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基于Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的先心病心音識別研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-22 16:26
   心音能真實(shí)反映心臟工作狀況,是醫(yī)生診斷心血管疾病的重要依據(jù)。先心病的臨床診斷分為初診和確診兩個(gè)階段。初診及篩查階段主要憑借聽診器,通過心臟聽診以確定疑似患者,這需要醫(yī)生要有豐富的臨床經(jīng)驗(yàn),基層醫(yī)生往往難以勝任,若經(jīng)驗(yàn)不足容易造成誤診或耽誤病情。確診階段主要使用超聲心動(dòng)圖儀對疑似患者進(jìn)行復(fù)查,該設(shè)備價(jià)格昂貴,目前無法配備到鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院等基層醫(yī)院,F(xiàn)在,先心病的篩查還是以心臟聽診為主,由于我國地區(qū)發(fā)展不平衡,尤其是云南基層醫(yī)療資源匱乏,先心病的篩查基本上是依靠省級醫(yī)療隊(duì)巡回下鄉(xiāng)完成,這對及時(shí)、及早發(fā)現(xiàn)先心病患者非常不利。因此,分析研究先心病心音信號、提取相關(guān)病理特征,研究機(jī)器輔助診斷技術(shù)尤其重要,能夠提高基層醫(yī)生對先心病篩查的準(zhǔn)確率。本文結(jié)合心音信號的特點(diǎn),提出了一種基于Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)和Mel頻率倒譜系數(shù)的心音信號識別算法,較好地解決了先心病心音信號的分類問題,為先心病臨床診斷提供參考。對心音的分析處理涉及:信號預(yù)處理、特征提取、識別研究三個(gè)環(huán)節(jié)。信號預(yù)處理:包括心音信號降噪、包絡(luò)提取等。首先,對原始心音信號進(jìn)行小波5層降噪處理,得到小波去噪后的信號;之后提取心音信號的希爾伯特包絡(luò),并以S1為起始點(diǎn)截取長度6秒的信號。特征提取部分:對比LPCC、BFCC、MFCC三種特征提取的方法,最終對截取到的信號提取梅爾倒譜頻率系數(shù)作為特征參數(shù)。識別環(huán)節(jié):對比了 BP、RNN、LSTM、Bi-LSTM四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別效果,最后選擇能夠克服其它三種網(wǎng)絡(luò)缺陷的Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)對心音信號進(jìn)行識別。結(jié)果表明Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)具有較好的識別效果,心音信號的正確識別率到達(dá)84.20%。
【學(xué)位單位】:云南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:R541.1;TN912.34
【部分圖文】:

心音,心動(dòng)周期,聽診器,舒張期


壁等行為產(chǎn)生的機(jī)械運(yùn)動(dòng),經(jīng)過周圍組織傳遞至胸壁發(fā)生的微弱振動(dòng),稱之為心??音。而所謂的心動(dòng)周期,包括兩個(gè)期?.舒張期和收縮期。舒張期,心臟充盈;收??縮期,心臟射血。圖1.1是一個(gè)完整的心動(dòng)周期。當(dāng)心室開始收縮,產(chǎn)生第一心??音,即S1;在心室收縮末尾時(shí),發(fā)生第二心音,即S2;在S1和S2之間的時(shí)期,??是心室的收縮期;在S2和下一個(gè)S1之間的時(shí)期,是心室的舒張期。??2??

分解圖,分解圖,小波分解,分量


小波變換分解重構(gòu)的信號可以表示為:??S?=?A5?+?DS?+?D4?+?D3?+?D2?+?D1中,小波基、分解層數(shù)以及閾值函數(shù)等的選擇尤布在10HZ?1000HZ,大于1000HZ的大部分都是率,由采樣定理可以得出最大頻率是2500HZ,選擇5層小波分解,表2.1是具體的小波分解各表2.?1五層分解的各層頻率近似分量(a)?細(xì)節(jié)分量(T1250?1250?250?625?625?120'312?312'620?156?156?310?78?78'15

效果圖,細(xì)節(jié),分量,效果圖


?x1()4??圖2.2分解的各層效果圖??圖2.2中,dl?d2是第一層到第二層的細(xì)節(jié)分量,幾乎都是噪聲,將其置??零。d3?d4是第三層到第四層的細(xì)節(jié)分量,既包含噪聲又包含有用信息,實(shí)驗(yàn)??中進(jìn)行閾值處理,保留有用信息。將第五層的細(xì)節(jié)分量(d5)和第五層的近似分??量(a5)保留,最后進(jìn)行信息重構(gòu)。圖2.?3是信號去噪前后的效果。明顯從圖中??觀察到毛刺減少
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2851830

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