本文關(guān)鍵詞：先天性心臟病心音識別與量化研究

  更多相關(guān)文章： 臨床心音 先天性心臟病 心音識別 心音量化分析 小波能譜熵

【摘要】：心音信號是由于心臟瓣膜的開關(guān)、肌腱和肌肉的舒張收縮、血流的沖擊及心血管壁振動而產(chǎn)生的一種復合音,心音中出現(xiàn)的心臟雜音包含著重要的診斷信息,尤其是對先天性心臟病的初級診斷具有分析價值。由于心音信號所包含的心臟生理病理信息復雜多變,目前對心音所作的分析研究,多數(shù)僅限于定性的特征描述,要得到定量的特征值并作為診斷的指標還需進一步的努力。本課題為“先天性心臟病心音識別與量化研究”,主要在臨床先心病心音識別與定量分析研究方面作了一些研究工作。具體研究工作主要從以下幾個方面展開:(1)熟悉心音聽診的基本信息,掌握心音信號的產(chǎn)生機理以及心音雜音與心臟疾病之間的關(guān)系;總結(jié)國內(nèi)外心音研究現(xiàn)狀,了解心音研究的發(fā)展,發(fā)現(xiàn)研究中的主要問題。(2)心音信號的采集與預處理:介紹了本文心音數(shù)據(jù)采集所用的數(shù)字聽診器和基于BIOPAC的四導心音采集系統(tǒng),對系統(tǒng)的功能及主要參數(shù)指標做了詳細的介紹。并對采集得到的心音數(shù)據(jù)進行了相應的預處理手段,以便于后期提取特征及分析。(3)心音識別系統(tǒng)研究:主要介紹了基于MFCC參數(shù)和LPMCC參數(shù)作為心音識別參數(shù),采用基于VQ和DTW算法作為識別模型的心音解析系統(tǒng),該系統(tǒng)較好地實現(xiàn)了正常心音與常見先天性心臟病心音的識別。(4)心音量化系統(tǒng)研究:本文針對臨床常見先天性心臟病,提出了一種臨床先心病缺損孔徑定量分析方法,初步實現(xiàn)了臨床心音量化分析的目標。其具體內(nèi)容如下:1.幾種臨床常見的先心病的病理信息介紹,并根據(jù)實際的聽診知識,選擇適合分析的采集部位的心音信號進行下一步的分析。2.心音信號的預處理�；谛囊粜盘柕臅r間連續(xù)性和短時平穩(wěn)特性,本文對心音信號進行自適應小波閾值降噪后,進行了預加重、加窗分幀等一系列處理,以便于特征提取及分析。3.先心病心音信號識別系統(tǒng)。先心病心音識別系統(tǒng)分為特征提取和心音識別兩個部分,特征提取階段本文引入了語音識別參數(shù)MFCC及改進LPCC得到的LPMCC參數(shù),在心音識別部分本文采用基于VQ和DTW的混合識別模型,取得了較好的識別效果。4.基于小波能譜熵的先心病缺損孔徑大小量化研究。本文在小波分解重構(gòu)的基礎上,提出不同頻帶下的小波能譜熵,并與缺損孔徑大小做相關(guān)分析比較,從而初步提取了表征常見先心病的心音缺損孔徑大小的定量評價方法。綜上所述:本文對臨床先天性心臟病心音的識別及量化系統(tǒng)進行了研究,并利用臨床心音數(shù)據(jù)進行了驗證,實驗證明:該識別系統(tǒng)能較好的識別正常心音及常見先心病心音,基于小波能譜熵的量化方法也能較好地表征先心病缺損孔徑大小。
【關(guān)鍵詞】：臨床心音 先天性心臟病 心音識別 心音量化分析 小波能譜熵
【學位授予單位】：西華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R541.1;TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 引言10-14
• 1 心音信號概述14-23
• 1.1 心音概述14-15
• 1.2 心臟雜音15-17
• 1.2.1 心音信號中的雜音特性15
• 1.2.2 心音與常見心血管疾病的關(guān)系15-17
• 1.3 心音聽診及采集17-22
• 1.4 本章小結(jié)22-23
• 2 心音信號預處理23-28
• 2.1 降噪23-27
• 2.1.1 50Hz工頻陷波器設計24-25
• 2.1.2 自適應小波閾值降噪算法25-27
• 2.3 預加重27
• 2.4 分幀加窗27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 3 心音信號特征參數(shù)提取方法研究28-35
• 3.1 常見語音識別參數(shù)28-34
• 3.1.1 線性預測系數(shù)28-30
• 3.1.2 梅爾倒譜系數(shù)30-33
• 3.1.3 線性預測系數(shù)梅爾變換33-34
• 3.2 本章小結(jié)34-35
• 4 先心病心音識別系統(tǒng)研究35-47
• 4.1 基于VQ/DTW的先心病心音識別系統(tǒng)研究35-36
• 4.2 矢量量化的基本原理36-38
• 4.2.1 矢量量化的算法原理36
• 4.2.2 VQ碼本設計的LBG算法及實現(xiàn)36-37
• 4.2.4 VQ初始碼本的選定37-38
• 4.3 動態(tài)時間規(guī)劃(DTW)算法原理38-39
• 4.4 基于VQ/DTW的心音識別系統(tǒng)實現(xiàn)39-43
• 4.4.1 先心病心音識別模型的訓練39-43
• 4.5 基于VQ/DTW的心音識別實驗43-46
• 4.5.1 不同特征參數(shù)對心音識別效果影響43
• 4.5.2 不同碼本長度下心音識別效果影響43-45
• 4.5.3 不同心音數(shù)據(jù)長度下心音識別效果影響45-46
• 4.6 本章小結(jié)46-47
• 5 先心病心音量化系統(tǒng)研究47-61
• 5.1 先心病心音量化分析概述47-48
• 5.2 基于小波能譜熵的先心病心音量化系統(tǒng)48-60
• 5.2.1 小波分析48-49
• 5.2.2 小波能譜熵49-51
• 5.2.3 臨床數(shù)據(jù)試驗51-60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 參考 文獻63-66
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果66-67
• 致謝67-68

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本文編號：1127809