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《西华大学》 2017年
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基于心音时频特征参数的肥厚型心肌病分析研究

曾仕鹏  
【摘要】:随着当今社会医疗知识的普及,越来越多的病症已经被人们所熟悉。肥厚型心肌病(Hypertrophic Cardiomyopathy,HCM)作为一种高遗传性、高发病率、高危险性的病症,是诱发猝死、心力衰竭和房颤的重要因素,多年来受到了国内外的广泛关注,越来越多的医疗工作者和科研工作者投入到HCM的诊断与治疗研究中。由于受医疗水平的限制,我国HCM患者的筛查率并不高,绝大多数患者只有在发病时才会到医院就诊,错过早期干预的黄金期,导致病情加重,为家庭和社会造成了沉重负担。随着病情加重,患者会出现胸闷、气短、晕厥甚至猝死等症状。因此,建立健全HCM的早期诊断体系对于患者病情的控制具有十分重要的现实意义。心音包含了心脏瓣膜、各器官功能状态的基本信息,已经被广泛应用于心血管疾病的诊断与治疗研究当中。经过临床听诊显示,左室流出道梗阻的HCM患者可能出现第二心音分裂,更为严重者会出现因左室流出道湍流和二尖瓣返流等原因引起的收缩期杂音。因此,将心音的分析研究运用到HCM的诊断与治疗具有重要的临床价值,并且对HCM的筛查甚至人体健康普查具有重要意义。本文在研究室和第四军医大学第一附属医院西京医院肥厚型心肌病诊治与遗传咨询中心前期研究工作成果的基础上,将心音的检测分析研究应用于HCM的诊断研究当中,主要完成了以下工作:(1)HCM心音信号采集利用美国BIOPAC公司生产的16导生理记录仪在可视化环境下,实时采集并同步显示心音信号,不仅操作简单而且数据采集的质量较高。通过此系统采集了年龄在20~70岁的24名正常人(男15名,女9名)和30名HCM患者(男17名,女13名)三尖瓣、二尖瓣和主动脉瓣第二听诊区三个部位的心音数据,并通过筛选剔除低质量的心音,最终选择57例正常心音数据(24名正常人)和81例HCM心音数据(30名HCM患者)用于本研究中。(2)HCM心音信号预处理临床HCM心音数据采集过程中不可避免的会受到仪器内部结构和外部环境的影响,从而产生额外噪声。因此,本文首先分析了心音信号中噪声组成部分及主要来源,然后描述了心音信号的降噪方法和过程,根据各类噪声的性质,利用50Hz工频陷波器、数字带通滤波器和自适应小波阈值降噪法,消除心音中的工频干扰和额外噪声,以提高心音信号的信噪比,获得了较好的降噪效果。(3)HCM心音信号特征提取本文通过时域和频域对HCM心音信号进行特征提取,首先讨论了基于希尔伯特变换(HT)、归一化平均香农能量(NASE)、单自由度模型(SDOF)、变频同态滤波(FMH)四种方法对本文研究数据的特征波形提取效果,通过对比分析,FMH算法具有更好的特征波形提取效果。在特征波形提取后,利用局部峰值检测和自适应双阈值门限对HCM心音信号进行分段定位,定义了信号时域时间特征参数、时域能量特征参数;最后结合小波分析,利用小波包提取频域频带能量特征参数,研究了正常心音和HCM心音在VLF、LF、MF和HF频段上的能量分布,为后续临床HCM心音的特征研究奠定了基础。(4)临床HCM心音时频特征分析研究利用前文中的降噪方法和特征波形提取方法对筛选后的HCM心音提取特征参数,在时域和频域通过统计分析研究了HCM的心音特征。通过正常人与HCM的心音特征参数对比分析,讨论了HCM第一心音、第二心音的特征;HCM心音中杂音出现的部位、时间、强度以及频带范围;通过对静息状态下梗阻和非梗阻性HCM心音的时域能量和频域小波包能量频带参数对比分析,可得杂音的性质,从而初步判断左室流出道梗阻情况。这对于HCM的诊断有十分重要的临床价值。综上所述:本文在临床HCM心音数据采集、处理及分析上进行了全面深入的研究,通过临床HCM心音特征分析,初步描述了HCM患者第一心音、第二心音特征及杂音特征,同时结合临床症状进行了初步分析,为基于心音分析的HCM诊断研究奠定了临床基础。但由于数据量相对较少,只是进行初步分析。因此,今后的工作重点将是建立临床HCM心音数据库,提出更加有效的HCM心音分析方法,为建立完善的临床HCM诊断体系而努力。
【学位授予单位】:西华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R542.2;TN911.7

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