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基于周期提取的心音分段方法

A heart sound analysis method based on cardiac cycle extraction

作者: 武伟宁  陈若珠                          
单位:                                 兰州理工大学电气工程与信息工程学院(兰州730050)            
关键词:                               心音信号;Hilbert变换;自相关分析;周期提取               
分类号:
出版年·卷·期(页码):2015·34·1(59-63)
摘要:

目的  心音分段是心音分析的基础,传统方法是利用心音基本成分进行识别,而病变的心音信号中含有的杂音使识别受到干扰,易产生误分段。本文提出了基于周期提取的信号分段方法,可以避免对心音基本成分的识别。 方法  以虚拟仪器LabVIEW为开发平台,首先利用小波变换对原始心音进行去噪预处理,然后利用快速Hilbert变换提取心音包络,再利用其自相关分析函数求出心动周期,进而从原始心音信号中提取整周期的信号,避免对心音基本成分的识别。 结果  对30例心音信号做实验验证,得到的心动周期长度能够直观显示,正确率达98%以上。 结论  作为一种无需识别心音基本成分的分段方法,此方法为后续的特征提取等研究打下了坚实基础。

Objective Heart sound segmentation is the basis of heart sound analysis. Most traditional methods are based on the determination of the locations and types of fundamental heart sound (FHS). Misrecognized or unrecognized problems may happen due to the interference of murmurs. This paper proposes a segmentation method based on the cardiac cycle extraction to avoid the identification of the FHS. Methods A new method based on LabVIEW performs noise reduction for raw heart sound signals by using wavelet transform, envelope detection by using fast Hilbert transform, calculation of cardiac cycle lengths by using auto-correlation of envelope signals. The lengths of cardiac cycles are used to crop a few whole cycles of denoised heart sound signals to avoid identifying the FHS. Results The proposed method is tested on 30 heart sound signals, and the results can be displayed visually with 98% accuracy. Conclusions This is a method without the need to label individual FHS, which lays a solid foundation for the subsequent research.

参考文献:

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