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时间:2019-03-16
《基于心音的时间序列符号熵对心力衰竭的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、~=1012020713-r-?~@1;J.-ryr~±~m1·m};:'7--r$~~ffi,>.:l.l,.=J=-___fu113R!~£~1t7·~4~1iJf7LR1JtoJ.:a~J.l~b1~t.1=1''(!J.El91::JJI$i~~{lr~~IJI'%f:P2±1:(?;x~~B!l~~=0--lip-~=-.J=jThestudyofheartfailurebasedonthetimesequencesymbolentropyofheartsoundThesisSubmitte
2、dtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByJiHanguiSupervisor:Prof.ChengXiefengMarch2015*A~~m~~~~~~~~ft~A~~~m~~~fi~M~I~&~~~m~~*"~ftm~.~T~~~~~~~~~~W~~~*·~~~~~*~~AB~~*~-~ti~M~~*·&~B~~~~~*~~*~~~~ft•m~~$&~~~W~ffltt~~~"~R
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4、tX1¥-101ffC~tl!ifiJ~)~;&~:Etrll~~A:~li}fJL~t=J%11-W.摘要近年来由于人口老龄化、环境污染、工作压力大等影响,以心力衰竭为代表的心血管疾病的发病率有日益升高的趋势,已经成为导致患者死亡的主要因素之一。心力衰竭是临床上以心血管疾病为代表的多数疾病发展的严重阶段,有很高的危险性,极易导致心源性猝死。目前,因缺少有效的心衰疾病评估方法,导致心衰的确诊率较低。心力衰竭的早期诊断能够使患者取得最理想的治疗效果。心音信号是一种重要的人体生理信号,蕴含大量生理、病理信息。论
5、文从心血管循环系统的生理结构出发,结合心音特征提出了一种基于概率分布的符号熵(SymbolEntropyBasedonProbabilityDistribution,PDSE)算法。该算法在符号化过程中按照数据密集区分配较多符号,数据稀疏区分配较少符号的自适应原则,使得符号熵对心音数据的变化更加敏感,能够快速、灵敏捕捉心音信号中的非线性异常状态。年龄是心血管疾病的一个独立风险因子。因此,使用PDSE熵算法对不同年龄阶段健康人群的S1幅值序列复杂度进行分析,重点分析心肌收缩功能随年龄的变化规律,并且与传统的熵
6、测度,如基本尺度熵、样本熵进行对比分析。仿真实验表明,随着机体的衰老(进入50岁后),迷走神经将会退化,对心肌的调节作用将会减弱,使得心肌收缩功能下降,进而心脏适应环境能力也随之下降。为了深入讨论心衰对心肌收缩力变异性的影响,论文选取健康组与心力衰竭组的心音样本,采用PDSE熵分析方法探讨心力衰竭现象的发展规律。为了对比分析论文所提算法的有效性,文中还同时用PDSE算法与基本尺度熵算法讨论心衰对心率变异性的影响。在此基础上提出一种心力衰竭的无损诊断指标。该诊断指标具有较高的敏感度和特异度,显示出极高的临床应
7、用价值。为心力衰竭的无损诊断提供了新的方法,也为其他心血管疾病的诊断提供了一种新的思路。关键词:心音,符号动力学,心肌收缩力,心力衰竭,符号熵IAbstractInrecentyears,withthedegreeofagingpopulation,environmentalpollutionandworkstress,theheartfailureincidencehasshownagradualincreasingtrend.Mostcardiovasculardiseasewouldleadtohea
8、rtfailure,whichhashighriskandiseasytocausesuddencardiacdeath.Atpresent,duetothelackofeffectivediagnosticmethod,thediagnosisrateofheartfailureislow.Heartsoundisanimportantphysiologicalsignal,whichcontainsalarg
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