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文檔簡(jiǎn)介
1、心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一,包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究,內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)(NM)和房顫(AF)、主動(dòng)脈回流(AR)、主動(dòng)脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容
2、包括以下5個(gè)方面: a)心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析,選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b)心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析,結(jié)果表明:不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系,即需要在小的交叉項(xiàng)干擾
3、與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此,本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻(ATF)分析方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu),其性能優(yōu)于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時(shí)頻分析方法,從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c)心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann()Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析
4、結(jié)果,提取8組特征數(shù)據(jù),通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化,且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量,作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d)心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖,研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法,同時(shí),基于分類的目的性和可信性,本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法,建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型,選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR
5、每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本,對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè),分類精度分別為:NM、AF、MR的分類精度均為100%,而AR、AS均為95.83%,驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e)心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音
6、信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建,可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理,繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時(shí),利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接,實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能;最后,通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析,實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究,主要是
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