基于心音的慢性心力衰竭分型方法研究
發(fā)布時間:2021-01-28 03:49
近年來,心血管疾病始終是嚴重威脅人類健康的首要因素,心衰是該類疾病的終末階段,住院率和致死率均較高。根據(jù)左室射血分數(shù),心衰分為射血分數(shù)降低型心衰(heart failure with reduced ejection fraction,HFrEF,LVEF(27)50%)和射血分數(shù)保留型心衰(heart failure with preserved ejection fraction,HFpEF,LVEF?50%)。HFrEF的死亡率明顯高于HFpEF的,且HFpEF會轉(zhuǎn)變成HFrEF,因此診斷出兩種心衰具有重要的臨床意義。心音來自于心臟的振動,可以反映心臟的結(jié)構(gòu)和功能狀態(tài)。HFrEF和HFpEF心室重塑不同,引起的心音的改變也不盡相同,因此本文從心音的角度比較分析HFrEF和HFpEF特征之間的關(guān)系,探索慢性心衰分型方法。首先,本文根據(jù)《中國心力衰竭診斷和治療指南2014》,采集了72例HFrEF、172例HFpEF患者以及98例正常人連續(xù)20分鐘的心音信號,在分析了心音中混入噪聲的主要類型和特征后,選擇快速獨立分量分析(FastICA)和小波分解進行去噪,同時去除心音中的呼吸音和高...
【文章來源】:重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
中文摘要
英文摘要
縮寫詞簡表
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 射血分數(shù)降低型及射血分數(shù)保留型心衰診斷研究現(xiàn)狀
1.2.2 心音信號的分析與分類研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
2 心音信號理論知識及數(shù)據(jù)采集
2.1 心音信號的生理基礎(chǔ)
2.1.1 心臟結(jié)構(gòu)的組成與心音的產(chǎn)生機制
2.1.2 正常心音的時頻特性
2.1.3 心衰病人的心音時頻域特性
2.2 心音數(shù)據(jù)采集
2.2.1 心衰患者選擇依據(jù)
2.2.2 心音信號的采集
2.3 本章小結(jié)
3 基于獨立分量分析及小波分解的心音信號去噪
3.1 小波分解去噪
3.2 獨立分量分析
3.2.1 獨立分量分析原理
3.2.2 單路混合心音信號擴維
3.3 獨立分量分析結(jié)合小波分解的心音信號去噪
3.4 本章小結(jié)
4 心音信號特征提取
4.1 基于改進的維奧拉積分方法進行心音信號分段
4.2 心音信號時域特征提取
4.3 基于S變換的心音信號時頻域特征提取
4.3.1 S變換算法原理
4.3.2 時頻域特征提取
4.4 基于最大Lyapunov指數(shù)的心音信號非線性分析
4.4.1 最大Lyapunov指數(shù)算法原理
4.4.2 非線性特征提取
4.5 本章小結(jié)
5 基于動態(tài)聚類分析的慢性心衰分型方法研究
5.1 心音信號特征值的選擇
5.1.1 主成分分析
5.1.2 心音信號特征值的選擇結(jié)果
5.2 不同分類器識別結(jié)果分析
5.3 動態(tài)聚類分析
5.4 射血分數(shù)降低型與保留型心衰患者心音信號分類識別結(jié)果
5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄
A.作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文目錄
B.作者在攻讀碩士學位期間參加的科研項目
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于雙閾值的心音快速分段算法及其應用研究[J]. 成謝鋒,姚鵬飛. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(05)
[2]S1和S2共振峰頻率在心音分類識別中的應用[J]. 成謝鋒,陳亞敏. 南京郵電大學學報(自然科學版). 2017(05)
[3]《中國心血管病報告2016》概要[J]. 陳偉偉,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,蔣立新,胡盛壽. 中國循環(huán)雜志. 2017(06)
[4]射血分數(shù)保留的心力衰竭是射血分數(shù)降低的心力衰竭的早期表現(xiàn)[J]. 易詩欣,黎勵文. 中華心血管病雜志. 2017 (06)
[5]基于EMD和MFCC的舒張期心雜音的分類識別[J]. 李宏全,郭興明,鄭伊能. 振動與沖擊. 2017(11)
[6]心臟收縮力調(diào)節(jié)對慢性心力衰竭兔心肌重構(gòu)的影響[J]. 張飛飛,黨懿,齊曉勇,李英肖,劉惠良,袁華兵,李榕,邢圓圓,劉陽,李莎. 中國循環(huán)雜志. 2017(04)
[7]基于改進的維奧拉積分方法提取心音信號包絡(luò)[J]. 郭興明,蔣鴻,鄭伊能. 儀器儀表學報. 2016(10)
[8]基于主成分分析和重疊直方圖統(tǒng)計的視頻信號心率測量[J]. 趙彥濤,付美玲,王斌,張旭光,李小俚. 中國生物醫(yī)學工程學報. 2016(03)
[9]基于S變換和局部奇異熵的心音信號識別[J]. 全雪峰. 電子技術(shù)與軟件工程. 2015(15)
[10]左室舒張功能不全性心力衰竭的最新進展[J]. 羅蓮,汪漢,蔡琳. 心血管病學進展. 2015(04)
博士論文
[1]若干組合優(yōu)化的智能計算方法與應用研究[D]. 楊金輝.吉林大學 2008
碩士論文
[1]基于相空間去噪的心音信號遞歸定量分析及識別[D]. 梁慶真.重慶大學 2014
[2]射血分數(shù)保留和降低的慢性心力衰竭臨床研究[D]. 劉娜娜.新疆醫(yī)科大學 2014
[3]單導聯(lián)和多導聯(lián)環(huán)境下胎兒心電分離算法研究[D]. 占海龍.杭州電子科技大學 2014
[4]心音圖在慢性收縮性心力衰竭患者中診斷價值的研究[D]. 張文波.浙江大學 2013
[5]欠定盲分離方法在心音混疊信號中的應用研究[D]. 王路飛.南京郵電大學 2012
[6]改進的快速獨立分量分析及其在語音盲分離的應用研究[D]. 高巧玲.湖南師范大學 2011
本文編號:3004300
【文章來源】:重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
中文摘要
英文摘要
縮寫詞簡表
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 射血分數(shù)降低型及射血分數(shù)保留型心衰診斷研究現(xiàn)狀
1.2.2 心音信號的分析與分類研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
2 心音信號理論知識及數(shù)據(jù)采集
2.1 心音信號的生理基礎(chǔ)
2.1.1 心臟結(jié)構(gòu)的組成與心音的產(chǎn)生機制
2.1.2 正常心音的時頻特性
2.1.3 心衰病人的心音時頻域特性
2.2 心音數(shù)據(jù)采集
2.2.1 心衰患者選擇依據(jù)
2.2.2 心音信號的采集
2.3 本章小結(jié)
3 基于獨立分量分析及小波分解的心音信號去噪
3.1 小波分解去噪
3.2 獨立分量分析
3.2.1 獨立分量分析原理
3.2.2 單路混合心音信號擴維
3.3 獨立分量分析結(jié)合小波分解的心音信號去噪
3.4 本章小結(jié)
4 心音信號特征提取
4.1 基于改進的維奧拉積分方法進行心音信號分段
4.2 心音信號時域特征提取
4.3 基于S變換的心音信號時頻域特征提取
4.3.1 S變換算法原理
4.3.2 時頻域特征提取
4.4 基于最大Lyapunov指數(shù)的心音信號非線性分析
4.4.1 最大Lyapunov指數(shù)算法原理
4.4.2 非線性特征提取
4.5 本章小結(jié)
5 基于動態(tài)聚類分析的慢性心衰分型方法研究
5.1 心音信號特征值的選擇
5.1.1 主成分分析
5.1.2 心音信號特征值的選擇結(jié)果
5.2 不同分類器識別結(jié)果分析
5.3 動態(tài)聚類分析
5.4 射血分數(shù)降低型與保留型心衰患者心音信號分類識別結(jié)果
5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄
A.作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文目錄
B.作者在攻讀碩士學位期間參加的科研項目
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于雙閾值的心音快速分段算法及其應用研究[J]. 成謝鋒,姚鵬飛. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(05)
[2]S1和S2共振峰頻率在心音分類識別中的應用[J]. 成謝鋒,陳亞敏. 南京郵電大學學報(自然科學版). 2017(05)
[3]《中國心血管病報告2016》概要[J]. 陳偉偉,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,蔣立新,胡盛壽. 中國循環(huán)雜志. 2017(06)
[4]射血分數(shù)保留的心力衰竭是射血分數(shù)降低的心力衰竭的早期表現(xiàn)[J]. 易詩欣,黎勵文. 中華心血管病雜志. 2017 (06)
[5]基于EMD和MFCC的舒張期心雜音的分類識別[J]. 李宏全,郭興明,鄭伊能. 振動與沖擊. 2017(11)
[6]心臟收縮力調(diào)節(jié)對慢性心力衰竭兔心肌重構(gòu)的影響[J]. 張飛飛,黨懿,齊曉勇,李英肖,劉惠良,袁華兵,李榕,邢圓圓,劉陽,李莎. 中國循環(huán)雜志. 2017(04)
[7]基于改進的維奧拉積分方法提取心音信號包絡(luò)[J]. 郭興明,蔣鴻,鄭伊能. 儀器儀表學報. 2016(10)
[8]基于主成分分析和重疊直方圖統(tǒng)計的視頻信號心率測量[J]. 趙彥濤,付美玲,王斌,張旭光,李小俚. 中國生物醫(yī)學工程學報. 2016(03)
[9]基于S變換和局部奇異熵的心音信號識別[J]. 全雪峰. 電子技術(shù)與軟件工程. 2015(15)
[10]左室舒張功能不全性心力衰竭的最新進展[J]. 羅蓮,汪漢,蔡琳. 心血管病學進展. 2015(04)
博士論文
[1]若干組合優(yōu)化的智能計算方法與應用研究[D]. 楊金輝.吉林大學 2008
碩士論文
[1]基于相空間去噪的心音信號遞歸定量分析及識別[D]. 梁慶真.重慶大學 2014
[2]射血分數(shù)保留和降低的慢性心力衰竭臨床研究[D]. 劉娜娜.新疆醫(yī)科大學 2014
[3]單導聯(lián)和多導聯(lián)環(huán)境下胎兒心電分離算法研究[D]. 占海龍.杭州電子科技大學 2014
[4]心音圖在慢性收縮性心力衰竭患者中診斷價值的研究[D]. 張文波.浙江大學 2013
[5]欠定盲分離方法在心音混疊信號中的應用研究[D]. 王路飛.南京郵電大學 2012
[6]改進的快速獨立分量分析及其在語音盲分離的應用研究[D]. 高巧玲.湖南師范大學 2011
本文編號:3004300
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