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《基于功率谱信息熵的异常心音识别-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、4933-2014年5月中国医学物理学杂志Mav..2014第31卷第3期ChineseJournalofMedicalPhysicsVo1.31.NO.3基于功率谱信息熵的异常心音识别周酥(中山大学新华学院生物医学工程系,广东广卅I510520)摘要:目的:异常心音识别是心血管疾病检测的一种重要手段,为了探究异常心音频域的有用信息,提出了将不同频段的功率谱作为一个独立信源计算其信息熵,从而对房室瓣和动脉瓣异常信号进行判别的一种新方法。方法:实验先将心音信号进行小波包分解,然后利用改进的Welch方法计算信号的功率谱,进
2、而求各频段的功率谱信息熵,再建立支持向量机预测模型来对两种异常心音进行识别。结果:选取二尖瓣狭窄、二尖瓣关闭不全、主动脉瓣狭窄、主动脉瓣关闭不全共27例心音信号进行算法仿真,其中房室瓣异常能够全部检测出来,动脉异常有3例被误判,正确率达到77%;在原有27例信号的基础上,增加3例房室瓣异常和3例动脉异常信号进行算法验证,房室瓣异常信号仍然能够全部被检测出来.动脉异常信号2例被误判。结论:从仿真结果可以看出,该算法对房室瓣异常和动脉异常两种心音信号有较高的识别率。尤其对房室瓣杂音能够完全识别,也表明功率谱信息熵在异常心音的
3、识别中具有重要意义。关键词:心音;小波包;功率谱信息熵DOI编码:doi:10.3969~.issn.1005—202X.2014.03.020中图分类号:R318献标识码:A文章编号:1005—202X(2014)03—4933—03RecognitionofAbnormalHeartSoundsBasedonPowerSpectrumInformationEntropyZH0uSu(BiomedicalEngineeringDepartment,XinhuaCollegeofSUNYAT—SENUniversity,
4、GuangzhouGuangdong510520,China)Abstract:Objective:Recognitionofabnormalheartsoundsisoneofthebestimportantmethodstodetectcardiovascularsystemdisease.Anewalgorithm,thatcouldbeusedtorecognizetheabnormalsignalsfromatrial—ventricularvalveandaorticvalvethroughcomputing
5、powerspectruminformationentropyofeverysub—frequencyband,waspresented,inordertoexploretheusefulinformationinthefrequencydomaininabnormalheartsounds.Methods:Thestepswereasfollows:Firstawaveletpack-agewasusedtodisassembletheoriginalsignals,thenthepowerspectrumwascal
6、culatedwiththeimprovedWelch,andthenthepowerspectruminformationentropywascalculated,atlastapredictionmodelofSVMwasproposedtodistinguishthetwosig-naltypes.Results:27signalswereusedforalgorithmsimulation,includingfourkindsofabnormalsignalssuchasmitralsteno-sis,mitra
7、lregurgitation,aorticstenosisandaorticregurgitation.Allofthesignalswerejudgedfightaccuratelyexceptthreeab—normalaorticvalvesignals.Thedetectionaverageaccuracyis77%.Furtherinthisexperiment,another6signalswerechoosedtoverifythealgorithm.Itturnedoutthatalloftheabnor
8、malatriventricularvalvesignalscouldstillbedetected,butjustoneaor-ticvalvesignaldetermineright.Conclusions:Theresultsshowthatthetwotypesofsignalscouldbewelliden
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