發(fā)布時(shí)間：2024-04-25 20:43

　　心音信號(hào)分析在心血管疾病的臨床檢測及體檢中起著重要的作用。心音信號(hào)分析中最常用的方法為自動(dòng)分析技術(shù),主要包括降噪、分割、特征提取及分類等核心步驟。本文對心音自動(dòng)分析技術(shù)進(jìn)行了分析,并對存在的難點(diǎn)進(jìn)行了深入研究,主要工作可概括如下:(1)在降噪算法的研究中,本文首先研究了基于小波的降噪方法,并提出了一種基于coif-5的小波自適應(yīng)降噪方法。然而,實(shí)際中的噪聲往往具備非平穩(wěn)、混沌等特性,心音小波系數(shù)大于噪聲小波系數(shù)的理論并不完全嚴(yán)格,且基于小波降噪方法無法追蹤噪聲變化,在長時(shí)采集心音中提取的閾值參數(shù)易出現(xiàn)錯(cuò)誤。因此,本文進(jìn)一步提出了一種融合改進(jìn)最小值控制遞歸平均和最優(yōu)修正對數(shù)譜幅度估計(jì)的心音降噪方法,采用短時(shí)窗平滑動(dòng)態(tài)追蹤及估計(jì)噪聲最小值,通過最小化干凈心音與估計(jì)的干凈心音的差異來最大限度的抑制噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出算法的有效性。(2)本文對閾值分割和基于隱馬爾可夫模型的方法進(jìn)行了研究。閾值分割的優(yōu)點(diǎn)是算法復(fù)雜度低,在高實(shí)時(shí)性處理系統(tǒng)中更適用。本文提出了一種基于非平穩(wěn)系統(tǒng)辨識(shí)原理的包絡(luò)提取新方法,通過心音短時(shí)平穩(wěn)性強(qiáng)于噪聲短時(shí)平穩(wěn)性的特點(diǎn),順序辨識(shí)心音幀的非平穩(wěn)相關(guān)性,從而獲得更有效的特...

【文章頁數(shù)】：102 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1基于自動(dòng)分析技術(shù)的心音分類系統(tǒng)原理

心音自動(dòng)分析技術(shù)主要由心音信號(hào)的預(yù)處理、分割、特征提取與分類等步驟構(gòu)成。其中,預(yù)處理的目的是提高心音信號(hào)的可分析性,其核心步驟為降噪�，F(xiàn)階段的研究中,一些學(xué)者將心音分割視作預(yù)處理中的一部分,但心音分割作為心音自動(dòng)分析技術(shù)的基礎(chǔ),且與降噪等過程均可作為相互獨(dú)立的研究課題,因此本文在....

圖2.1心臟的結(jié)構(gòu)

上述結(jié)構(gòu)中,右心房為心臟的四腔之一,其作用是通過上、下靜脈腔接納全身靜脈血液的回流。三尖瓣為圓形的三組扇,其作用是在血液循環(huán)過程中管控血液在右心房與右心室間的流動(dòng)方向,如當(dāng)右心室收縮時(shí),若三尖瓣的三扇瓣同時(shí)關(guān)閉,則血液迸射進(jìn)入肺動(dòng)脈,若未能同時(shí)關(guān)閉(未關(guān)閉或者關(guān)閉不全,異常情況)....

圖2.2心臟供血過程心音源成分的產(chǎn)生及部位

心臟泵血過程與心臟各結(jié)構(gòu)有關(guān),當(dāng)某一或多種結(jié)果異常時(shí),常會(huì)導(dǎo)致血液流動(dòng)異常,產(chǎn)生不一樣的血液撞擊振動(dòng)。如二尖瓣關(guān)閉不全時(shí),由左心房泵入左心室的血液在心肌收縮時(shí)左心房液壓降低,導(dǎo)致血液回流至左心房,從而產(chǎn)生額外的血液撞擊振動(dòng),即產(chǎn)生具備病變特征的異常振動(dòng)。2.1.3心音的傳導(dǎo)

圖2.3心音信號(hào)的傳導(dǎo)

心臟供血的振動(dòng)信號(hào)要傳遞至體表,需要經(jīng)過胸腔、胸壁等結(jié)構(gòu)的傳導(dǎo),如圖2.3所示。圖2.3(a)為胸部垂直CT圖,其中綠色圈內(nèi)部分為心臟,兩紅色圈之間為胸腔,兩藍(lán)色圈之間為胸壁,可見心音傳遞的主要介質(zhì)為胸腔和胸壁。因此,可以簡潔的將心音傳導(dǎo)機(jī)制概括為圖2.3(b),即心音源成分由心....

本文編號(hào)：3964228