面向冠心病早期無損診斷的MEMS電子聽診器與心音特征提取研究
發(fā)布時間:2021-01-30 14:38
冠心病被世界衛(wèi)生組織認定為人類的頭號殺手。我國冠心病死亡率逐年持續(xù)攀升,而其檢測設備大多有創(chuàng)昂貴、無法實現(xiàn)冠心病的早期檢測。早發(fā)現(xiàn)早治療是降低冠心病死亡率的必要途徑。心音的改變和雜音的出現(xiàn)往往是器質(zhì)性心臟病變的最早體征;谛囊粜盘柗治龊吞卣魈崛〉墓谛牟o損診斷研究受到了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)聽診器正逐步被電子聽診器所取代,因為電子聽診器具備了實時心音波形存儲和回放功能,同時具有使用方便,成本低,體積小等優(yōu)點。電子聽診器的信噪比對心音信號的特征提取至關(guān)重要,因為即使是非常微弱的外界噪聲也可能導致心音信號中病理生理信息的誤判,從而導致疾病診斷的誤判。在噪聲類型復雜的情況下,消除噪聲和保留病理信息之間的權(quán)衡變得非常困難。因此高信噪比的電子聽診器可以大幅降低數(shù)據(jù)分析處理的難度,提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性,達到事半功倍的效果。本文針對冠心病早期無損診斷的實際應用需求,提出了提高電子聽診器信噪比的心音傳感器結(jié)構(gòu)改進方法同時制作了完整的電子聽診器。并利用自制MEMS電子聽診器在山西醫(yī)科大學第二附屬醫(yī)院心內(nèi)科采集了堵塞程度不一的冠心病心音數(shù)據(jù)和其他非冠心病心音數(shù)據(jù)。研究了冠心病和其他非冠心病心音特...
【文章來源】:中北大學山西省
【文章頁數(shù)】:124 頁
【學位級別】:博士
【部分圖文】:
002-2016年城鄉(xiāng)地區(qū)冠心病死亡率變化趨勢
中北大學學位論文10心音是由聲音從心臟瓣膜關(guān)閉、心肌伸展、血液流動所發(fā)出來的聲音組成的。動脈粥樣硬化引起的血管狹窄可引起血液湍流和血管振動。從體表探測到的心音可以用來診斷由血管堵塞引起的疾玻雖然心音微弱,但在心臟舒張時,由于冠狀動脈的壓力最小,冠狀動脈的血流量此時達到最大,心雜音相對突出,仍然能夠檢測到[67]。JLSemmlow和W.Welkowitz等用傅里葉變換的方法研究了冠心病患者與正常人之間舒張期心音頻譜的差異,發(fā)現(xiàn)冠心病患者舒張期心音中的高頻譜能量增加[68]。MetinAkay和JLSemmlow等用特征矢量法對冠狀動脈狹窄的血管成形術(shù)前、術(shù)后的心音信號進行了研究,表明與冠狀動脈狹窄相關(guān)的舒張期雜音相當于一個頻率較高的窄帶信號[69,70]。冠狀動脈有左、右兩支,分別開口于主動脈的左、右冠狀動脈瓣,如圖1-3所示。冠心病的發(fā)展過程如圖1-4所示。圖1-3心臟冠狀動脈示意圖Fig.1-3Schematicdiagramofcardiaccoronaryarteries圖1-4冠心病的發(fā)展過程示意圖Fig.1-4SchematicdiagramofthedevelopmentofCHD通過對冠脈生理研究表明,在心臟收縮期因受心臟收縮影響,冠脈幾乎沒有血流流過,因而檢測舒張期血流流過冠脈時的一些物理參數(shù)能為冠脈狀態(tài)良好與否提供有力的證據(jù)。之前的研究表明在血壓驅(qū)動下,血液流經(jīng)冠脈狹窄處將會有更多能量的消耗,血液流經(jīng)狹窄處后在出口擴大處將發(fā)生流層之間的分離并進一步形成渦流,因此,當冠脈堵塞血管出現(xiàn)狹窄時,舒張期血流會出現(xiàn)高頻雜音。
中北大學學位論文10心音是由聲音從心臟瓣膜關(guān)閉、心肌伸展、血液流動所發(fā)出來的聲音組成的。動脈粥樣硬化引起的血管狹窄可引起血液湍流和血管振動。從體表探測到的心音可以用來診斷由血管堵塞引起的疾玻雖然心音微弱,但在心臟舒張時,由于冠狀動脈的壓力最小,冠狀動脈的血流量此時達到最大,心雜音相對突出,仍然能夠檢測到[67]。JLSemmlow和W.Welkowitz等用傅里葉變換的方法研究了冠心病患者與正常人之間舒張期心音頻譜的差異,發(fā)現(xiàn)冠心病患者舒張期心音中的高頻譜能量增加[68]。MetinAkay和JLSemmlow等用特征矢量法對冠狀動脈狹窄的血管成形術(shù)前、術(shù)后的心音信號進行了研究,表明與冠狀動脈狹窄相關(guān)的舒張期雜音相當于一個頻率較高的窄帶信號[69,70]。冠狀動脈有左、右兩支,分別開口于主動脈的左、右冠狀動脈瓣,如圖1-3所示。冠心病的發(fā)展過程如圖1-4所示。圖1-3心臟冠狀動脈示意圖Fig.1-3Schematicdiagramofcardiaccoronaryarteries圖1-4冠心病的發(fā)展過程示意圖Fig.1-4SchematicdiagramofthedevelopmentofCHD通過對冠脈生理研究表明,在心臟收縮期因受心臟收縮影響,冠脈幾乎沒有血流流過,因而檢測舒張期血流流過冠脈時的一些物理參數(shù)能為冠脈狀態(tài)良好與否提供有力的證據(jù)。之前的研究表明在血壓驅(qū)動下,血液流經(jīng)冠脈狹窄處將會有更多能量的消耗,血液流經(jīng)狹窄處后在出口擴大處將發(fā)生流層之間的分離并進一步形成渦流,因此,當冠脈堵塞血管出現(xiàn)狹窄時,舒張期血流會出現(xiàn)高頻雜音。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]自適應經(jīng)驗小波塔式分解的齒輪微弱故障診斷方法[J]. 鄧飛躍,丁浩,劉永強. 動力學與控制學報. 2020(03)
[2]基于經(jīng)驗小波變換的電力系統(tǒng)諧波檢測方法[J]. 吳建章,梅飛,陳暢,潘益,李陶然,鄭建勇. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2020(06)
[3]基于經(jīng)驗小波變換的基因關(guān)聯(lián)隱私保護實驗研究[J]. 陳紅松,孟彩霞,劉書雨. 湖南大學學報(自然科學版). 2020(02)
[4]《中國心血管病報告2018》概要[J]. 胡盛壽,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風,楊躍進,鄭哲,陳偉偉. 中國循環(huán)雜志. 2019(03)
[5]基于經(jīng)驗小波變換的特高壓并聯(lián)電抗器振動信號分析[J]. 趙若妤,馬宏忠,魏旭,姜寧,田濤,譚風雷. 電工電能新技術(shù). 2019(01)
[6]MEMS電子聽診器微結(jié)構(gòu)設計與驗證[J]. 王續(xù)博,張國軍,郭楠,劉夢然,郭靜,劉源,張文棟. 微納電子技術(shù). 2016(01)
[7]B超聯(lián)合心電圖診斷高血壓性心臟病的臨床研究[J]. 屈利平. 河北醫(yī)學. 2015(09)
[8]心音信號的預處理與包絡提取算法研究[J]. 張磊邦,唐榮斌,蔣建波,張帥,池宗琳,王威廉. 生物醫(yī)學工程學雜志. 2014(04)
[9]Acoustic cardiography to improve detection of coronary artery disease with stress testing[J]. Michel Zuber,Paul Erne. World Journal of Cardiology. 2010(05)
[10]心音信號分析方法及應用性研究[J]. 陳天華,韓力群,唐海滔,鄭若金. 北京工商大學學報(自然科學版). 2009(02)
博士論文
[1]基于非平穩(wěn)隨機理論的結(jié)構(gòu)抗震分析研究[D]. 鄭永陽.南昌大學 2017
[2]基于舒張期心音信號分析與特征提取的冠心病無損診斷研究[D]. 趙治棟.浙江大學 2004
碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)融合的出行特征識別[D]. 吳奇.西南交通大學 2019
[2]基于CTG參數(shù)的胎兒狀態(tài)智能評估算法研究[D]. 張揚.杭州電子科技大學 2019
[3]基于MEMS聲傳感器的電子聽診器設計[D]. 楊晟輝.中北大學 2018
[4]協(xié)同計算平臺下大規(guī)模資源監(jiān)控系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 石光敏.西安電子科技大學 2017
[5]基于心音的心臟儲備指標變異性研究[D]. 林輝杰.重慶大學 2010
[6]硅微MEMS仿生矢量水聲傳感器研究[D]. 陳尚.中北大學 2008
本文編號:3009076
【文章來源】:中北大學山西省
【文章頁數(shù)】:124 頁
【學位級別】:博士
【部分圖文】:
002-2016年城鄉(xiāng)地區(qū)冠心病死亡率變化趨勢
中北大學學位論文10心音是由聲音從心臟瓣膜關(guān)閉、心肌伸展、血液流動所發(fā)出來的聲音組成的。動脈粥樣硬化引起的血管狹窄可引起血液湍流和血管振動。從體表探測到的心音可以用來診斷由血管堵塞引起的疾玻雖然心音微弱,但在心臟舒張時,由于冠狀動脈的壓力最小,冠狀動脈的血流量此時達到最大,心雜音相對突出,仍然能夠檢測到[67]。JLSemmlow和W.Welkowitz等用傅里葉變換的方法研究了冠心病患者與正常人之間舒張期心音頻譜的差異,發(fā)現(xiàn)冠心病患者舒張期心音中的高頻譜能量增加[68]。MetinAkay和JLSemmlow等用特征矢量法對冠狀動脈狹窄的血管成形術(shù)前、術(shù)后的心音信號進行了研究,表明與冠狀動脈狹窄相關(guān)的舒張期雜音相當于一個頻率較高的窄帶信號[69,70]。冠狀動脈有左、右兩支,分別開口于主動脈的左、右冠狀動脈瓣,如圖1-3所示。冠心病的發(fā)展過程如圖1-4所示。圖1-3心臟冠狀動脈示意圖Fig.1-3Schematicdiagramofcardiaccoronaryarteries圖1-4冠心病的發(fā)展過程示意圖Fig.1-4SchematicdiagramofthedevelopmentofCHD通過對冠脈生理研究表明,在心臟收縮期因受心臟收縮影響,冠脈幾乎沒有血流流過,因而檢測舒張期血流流過冠脈時的一些物理參數(shù)能為冠脈狀態(tài)良好與否提供有力的證據(jù)。之前的研究表明在血壓驅(qū)動下,血液流經(jīng)冠脈狹窄處將會有更多能量的消耗,血液流經(jīng)狹窄處后在出口擴大處將發(fā)生流層之間的分離并進一步形成渦流,因此,當冠脈堵塞血管出現(xiàn)狹窄時,舒張期血流會出現(xiàn)高頻雜音。
中北大學學位論文10心音是由聲音從心臟瓣膜關(guān)閉、心肌伸展、血液流動所發(fā)出來的聲音組成的。動脈粥樣硬化引起的血管狹窄可引起血液湍流和血管振動。從體表探測到的心音可以用來診斷由血管堵塞引起的疾玻雖然心音微弱,但在心臟舒張時,由于冠狀動脈的壓力最小,冠狀動脈的血流量此時達到最大,心雜音相對突出,仍然能夠檢測到[67]。JLSemmlow和W.Welkowitz等用傅里葉變換的方法研究了冠心病患者與正常人之間舒張期心音頻譜的差異,發(fā)現(xiàn)冠心病患者舒張期心音中的高頻譜能量增加[68]。MetinAkay和JLSemmlow等用特征矢量法對冠狀動脈狹窄的血管成形術(shù)前、術(shù)后的心音信號進行了研究,表明與冠狀動脈狹窄相關(guān)的舒張期雜音相當于一個頻率較高的窄帶信號[69,70]。冠狀動脈有左、右兩支,分別開口于主動脈的左、右冠狀動脈瓣,如圖1-3所示。冠心病的發(fā)展過程如圖1-4所示。圖1-3心臟冠狀動脈示意圖Fig.1-3Schematicdiagramofcardiaccoronaryarteries圖1-4冠心病的發(fā)展過程示意圖Fig.1-4SchematicdiagramofthedevelopmentofCHD通過對冠脈生理研究表明,在心臟收縮期因受心臟收縮影響,冠脈幾乎沒有血流流過,因而檢測舒張期血流流過冠脈時的一些物理參數(shù)能為冠脈狀態(tài)良好與否提供有力的證據(jù)。之前的研究表明在血壓驅(qū)動下,血液流經(jīng)冠脈狹窄處將會有更多能量的消耗,血液流經(jīng)狹窄處后在出口擴大處將發(fā)生流層之間的分離并進一步形成渦流,因此,當冠脈堵塞血管出現(xiàn)狹窄時,舒張期血流會出現(xiàn)高頻雜音。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]自適應經(jīng)驗小波塔式分解的齒輪微弱故障診斷方法[J]. 鄧飛躍,丁浩,劉永強. 動力學與控制學報. 2020(03)
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[3]基于經(jīng)驗小波變換的基因關(guān)聯(lián)隱私保護實驗研究[J]. 陳紅松,孟彩霞,劉書雨. 湖南大學學報(自然科學版). 2020(02)
[4]《中國心血管病報告2018》概要[J]. 胡盛壽,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風,楊躍進,鄭哲,陳偉偉. 中國循環(huán)雜志. 2019(03)
[5]基于經(jīng)驗小波變換的特高壓并聯(lián)電抗器振動信號分析[J]. 趙若妤,馬宏忠,魏旭,姜寧,田濤,譚風雷. 電工電能新技術(shù). 2019(01)
[6]MEMS電子聽診器微結(jié)構(gòu)設計與驗證[J]. 王續(xù)博,張國軍,郭楠,劉夢然,郭靜,劉源,張文棟. 微納電子技術(shù). 2016(01)
[7]B超聯(lián)合心電圖診斷高血壓性心臟病的臨床研究[J]. 屈利平. 河北醫(yī)學. 2015(09)
[8]心音信號的預處理與包絡提取算法研究[J]. 張磊邦,唐榮斌,蔣建波,張帥,池宗琳,王威廉. 生物醫(yī)學工程學雜志. 2014(04)
[9]Acoustic cardiography to improve detection of coronary artery disease with stress testing[J]. Michel Zuber,Paul Erne. World Journal of Cardiology. 2010(05)
[10]心音信號分析方法及應用性研究[J]. 陳天華,韓力群,唐海滔,鄭若金. 北京工商大學學報(自然科學版). 2009(02)
博士論文
[1]基于非平穩(wěn)隨機理論的結(jié)構(gòu)抗震分析研究[D]. 鄭永陽.南昌大學 2017
[2]基于舒張期心音信號分析與特征提取的冠心病無損診斷研究[D]. 趙治棟.浙江大學 2004
碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)融合的出行特征識別[D]. 吳奇.西南交通大學 2019
[2]基于CTG參數(shù)的胎兒狀態(tài)智能評估算法研究[D]. 張揚.杭州電子科技大學 2019
[3]基于MEMS聲傳感器的電子聽診器設計[D]. 楊晟輝.中北大學 2018
[4]協(xié)同計算平臺下大規(guī)模資源監(jiān)控系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 石光敏.西安電子科技大學 2017
[5]基于心音的心臟儲備指標變異性研究[D]. 林輝杰.重慶大學 2010
[6]硅微MEMS仿生矢量水聲傳感器研究[D]. 陳尚.中北大學 2008
本文編號:3009076
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