基于Android系統(tǒng)開發(fā)的客戶端心音采集及分析程序,可實時繪制心音圖(PCG),并且經(jīng)過其初步的分析能提供給用戶心率以及判斷是否正常。然后用戶可以通過智能終端將心音數(shù)據(jù)傳輸給醫(yī)生端,醫(yī)生端對心音信號進行預處理后利用S變換時頻分析方法提取心音特征,最后結(jié)合支持向量機(SVM)機器學習方法進行心音信號的模式分類進而進行輔助診斷。
[Abstract]:The heart sound signal is one of the important physiological signals of human body. The pathological phenomenon of heart or cardiovascular disease will be reflected in the heart sound signal earlier, such as the distortion of the waveform and the appearance of the heart murmur, etc. Therefore, early detection of symptoms of heart disease can be achieved by analyzing cardiac sound signals. At the same time, the analysis of heart sound signal can understand the state of heart health, evaluate the state of heart function and assist the diagnosis of heart disease, which has important clinical value. With the increase of cardiovascular disease in the world, the analysis and research of heart sound signal can improve the health level of people to some extent, and have certain economic significance. With the increase of the average life expectancy of the population in China and the world as well as the rapid increase of the number of the aging population and the demands of people to improve their health level, the role of family health monitoring is becoming increasingly prominent. Family health monitoring system can collect body temperature, pulse, respiration, blood pressure, blood oxygen, cardiopulmonary sound and other physiological signals. With the progress of science and technology, various physiological signal acquisition instruments, which constitute the family health monitoring system, are gradually becoming miniaturized, low power consumption and easy to develop. This need can be well addressed using mobile medicine. Mobile medicine mainly refers to the use of smart phones to collect the physiological data of users at any time and anywhere, and then through the transmission and analysis of the doctor side, so as to facilitate the doctors and patients to communicate the disease. Based on the concept of family monitoring and mobile medicine, a low-cost electronic heart sound acquisition and analysis system is designed and implemented in this paper. There are two kinds of heart sound acquisition methods in this system. The first way is to transmit the heart sound signal to the PC through the external MIC port, and the acquired signal can be played, which is convenient for direct auscultation. In this paper, the performance of the system is evaluated by using the heart sound signal collected from MIC port. Through subjective and objective evaluation and comparison, it is found that the system has good performance in the case of low cost. The second is to transmit data to a smart terminal via Bluetooth. The intelligent terminal runs the client heart sound acquisition and analysis program based on the Android system. It can draw the heart sound map in real time and can provide the heart rate to the user and judge whether the heart rate is normal or not through its preliminary analysis. Then the user can transmit the heart sound data to the doctor through the intelligent terminal. After preprocessing the heart sound signal, the doctor can extract the heart sound feature by using the S transform time-frequency analysis method. Finally, the pattern classification of heart sound signal is carried out with support vector machine (SVM) machine learning method, and then assistant diagnosis is carried out.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R540.4;TN911.7

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本文編號：2024621