【摘要】：心臟聽診在心臟病診斷方面具有重要意義,先天性心臟病初診目前主要是依靠臨床醫(yī)生聽診來進行初步診斷,心音信號是一種微弱的音頻信號,其中包含著豐富的心臟活動信息,對心音信號從信號分析的角度進行研究已經(jīng)發(fā)展成為生物醫(yī)學信號處理領域的熱點和難點,國內外學者大多從傳統(tǒng)信號處理的角度對心音信號進行分析研究。本文力圖另辟蹊徑,通過研究心音信號的形態(tài)特征,應用變值邏輯方法,將提取包絡后的心音信號進行一系列變值邏輯變換處理,最終形成二維散點分布圖,從而可以直接觀察到不同病種的二維散點圖,不同病理性的心音信號在對應的二維散點分布圖中表現(xiàn)出的不同分布特征,具體內容包括以下幾點:1.心音信號預處理。傳統(tǒng)的心音信號預處理通常包括對心音信號進行降噪、包絡提取等。但由于噪聲門限不易控制,且容易將病理性的心臟雜音去除,因此本研究的預處理選擇未去噪的質量較好的心音信號進行包絡提取。2.包絡提取方法選擇。分別采用希爾伯特黃變換方法、香農(nóng)能量方法和維奧拉積分法對正常心音信號和病理性心音信號進行包絡提取,并對提取出的包絡進行算法標記,對各種包絡提取方法的優(yōu)缺點進行分析,結合算法特點,最終選擇維奧拉積分法作為心音信號的包絡提取方法。3.心音信號的變值模型轉換。對提取的心音信號包絡進行變值邏輯算法處理,將心音信號轉換成可視化分析所需的10個測度。4.可視化分析識別。通過對10個測度的分析,選擇其中的一到兩個測度進行可視化,分別作出心音信號一維散點圖和二維散點圖,同時結合不同心音信號的具體特點,進而分析出其對應散點圖的特點。本文對臨床上采集到的心音信號進行了全面的研究,將病理性心音信號與正常心音信號轉換成對應的散點圖,并對一維散點圖進行分析識別。實驗結果證明,對病理性心音信號的識別率(Sensitivity,敏感性率)達到81.3%,正常心音信號識別率達到76%(Specificity,特異性率),準確率ACC能夠達到80%,該系統(tǒng)具有較好的識別效果。
【圖文】：

第二章心音信號的介紹逡逑２．邋１心臟的結構逡逑心臟結構如圖２．１所示，從圖中可以看出，心臟主要結構有左心室，右心室，逡逑左心房，右心房，肺動脈，肺靜脈等。在心房與心室之間，由瓣膜控制血液的流逡逑入與流出。正常情況下，血液只能是從心房流入心室，瓣膜的存在使得血液不能逡逑倒流。當由于一些因素的影響導致瓣膜關閉不全或缺損時，血液就無法正常的從逡逑心房流入心室，會出現(xiàn)血液回流的情況。先心病早期可能對患者的日常生活影響逡逑較小，，但隨著病情的發(fā)展會出現(xiàn)肺動脈高壓，心室肥大等情況［１ＳＬ逡逑Ｍｌ逡逑右肺動脈ｙ邋丫『左肺動脈逡逑肺動脈栜＇．邐肺動脈主千逡逑未ｉ？合的血液－一邋１邐．氧合血逡

應該能夠實現(xiàn)心音信號的識別＝逡逑２．邋２．邋２心音聽診位置簡介逡逑臨床進行心音聽診的位置主要有五點，如圖２．２所示，由圖中順序聽診位置逡逑依次為：逡逑１邋）二尖瓣區(qū)（Ｍ）；逡逑２）
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R540.4;TN912.3

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 孟慧;梅鐵民;朱向榮;;一種小波包變換的聲紋參數(shù)提取方法研究[J];沈陽理工大學學報;2015年06期

2 劉朝輝;馮國軍;梁坤;張佼;;超聲心動圖對心臟聽診有雜音的腦癱兒童先天性心臟病篩查[J];中外醫(yī)學研究;2015年18期

3 譚志向;張懿;曾德平;王華;;基于希爾伯特-黃變換的心音包絡提取在LabVIEW上的實現(xiàn)[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2015年02期

4 張義敏;曾慶寧;黎耀;;基于HHT和PPA的心音分段算法研究[J];計算機應用與軟件;2015年04期

5 嚴英榴;;常見先天性心臟病的產(chǎn)前診斷[J];中國產(chǎn)前診斷雜志(電子版);2014年03期

6 武瑩;李俊州;;基于Haar小波變換和關聯(lián)加權的LDA方法[J];華中師范大學學報(自然科學版);2014年01期

7 史榮珍;王懷登;袁杰;;不同小波基函數(shù)下的語音去噪研究[J];現(xiàn)代電子技術;2014年03期

8 龐春穎;韓立喜;劉記奎;;HHT和提升小波包相結合的心音信號識別研究[J];信號處理;2014年01期

9 王安;宋靜;任仲夷;鄭智捷;;一種新型變值邏輯偽隨機數(shù)發(fā)生器的實現(xiàn)與分析[J];云南大學學報(自然科學版);2013年S2期

10 黃同;李娣娜;邵思飛;;基于db小波和區(qū)域連通性的視頻文字定位方法[J];電子測試;2013年13期

相關碩士學位論文 前4條

1 呼俊杰;基于EEMD心音分割算法的研究[D];南京大學;2018年

2 李天宇;偽隨機序列分段變值測量二維可視化[D];云南大學;2015年

3 晚潔;隨機序列變值組合測量及其高斯曲面擬合可視化研究[D];云南大學;2014年

4 周酥;心音信號特征分析及其在輔助診斷中的價值[D];華南理工大學;2012年

本文編號：2641137