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心音信号自动分析与识别算法的研究

陈剑  
【摘要】: 心音听诊被广泛用于评估病人的心功能。由于心音的频率较低而且非常微弱,这种医务人员通过听诊器根据自己的知识和经验对听得的心音做出主观的分析判断的方法并不一定可靠。研究发现第一心音的幅值是心肌收缩力的标准量度,因此可以用心音图来对心肌收缩能力进行评估。但普通心音图仪仅仅能记录受检者处于静态时的且为时甚短的心音资料,检查过程仅为短暂的几分钟,对于受检者在睡眠、各种活动、体育运动、工作劳累或情绪激动等状态下出现的症状和变化,无法记录当时的心音图形。因此研制可用于实时研究人体心音的变化规律,并实时分析病人在各种状态下的心力变异性的心音检测系统具有十分重要的意义。 本文提出了一种基于蓝牙技术的心音检测方案。利用蓝牙技术的短距离无线通讯特性,将心音数据动态地传到计算机中,由计算机实时处理。检测出每一心动周期中的第一心音相对幅值(S1),由此进行心力变异性分析,达到对心力储备的量化测评。 由于在对心音进行任何进一步分析之前,首先要进行心音识别,对心音的各个不同成分进行定位。而在提取心音信号时噪声对信号有比较大的影响,用普通方法进行识别准确率不高。本文提出一种基于数学形态学的心音包络提取方法,并在提取出的心音包络信号中识别第一心音(S1)与第二心音(S2)。经试验证明,这种方法有效抑制了噪声的干扰,取得了较好的识别准确率。进而用提取出的第一心音的相对幅值进行心力变异性分析以评估人体的心肌收缩能力。 利用本文的方法对80例心音信号进行了分析测试,心音的来源有实际采集的健康人和病人的心音、心音磁带以及通过Internet获取的其它心音数据。本文的算法对S1与S2识别的准确率达到了86%,其中对于正常心音信号的识别准确率更是达到了100%。试验结果表明,文中提出的方法对S1与S2的识别准确率较高,为进一步的心力变异性分析奠定了良好的基础。


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