【摘要】：心音,是心臟血流動(dòng)力與心血管系統(tǒng)相互作用而產(chǎn)生的一系列機(jī)械振動(dòng),攜帶了大量關(guān)于心血管系統(tǒng)健康狀況的信息,是診斷心臟疾病、評(píng)估心臟功能的重要信息來源。人體在平靜狀態(tài)下,呼吸是引起心臟血流動(dòng)力變化的重要因素。本文基于“呼吸—心臟血流動(dòng)力—心音形態(tài)”的生理關(guān)系鏈條,研究呼吸對(duì)第二心音分裂的定量作用,建立呼吸相位與心音特征之間的模型。本文工作主要包括以下兩個(gè)部分。(1)呼吸過程中第二心音分裂現(xiàn)象的研究。研究了呼吸引起心臟血流動(dòng)力周期性變化的生理機(jī)制。根據(jù)第二心音主動(dòng)脈瓣分量(A分量)和肺動(dòng)脈瓣分量(P分量)的分裂關(guān)系,提出了呼吸狀態(tài)下第二心音模型,提出了定量估計(jì)分裂值的疊加平均法。在仿真條件下,對(duì)本文方法、短時(shí)傅立葉變換方法(STFT方法)和希爾伯特振動(dòng)分解方法(HVD方法)的估計(jì)性能進(jìn)行了對(duì)比。仿真結(jié)果表明:本文方法、HVD方法和STFT方法的均方根誤差分別為0.98毫秒,0.84毫秒和1.1毫秒。進(jìn)一步采集了12名健康成年人的同步心電、心音和呼吸信號(hào),驗(yàn)證了本文方法的有效性。從運(yùn)算復(fù)雜度、估計(jì)分裂值與呼吸相位的一致性程度等方面,對(duì)以上三種方法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法具有最小的復(fù)雜度,運(yùn)算時(shí)間約是HVD方法的數(shù)百分之一、約是STFT方法的十分之一,估計(jì)分裂值的一致性程度略優(yōu)于HVD方法或相當(dāng),高于STFT方法。(2)利用心音特征預(yù)測呼吸相位。研究了呼吸引起的心音形態(tài)變化,發(fā)現(xiàn)了跟呼吸相關(guān)的心音特征。主要有心音的幅度特征、能量特征、時(shí)間域特征和固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)相關(guān)特征。以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)對(duì)呼吸相位與心音特征之間的關(guān)系進(jìn)行建模。以22名健康成年人的呼吸信號(hào)和心音信號(hào)對(duì)模型進(jìn)行了測試。結(jié)果表明,呼吸相位與心音特征之間存在特定的非線性關(guān)系,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有擬合這種非線性關(guān)系的能力。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),定量評(píng)估了各個(gè)模型的預(yù)測性能。分析發(fā)現(xiàn),GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有最佳預(yù)測性能,呼吸相位的預(yù)測誤差在0.23弧度至0.87弧度之間。以上研究成果有利于定量評(píng)估“呼吸—心臟血流動(dòng)力—心音形態(tài)”的生理關(guān)系鏈條,形成間接評(píng)估心臟功能的方法,在篩查心臟血流動(dòng)力異常、呼吸功能異常等方面具有潛在應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R318

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2710692