基于心音的心脏储备指标提取算法分析

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1、基于心音的心脏储备参数提取算法研究中,可以根据不同的心音信号来选择不同的包络提取算法,从而达到自适应的效果,为心音信号的特征提取打好基础。(4)阈值线选取与特征参数提取心音阈值线是心音信号特征参数尤其是时域参数的决定因素。心音阈值线的选取是一个敏感的因素,它随着个体差异或心脏病理差异等条件的不同而不同。之前的研究,都是根据经验手工操作选择阈值线,以此来提取特征参数值,但这给经验不足的人们带来不便。面对比较多的心音信号特征,本论文采用模糊数学领域中相对成熟的技术,即模糊C均值聚类(FCM)来选取阈值线和提取有效的特征参数,打破了固定选择阈值线

2、局面。用经过FCM算法提取的心音特征参数识别临床正常心音和异常心音,识别率高于比通过手动选择阈值线提取心音特征参数识别的正常心音和异常心音,这也就验证了FCM算法打破了根据经验选择阈值提取特征参数的局限性,使得特征提取具有自适应性和有效性。(5)心脏储备参数评估用MATLABGUI设计了基于心音的心脏储备评估系统。系统界面可视化,可以避开代码的繁琐,简单的手动操作可实现对心音信号的智能分析,从而提取用于心脏储备指标参数评估的心音特征参数。本文中参与评估心脏储备的主要指标有心率(HR)、舒张期持续时间/收缩期持续时间(D/S)和第一心音幅值/

3、第二心音幅值(S1/S2)。根据医学公认的三项指标来确定本文提取的心脏储备参数指标范围,得出临床信号的心脏储备能力,该评估结果和相应的临床心音采集者的身体素质和心脏状况相匹配,这就证明了本文设计到的基于心音的心脏储备参数提取的算法的有效性。将临床心音数据用于测试本文所涉及的心音解析算法中的有效性实验中,测试结果表明了算法的有效性和可使用性,最终可以准确的提取心脏储备参数,结果较为满意。但是目前用于分析研究的心音来源还相对较少。所以,今后的工作重点主要放在完成临床心音的种类和心音算法的优化上,为提取更准确的用与心脏功能检测参数而奋斗。关键词:

4、心音;心脏储备;指标参数;FCM算法II万方数据西华大学硕士学位论文AbstractCardiacreserve(CR)referstoone’sabilitytoimprovetheheartfunction,CRisimportanttomeasuretheheartfunction.Throughdetection,evaluationandresearchthecardiacreserve,thedoctorsandpatientscanbeawareoftheimpactofheartdiseasetoone’sheart,you

5、cananalyzethecardiacreservedifferencesbetweenthevariousgroupsorthestateofcardiacfunctioninstresssituations.Atpresent,thecardiacreservedetectiontechniquesmainlyincludeechocardiographidetection,electrocardiogram(ECG)detection,heartsounddetection,etc.Themethodofechocardiograp

6、hyisnotsensitivetodetectsomecardiacfunctionindicators,sothismethodisnotconvenienttobeused.NowthemethodofECGanalysisisthebestwaytodetecttheheartchronotropicfunctionandconductivedeficiency,howeveritcannotbeusedtodetecttheheartinotropic.Heartsound(HS)signalscontainabundantand

7、importantphysiologicalandpathologicalinformationofhumanbody.Ithasprovedthattheamplitudeofthefirstheartsoundinthecardiaccycleisthestandardmeasureofmyocardialcontractionability.Becauseofthisadvantageofheartsoundsignals,theycanbetakentodetecttheheartinotropic.Intimeandfrequen

8、cydomain,theheartsoundsignalhasitsowncertaincharacteristics.However,duetotheinfluenceofph

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