本文選題：心音信號 + 心臟瓣膜病��； 參考：《重慶大學》2012年碩士論文

【摘要】：心臟瓣膜病日益成為危害人類健康的最重要的心臟病之一，伴隨著老年化的加劇，其發(fā)病率日漸增加。心音是人體重要的生理信號之一，包含了心臟瓣膜大量的生理病理信息，其雜音特征對于心臟瓣膜病的檢查和診斷至關重要。一直以來，人們對非線性、復雜的心臟系統(tǒng)采用抽象簡化，通過建立理想線性模型，并用時域、頻域及時頻域聯(lián)合分析。雖然取得了很好的效果，，但人們同時發(fā)現(xiàn)，采用線性方法分析并不足以研究本質為非線性、非平穩(wěn)的生命系統(tǒng)。為研究心臟瓣膜病的心音信號，本課題從非線性復雜度的角度對其分析，以期利用非線性動力學方法提取其特征，實現(xiàn)基于心音信號的心臟瓣膜病計算機輔助診斷。 論文闡述了正常心音和心臟瓣膜病心音信號的產生機理，并介紹了心音在心臟瓣膜病診斷中的應用。在分析了心臟瓣膜活動和心音關系的基礎上，采用了平均經(jīng)驗模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的自適應濾波方法進行了心音消噪研究，并對消噪的心音進行Lemple-Ziv復雜度分段；其次采用非線性復雜度方法對瓣膜性心音信號進行分析，并將EEMD和近似熵復雜度相結合來提取心音中的生理病理特征；最后運用二叉樹向量機技術對常見的幾種心臟瓣膜病心音信號進行分類識別，為心臟瓣膜病的早期診斷和治療提供了一種有效的手段。 本文研究分析了經(jīng)驗模式分解的算法原理和不足，針對模態(tài)混疊問題提出了基于EEMD閾值的自適應消噪方法，分析了臨床采集到的心音信號，通過對比分析消噪前后的心音信號，可以有效的去除噪聲并解決了模態(tài)混疊的問題，并進一步提出了基于Lemple-Ziv復雜度的心臟瓣膜病心音的分段算法，結果表明其分段準確率高，且不需要額外的生理信號來輔助。 為了提高心音信號的識別精度和分類準確性，在分析心臟瓣膜病心音信號特點和復雜性的基礎上，選擇基于EEMD和近似熵復雜度的心音非線性動力學算法來進行特征提取，首先對其進行EEMD分解得到反映心音本體特征的固有模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）；然后計算每階IMF的非線性復雜度特征，通過互相關系數(shù)準則對IMF進行篩選，組成心音的特征向量，結果表明該方法能有效揭示了心臟瓣膜病變引起的瓣膜缺損和病變信息。 本文選取二叉樹支持向量機（Binary Tree SVM，BT-SVM）來實現(xiàn)心臟瓣膜病心音信號的識別。首先分析了SVN對多子類分類問題研究和核函數(shù)的選擇，提出了基于BT-SVM的心臟瓣膜病心音信號的分類和識別算法，對5種臨床常見的心臟瓣膜病心音信號和正常心音信號進行識別，其中心臟瓣膜病心音信號包括二尖瓣關閉不全心雜音、二尖瓣狹窄心雜音、主動脈瓣關閉不全心雜音、主動脈狹窄心雜音、室間隔缺損心雜音共計90例，實驗結果驗證了所提出的常見瓣膜性心音信號分類方法的可行性，正確率可以高達93.23%，從而為心臟瓣膜病的診斷和臨床應用提供有力的根據(jù)。
[Abstract]:Heart sound is one of the most important heart diseases which is harmful to human health . It is one of the most important physiological signals of human body . Heart sound is one of the most important physiological signals of human body . It is very important for the examination and diagnosis of valvular heart disease .

Based on the analysis of the relationship between heart valve activity and heart sound , an adaptive filtering method based on empirical mode decomposition ( EEMD ) is used to study the heart sound and noise , and the Lemple - Ziv complexity segmentation is carried out on the noise elimination heart sound .
Secondly , nonlinear complexity method is used to analyze the valvular heart sound signal , and the physiological and pathological characteristics of heart sounds are extracted by combining EEMD and approximate entropy complexity .
Finally , using binary tree vector machine technique to classify the common heart sound signals of valvular heart disease , provides an effective means for early diagnosis and treatment of valvular heart disease .

In this paper , the principle and disadvantage of the empirical mode decomposition are analyzed . Based on the EEMD threshold - based adaptive noise elimination method , this paper analyzes the sound signals collected in clinic , analyzes the sound signals before and after noise elimination , effectively removes noise and solves the problem of modal aliasing , and further proposes a segmentation algorithm based on Lemple - Ziv complexity heart sounds . The results show that the segmentation accuracy is high , and no extra physiological signal is needed to assist .

In order to improve the recognition accuracy and classification accuracy of the heart sound signal , based on the analysis of the characteristics and complexity of the heart sound signal of the valvular heart disease , a nonlinear dynamic algorithm based on EEMD and approximate entropy complexity is selected to extract feature extraction , which is firstly decomposed by EEMD to obtain the intrinsic mode function ( IMF ) which reflects the characteristic of the heart sound body ;
Then the nonlinear complexity of the IMF is calculated , and the IMF is screened by the correlation coefficient criterion to form the characteristic vector of the heart sound . The results show that the method can effectively reveal the valve defect and the lesion information caused by the heart valve disease .

In this paper , we choose binary tree SVM ( BT - SVM ) to realize the recognition of heart sound signal of valvular heart disease . Firstly , we analyze the classification and recognition algorithm of heart sound signal of valvular heart disease based on BT - SVM .
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：R542.5;R318.0

【參考文獻】

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本文編號：2049883