心音定位研究与软件系统开发

心音定位研究与软件系统开发

论文摘要

心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一,与心血管疾病有关的各种信息常常反映在心音中,心音的改变和杂音的出现,往往是器质性心脏病的最早体征。提高心血管疾病的早期诊断能力和确诊率是医务工作人员长期以来的追求目标,研制一种价格便宜,简易可靠实用的心血管疾病辅助诊断仪器是生物医学工程人员刻不容缓的任务。本课题的首要任务是基于LabVIEW开发了数字心音分析仪的软件系统。主要包括心音信号和心电信号同步采集与显示、病例数据库管理、心脏听诊教学、心音信号分析和病例报告五个功能模块。同步采集与显示模块使用VISA实现心音信号和心电信号的同步采集与显示;利用声音播放函数和编程技巧实现心音的实时播放。病例数据库管理模块可以实现病例记录的显示、查找、删除和修改,以及其它病例数据的导入,开发时利用免费软件LabSQL实现LabVIEW对Access数据库的访问和管理。心脏听诊教学模块以播放动画的形式使心脏听诊知识更加形象,便于用户掌握;利用临床采集病例整理成典型病例库,让用户通过听音练习熟练掌握典型杂音的声音特点。与MATLAB混合编程的心音信号分析模块首先对心音进行定位,然后应用时域的归一化香农能量、频域的Welch功率谱估计和时频域联合的短时傅里叶变换三种分析方法分析心音,其分析结果以图形的方式显示在计算机上,实现分析方法的可视化。病例报告模块显示病例的基本信息、典型的心音心电图及诊断结论等内容,支持按一定格式进行打印。以上五个模块有机结合,共同组成了整个软件系统。本文还研究一种适用于数字心音分析仪的心音定位算法,并用临床采集数据进行算法验证,准确定位之后可以实现一些辅助诊断功能。定位之前对心音和心电进行预处理,滤除噪声干扰。首先采用提升小波变换将原始信号分解为不同频段下的逼近信号和细节信号;其次根据心音和心电的能量谱和噪声特点,用阈值滤波方法对细节信号进行处理;最后再用提升小波逆变换恢复信号,达到滤除噪声还原有用信号的目的。预处理之后,本文采用了借助心电定位心音的方法。根据心音和心电的对应关系,利用基于小波变换和能量包络的方法检测R波定位S1,再根据T波与R波的关系,检测T波定位S2。利用临床采集的心音数据进行定位结果分析,853例心音总体识别率为98.24%。可见,本研究提出的心音定位方法是可行的。可以辅助诊断部分心律失常问题,判定临床心音图是否正常。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 本课题的研究意义
  • 1.1.1 引言
  • 1.1.2 心音相关的基本概念
  • 1.1.3 课题研究的意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 心音信号消噪
  • 1.2.2 心音定位及特征值提取
  • 1.2.3 心音信号模式识别的研究
  • 1.2.4 利用心音信号评价心脏收缩能力
  • 1.3 本课题的主要研究内容
  • 2 数字心音分析仪软件系统开发
  • 2.1 信号采集过程描述
  • 2.1.1 信号采集
  • 2.1.2 同步性分析
  • 2.2 软件系统设计
  • 2.2.1 总体设计
  • 2.2.2 同步采集与通讯
  • 2.2.3 心音的实时播放
  • 2.2.4 病例管理
  • 2.2.5 心音分析
  • 2.2.6 听诊教学
  • 2.3 小结
  • 3 基于小波变换的信号预处理
  • 3.1 小波变换的基本理论
  • 3.1.1 Mallat 算法
  • 3.1.2 提升算法
  • 3.1.3 两种算法比较
  • 3.2 心音信号的预处理
  • 3.2.1 心音能量谱分析
  • 3.2.2 心音信号消噪
  • 3.3 心电信号的预处理
  • 3.3.1 心电信号的能量谱及噪声特点
  • 3.3.2 心电信号消噪
  • 3.4 小结
  • 4 心音定位与临床应用
  • 4.1 心音定位面临的问题
  • 4.2 心音定位算法回顾
  • 4.2.1 心音独立实现定位的算法
  • 4.2.2 参考信号辅助定位的算法
  • 4.3 借助心电实现心音定位
  • 1'>4.3.1 R 波检测定位S1
  • 2'>4.3.2 T 波检测定位S2
  • 4.3.3 算法改进
  • 4.4 临床采集与定位结果分析
  • 4.5 临床应用
  • 4.5.1 心律失常诊断
  • 4.5.2 异常心音辅助诊断
  • 4.6 小结
  • 5 结论与展望
  • 5.1 研究结论
  • 5.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

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