基于功率谱信息熵的异常心音识别-论文.pdf

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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