本文關鍵詞：先天性心臟病心音信號分析方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《云南大學》 2015年

先天性心臟病心音信號分析方法研究

苗晟  

【摘要】：心音信號是一種人耳能夠聽到的生物醫(yī)學信號,它含有大量的心臟活動信息,能夠如實地反映心臟活動狀態(tài)。國內(nèi)外研究已經(jīng)證實,通過對心臟的聽診能夠對心臟類疾病進行辨識,尤其是先天性心臟病。隨著電子技術的發(fā)展,研究人員希望通過信號處理的方法,對實測心音信號進行分析,提取有效的病理特征進行識別,在醫(yī)生初診時提供一些輔助信息。但由于心音是一種非平穩(wěn)的隨機信號,上述研究是一個很有挑戰(zhàn)性的課題。 本文針對心音信號特點,從心音的產(chǎn)生機理及固有特性入手,結合先天性心臟病患者雜音的病理特征,分析對比了心音處理各階段的不同算法,給出了一套完整的心音和雜音分析流程。該流程包括：首先對心音進行預處理,包括融合、去噪、分割定位三個步驟,通過心音預處理將心音分為可分割定位和不可分割定位兩大類：對于可分割定位的心音,通過單通道部分重疊稀疏模型將其分離為心音占優(yōu)路和雜音占優(yōu)路,并提取了六類特征進行分類識別；對于不可分割定位的心音,直接給出無需分割定位的心音特征提取及聚類方法。最后,采用實際臨床采集心音信號對上述流程進行驗證,得出實驗結果并給出分析結論。 論文的主要工作及創(chuàng)新點如下： ·在心音信號分割算法中提出基于模板匹配的分割方法,將心音的分割方法從一維映射到二維,使心音分割定位更加準確。同時,心音分割算法能夠自動辨識心音分割定位是否成功,并將不可分割定位的心音信號提取出來單獨進行處理,使得對心音的分析更加廣泛實用； ·針對可分割定位的心音,為突出其雜音特征,文中提出了一種單通道部分重疊的稀疏模型,基于該模型的分離方法能夠將可分割定位的心音分離為心音占優(yōu)路和雜音占優(yōu)路。文中詳細介紹了該模型的假設條件、分離思想和分離算法,并給出分析實例; ·不同于一般的仿真數(shù)據(jù)分析,本文研究中采用的實驗數(shù)據(jù)均為臨床采集心音信號,所以本文的分析結果具有很強的針對性和實用性。還分析對比了術前術后的心音信號,房間隔膜缺損(ASD)和室間隔膜缺損(VSD)患者的心音信號,并給出了心音的快速分類方法。 通過對實測心音數(shù)據(jù)庫中選取的220例心音信號進行分類識別結果表明：對比其他文獻所述的心音信號分類識別方法,本文的算法流程對心音的處理更加全面,無論是否可分割定位的心音都能進行分析。相對于其它分析方法,本文的心音處理流程對實測心音的分類識別率更高,達到81.3%,該結果具有較高的實際參考價值。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R541.1;TN911.72
【目錄】：

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本文編號：205959