基于统计规律的心音信号自动识别方法

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种有效的心音信号分析方法

种有效的心音信号分析方法引言在医学领域中，心音信号是评估心脏健康状况的重要指标之一。

对于初学者或非专业医学人员，心音信号的处理与分析可能是一项艰巨的任务。

尤其是在大量心音信号采集和处理过程中，处理方法的选择直接决定了结果的质量和研究成果的可靠性。

常见的心音信号分析方法在过去的几十年中，对于心音信号的处理与分析已经有了多种多样的方法。

下面将介绍几种常见的方法。

主成分分析 (PCA)主成分分析是一种数据分析方法，主要用于降维和数据可视化。

对于心音信号而言，PCA分析可以将复杂信号变换成具有更好可视化和比较性的低维度数据集。

PCA 的应用可不仅仅局限于降维和可视化，相反机器学习领域中也常用 PCA 进行特征提取，加速训练过程。

傅里叶分析傅里叶分析是另一种常见的信号分析方法，也是一种经典算法，可以通过将信号分解为频率以了解其特征。

在心音信号处理中，傅里叶分析可以通过将信号转换为频域查看峰值、频率分布等信息。

傅里叶变换后的频谱可以与其他信号进行比较，这对于进行心脏病音测量非常有用。

小波分析小波分析是一种比傅里叶分析更高级别的信号处理方法。

相对于傅里叶变换，小波变换能够更好地揭示信号的时间和频率特征。

因此，在处理噪音或包含多种频率组成的心音信号时，小波分析是一种优越的选择。

时频分析时频分析兼顾了时间域和频率域，能够更好地揭示信号的时频特征。

时频分析可以更好地解决心音信号可变性、多信号源和噪声干扰等问题。

机器学习算法机器学习算法是近年来快速发展的一种算法，利用数学模型或统计技术进行预测、分类、识别等。

在心音信号处理中，机器学习可以通过特征提取、模型训练和预测实现智能分析。

选用心音信号处理方法的建议不同的心音信号处理方法都有其优缺点，如傅里叶变换可以检查顺序和频率，但不适用于时间刻度的可变性；主成分分析可降维，但容易产生丢失数据的风险；机器学习算法可以缓解噪声和多信号源的问题，但需要大量的数据样本。

在选择方法时，需考虑具体的研究目标和数据特点，并合理结合各类算法，综合分析。

基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术开发

基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术开发心电图是临床上常用的一种检查手段，通过记录心脏在工作过程中产生的电信号，可以为医生提供重要的诊断信息。

随着机器学习技术的发展，基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术已经成为一项热门研究方向。

本文将从数据获取、特征提取与选择、模型训练与评估等方面介绍基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术的开发过程。

首先，对于基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术的开发，数据获取是非常关键的一步。

需要收集大量的正常心电图波形数据作为训练集和测试集。

数据可以通过多种途径获取，如医院临床数据库、研究机构提供的公开数据集等。

确保数据的可靠性和代表性对于模型的准确性至关重要。

第二步是特征提取与选择。

心电图波形具有一定的特征，如P波、QRS波群、ST段等。

传统的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波变换等。

但在基于机器学习的波形识别中，除了传统的特征提取方法外，还可以采用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）等自动提取特征。

可以通过比较不同特征提取方法的效果，并结合领域专家的经验选择最优的特征。

接下来是模型的训练与评估。

在训练过程中，需要选择合适的机器学习算法，并使用训练集进行模型的训练。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K 近邻算法（KNN）、决策树等。

为了提高模型的准确性，可以采用交叉验证和集成学习等技术。

在模型训练完成后，需要使用测试集对模型进行评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

通过不断优化模型的参数和算法选择，提高模型的性能。

除了以上的技术要点外，还有一些问题需要注意。

首先是数据预处理。

在使用机器学习算法前，需要对数据进行预处理，包括去除噪声、归一化、平衡数据集等，以提高模型的稳定性和准确性。

其次是模型的泛化能力。

模型在训练集上的性能并不能完全代表其在新的数据上的表现，因此需要在训练过程中加入一些防止过拟合的技术，如正则化、dropout等。

心音信号采集及自动识别系统

ＡＩＷｅｉ－ｈｕａＴＡＮＧＪｉａｎ－ｍｉｎｇＷＵＣｈａｎｇ－ｉｆｎＸＩＡＯＳｅｎ－ｙｕａｎＨＵＡＮＧＢｉｎＺＥＮＧＱｉａｎｇ－ｉｎｎｇ
（ＧｕｉｉｆｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧｕｉｌｉｎＧｕａｎｇｘｉ５４１００４，Ｃｈｉｎａ）
随着我国经济的掘起．我们的生活方式同时也发生了翻天覆地的变化首先是生活水平不断的攀升，导致人们高脂高糖的饮食恶习；其次生活节奏的加快．生活压力的增大等等增加了人们的紧张感和疲劳感．从而导致心血管疾病的发病率和死亡率呈上升趋势。据不完全统计．每年死于心脏病或心血管疾病的人数占总死亡人数中２４．７％，且该数字仍在逐年增长。心音信号是某些心脏疾病的直观反映．对心音信号进行分析研究可以帮助人们及时的发现心血管疾病传统的获取心音信息是通过心脏听诊来完成的．心脏听诊是无创检测的非常重要的一种方法．是心电图无法取代的但是心脏听诊主要由经验丰富的医生完成．诊断的过程中难免会有医生的主观判断．当然医生的听力更加限制了医生的判断．所以仅仅以听觉判断心脏是否病变使得心音信号不能被充分利用。为了能有效的利用心音信号．本文从数字信号的角度深刻剖析了心音信号．从理论到实际对心音信号进行了一系列的研究．并且开发完成了一套心音信号采集及自动识别系统。该系统可以完成心音信号的采集、波形显示、存储数据、数据处理、自动诊断等功能．具体做的工作和研究内容如下。心音信号采集系统主要由心音采集电路、ＵＳＢ通信模块以及上位机显示界面等构成主要包括采集电路的设计．Ａ／Ｄ转换．ＵＳＢ通信和上位机软件的编写首先将自制的心音传感器按照心脏听诊的要求放在合适的位置．然后对采集到的微弱心音信号进行前级放大，滤波处理．中间级的放大，并且利用耳机输出（便于进行听诊处理），再对信号进行后级放大．经过Ａ／Ｄ转换将模拟信号转换为数字信号．单片机控制ＵＳＢ将信号上传到Ｐｃ机．Ｐｃ机对采集到的信号实时显示以及保存得到的数据．完成信号的采集

心音信号采集及自动识别系统

Science &Technology Vision 科技视界0引言随着我国经济的掘起,我们的生活方式同时也发生了翻天覆地的变化。

首先是生活水平不断的攀升,导致人们高脂高糖的饮食恶习;其次生活节奏的加快,生活压力的增大等等增加了人们的紧张感和疲劳感,从而导致心血管疾病的发病率和死亡率呈上升趋势。

据不完全统计,每年死于心脏病或心血管疾病的人数占总死亡人数中24.7%,且该数字仍在逐年增长。

心音信号是某些心脏疾病的直观反映,对心音信号进行分析研究可以帮助人们及时的发现心血管疾病。

传统的获取心音信息是通过心脏听诊来完成的,心脏听诊是无创检测的非常重要的一种方法,是心电图无法取代的。

但是心脏听诊主要由经验丰富的医生完成,诊断的过程中难免会有医生的主观判断,当然医生的听力更加限制了医生的判断,所以仅仅以听觉判断心脏是否病变使得心音信号不能被充分利用。

为了能有效的利用心音信号,本文从数字信号的角度深刻剖析了心音信号,从理论到实际对心音信号进行了一系列的研究,并且开发完成了一套心音信号采集及自动识别系统。

该系统可以完成心音信号的采集、波形显示、存储数据、数据处理、自动诊断等功能,具体做的工作和研究内容如下。

1心音信号采集系统1.1心音信号心音是一种非平稳的时变生物医学信号,它受我们人体的内部器官以及外界的影响非常的明显。

心音信号是一种特别微弱的信号,它的幅值只有几毫伏甚至更低,正常心脏在舒缩活动中产生的心音频率为1~800Hz。

如图1所示:从S1开始到S2开始这段时间是心缩期,持续时间较短;从S2开始到下次S1开始这段时间是心舒期,持续时间较长。

图1我们要对心音信号进行分析研究,首先就是需要采集心音信号,最有效的就是利用生物医学传感器对微弱的心音信号进行采集。

由于信号的微弱性,为了便于后期的处理我们需要对采集到的信号要进行放大、去噪等一系列的处理。

1.2采集系统心音信号采集系统主要由心音采集电路、USB 通信模块以及上位机显示界面等构成。

心音图自动识别算法的设计研究

ｂｎｗｄｈｒｖｄｓｔｅｂｓｓｏｖｌａｉｎｐｏｅｓｆｒｔｅｄａｎｓｎｒａｍｅｔｂｏａｉｇｐｔｏｏｉａｅｔｒｓａｄｉｔ，ｐｏｉｅｈａｉｆｅａｕｔｒｃｓｏｈｉｇｏｉａｄｔｅｔｎｙｃｍｐｒｎａｈｌｇｃｌｆａｕｅｏｓ
心音包络．并对所取得的包络进行双阈值定位，出心音特征点，计算相关参数。结果：法可以获取平滑的心音包找并算
络，由此进行高精度的心音定位，取心音持续时间，算心率、音时限比等参数。结论：法可实现对心音的自并获计心算动定量分析．比于传统心音听诊，有可观性强、带宽等特点，可记录患者的病理特征，过治疗前后的对比为相具频并通诊疗过程提供评估依据。
ｒｃｒｅｅｏｅａｄａｔｅｔａｎ．ｉｓｄａＥｕｍｅｔｏｒａ，０１３（０：４２，９ｅｏｄｄｂｆｒｎｆｒｈｅｔｔＣｈｎｅＭｅｉｌｑｉｎｕｎｌ２１，２１）２ — ６２】ｅｔｒｍｅ［ｅｃｐＪ
Ｔｅｐｏｒｍｏｌｂａｎａｍｏｔｅｒｓｕｄｎｅｏｅｈｓａｃｒｔｌｏｉｏｅｒｏｎｓｂａｎｈａｏｎｓｈｒｇａｃｕｄｏｔｉｓｏｈｈａｏｎｅｖｌｐ，ｔｕｃｕａｅｙｐｓｔｎｈａｔｓｕｄ，ｏｔｉｅｒｓｕｓａｃｅｏ研究论著ｈｓｓ＆ｅｅｒｈＲｐ￣ｌ

基于数据融合的三段式心音身份识别技术

ｓｔｎｐｔｒｅｓｐｒｃｇｉｏｏｅｆｓｈａｏｎｉａＳｅｉｇｕｅ— ｅｅｏｎｔｎｍｄｌ（ｉｔｅｒｓｕｄｓｎｌ１，ｓｃｎｅｒｓｕｄｓｎｔｈｔｉｒｔｇｅｏｄｈａｏｎｉａｓａｄｈａｏｎｔｇｌ２，ｎｅｒｓｕｄｔｃｃ —ｏｅ— ｅｕｎｙｄａｉｇ，ｓｇｐｔｒａｃｉｇｍｔｏｆｉｉｒｙｄｓｎｅａｏｔｇｔｅｄｔｌｅｓｎｙｌｐｗｒｒｑｅｃｒｗｎ）ｕｉａｅｎｍｔｎｅｈｄｏｍｌｉｉａｃ，ｄｐｉａｙｒｕｉｅｆｎｔｈｓａｔｔｎｈａａｆｏ
ｉｌｉｃｃｅｓｇｎｆｓｎｌｈａｎｌｈａｏｎｉｎｌａｄｔｅｉｒｖｄＤ— ｎｏｍａｉｎｆｓｏｔｏ．Ｔｈｓｎｍｕｔ— ｙｌｅｍｅｔｏｉｇｅｃｎｅｅｒｓｕｄｓｇａｎｈｍｐｏｅＳｉｆｒｔｕｉｎｍｅｈｄｓｔｏｉ
第３卷第８期１２１００年８月
仪器仪表学报
ＣｈｎｓｏｒａｆＳｉｎｉｃＩｓｒｍｅｔｉｅｅＪｕｎｌｃｅｔｎｔｏｉｆｕｎ
Ｖ１３ｏ８ｏ．１Ｎ．
Ａｕｇ．２０１０
基于数据融合的三段式心ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ音身份识别技术术
Ｔｈｒｅｓｅｄｎｔｔｅｏｎｉｉｎｅｈｎｌｇｉｇｈａｔｓｕｎｅ－ｔｐｉｅｉｙｒｃｇｔｏｔｃｏｏｙｕｓｎｅｒｏｄｂａｅｎｉｆｒａｉｎｆｓｏｓｄｏｎｏｍｔｏｕｉｎ

心音时—频分析方法及虚拟动态心音分析系统的研究

心音时—频分析方法及虚拟动态心音分析系统的研究心音是人体心脏跳动时发出的声音，可以用来诊断心脏疾病。

心音时-频分析方法是一种通过计算心音信号的时域和频域信息来分析心脏状况的方法。

虚拟动态心音分析系统是基于计算机技术开发的一种可以模拟、分析和诊断心音的系统。

本文将详细介绍心音时-频分析方法及虚拟动态心音分析系统的研究。

心音时-频分析方法是基于心音信号的时域和频域特征进行分析的。

时域特征包括心音信号的幅度、持续时间和频率等信息。

频域特征主要通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域来得到，可以分析心音信号的频率分布和频率强度。

通过时-频分析方法，可以获得心音信号的时间和频率的变化规律，从而判断心脏的正常与否。

虚拟动态心音分析系统是一种基于计算机技术开发的心音分析系统。

它可以模拟心脏跳动时的心音声音，并对心音信号进行分析和诊断。

该系统使用了主动声学技术，可以根据心脏病患者的临床表现和病情进行定制化的心音模拟。

通过对心音信号的时-频分析，系统能够准确地判断心脏是否存在问题，并给出相应的诊断结果。

虚拟动态心音分析系统的研究主要包括以下几个方面。

首先，需要收集大量的心音信号样本进行分析和建模。

这些样本包括了不同年龄、性别和心脏疾病情况的患者的心音信号。

通过对这些心音信号的分析，可以建立心音的时-频模型，为后续的诊断提供依据。

其次，系统需要对心音信号进行预处理，包括去除噪声和滤波等。

心音信号的质量直接影响到分析的准确性，所以预处理是非常重要的一步。

通过去除噪声和滤波处理，可以得到较为清晰、准确的心音信号。

然后，系统需要进行心音信号的特征提取和时-频分析。

特征提取是指从心音信号中提取出与心脏疾病有关的特征信息。

时-频分析则是利用傅里叶变换等方法获得心音信号的时域和频域特征。

这些特征和分析结果可以用于判断心脏的健康状况。

最后，系统需要进行诊断和分析结果的显示。

通过对心音信号的分析，系统可以给出诊断结果，包括心脏的正常或异常，并且可以进一步指导医生进行治疗和干预。

心音统计量指标

心音统计量指标全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：心音统计量指标是一种用于评估心脏功能的重要指标，通过分析心音信号的特征参数，能够帮助医生快速准确地诊断心脏疾病。

随着医疗技术的不断发展，心音统计量指标在临床应用中扮演着越来越重要的角色。

心脏是人体中最重要的器官之一，它负责泵血将氧和养分输送到全身各个组织，也负责将代谢废物输送至排泄器官进行处理。

当心脏出现疾病时，就会影响到整个人体的正常功能，甚至危及生命。

及早发现并治疗心脏疾病就变得至关重要。

传统上，医生通常通过听诊的方式来评估心脏的功能。

依靠肉耳听诊仪来判断心音不仅准确率低，而且受到主观因素的干扰。

而心音统计量指标是一种基于数学分析和计算机技术的方法，可以对心音信号进行精确的特征提取和参数计算，从而实现对心脏功能的客观评估。

心音统计量指标主要包括心音信号的频域分析、时域分析和非线性动力学分析等多个方面。

频域分析是指对心音信号的频率成分进行研究，通过分析心音信号在不同频率下的振幅变化，可以获取到心脏的搏动频率、心音的音高以及心音的频谱特征等信息。

时域分析是指对心音信号的时序特性进行研究，通过分析心音信号在时间轴上的波形变化，可以获取到心音的时程特征、心音的时长以及心音的时域波形等信息。

非线性动力学分析是指对心音信号的非线性特征进行研究，通过分析心音信号在相空间中的动态轨迹，可以获取到心脏的非线性动力学特征、心音的混沌特性以及心音的分岔现象等信息。

心音统计量指标可以是单一指标，也可以是多个指标的组合。

常用的心音统计量指标包括心音的能量、频率、谱峰、谱宽、波形幅度、波形周期等。

这些指标可以反映心音信号的基本特征和变化规律，对于评估心脏功能和诊断心脏疾病具有重要意义。

在临床应用中，心音统计量指标已经被广泛应用于心脏病的诊断、监测和疗效评估等方面。

通过对心音信号进行分析和处理，可以实现对心脏功能的全面评估，为医生提供精准的诊断依据，并为患者提供更加个性化的治疗方案。

基于PCA和HMM的心音自动识别系统

基于PCA和HMM的心音自动识别系统王晓燕;曾庆宁;栗秀尹【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)020【摘要】According to the signal recognition rate decided by recognition model and the characteristic parameters, this paper puts forward the fusion K-means clustering of the observed sequence Baum-Welch parameters estimation algorithm to train Hidden Markov Model(HMM), the Principal Component Analysis(PCA) is adopted to transform Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC) features. A heart sounds signal automatic diagnosis system is designed based on PCA and HMM. Experimental results show that the average recognition rate of 6 common classe's heart sounds reaches 83.3%, the performance is better than other heart sound recognition systems.%针对信号识别率高低由识别模型及特征参数决定的特点,提出融合K均值聚类的多观察序列的Baum-Welch参数重估算法,用于训练隐马尔科夫模型(HMM),通过主分量分析(PCA)对梅尔频率倒谱系数进行变换,并设计与实现一套基于PCA和HMM的心音自动识别系统.实验结果表明,该系统对6类常见心音的平均识别率达到83.3％,性能优于其他心音识别系统.【总页数】4页(P148-151)【作者】王晓燕;曾庆宁;栗秀尹【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于曲线不变矩和2d-HMM的轴心轨迹自动识别系统 [J], 叶大鹏2.基于PCA和CHMM的音频自动分类 [J], 张新彩;张德同;耿国华;王小凤;吴江3.基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统 [J], 沈琳琳;明仲4.心音信号采集及自动识别系统 [J], 艾炜华;汤建明;巫昌霖;肖森源;黄彬;曾庆宁5.基于DHMM的低心率变异性心音的分割方法 [J], 许春冬;周静;应冬文;侯雷静;龙清华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于心音信号的身份识别方法

Ａｂｔａｔｈｓｐｐｒｐｏｏｅｎａｇｒｈｔｘｒｃｈｅｔｒｆｈａｔｓｕｄｂｓｄｏｅｕｎｙａａｙｉ．ｅｓｅ — ｓｒｃ：ＴｉａｅｒｐｓｓａｌｏｉｍｏｅｔｔｅｆａｕｅｏｅｒｏｎａｅｎｆｑｅｃｎｌｓｓＴｐｅｔａｔｒｈｔｌｃｅｆｉｎｆｅｒｓｕｄｗａｘｒｃｅｆｒｐｅｐｏｅｓｇｏ．ｈｎｔｅＥｃｉｅｎｄｓａｃａｓｄｔａｕｅｒｏｆｃｅｔｏａｏｎｓｅｔｔｄａｔｒ — ｒｃｓｉｆｉＴｅｈｕｌａｉｔｎｅｗｓｕｅｏｍｅｓｒａｉｈｔａｅｎｔｄ
物特征识别的身份鉴定技术具有不易遗忘或丢失，防伪性能好，易伪造或被盗，不随身携带随时随地可用等优点［。相比于传统的生物识别技１＇术。音识别技术具有独特的优势：先心音信心首号直接来自于人的心脏，易被仿制；次，备不其具普适性，易被忘掉或丢失；三，音信号是一不第心
ＬＵＪａＺＩｕｎ，ＨＡ０Ｚｉｏｇｈｄｎ
（ｃｏｌｆＴｌｃｍｍｕｉａｉｎＥｇｎｅｉｇ，ｎｚｏｉｎｉＵｎｖｒｉ，ｎｚｏ０８，ｉａＳｈｏｅｅｏｏｎｃｔｎｉｅｒＨａｇｈｕＤａｚｏｎｉｅｓｔＨａｇｈｕ３１０１Ｃｈｎ）ｙ

基于深度学习的心脏影像数据智能识别关键技术研究

•研究背景与意义•文献综述•研究目标与内容•实验设计与结果分析•技术创新与贡献目•研究不足与展望•参考文献录用。

情绪状态、疲劳程度等因素影响，存在一定的误差。

解决心脏影像数据识别问题提供了新的思路。

降低医生工作压力，提高工作效率，同时为医生提供更加客观准确的诊断依据。

为医学领域其他疾病的影像数据识别提供参考和借鉴，推动医学影像技术的发展。

提高心脏影像数据识别准确性和效率，减少漏诊和误诊情况，提高医疗质量。

心脏影像智能识别技术发展现状早期的心脏影像分析主要依赖医生的经验和技能，但随着技术的发展，计算机辅助诊断(CAD)系统逐渐被广泛应用。

深度学习在心脏影像分析中的应用已经取得了显著的进展，通过自动提取心脏形态和功能信息，辅助医生进行诊断。

目前，基于深度学习的智能识别技术已经成为心脏影像分析的研究热点。

深度学习在医学影像分析中的应用深度学习在医学影像分析中的应用已经取得了重大进展，各种深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等被广泛应用于医学影像的分类、分割、识别等任务。

在心脏影像分析中，深度学习可以自动提取心脏形态和功能信息，准确识别出正常和异常情况，甚至可以对心脏疾病进行早期预测。

深度学习不仅可以提高医学影像分析的准确性和效率，还可以帮助医生进行更精准的诊断和治疗方案制定。

现有研究的不足与展望010*******研究目标研究卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等深度学习算法，分析其在心脏影像数据识别任务中的优劣，并优化模型结构以提高识别性能。

研究深度学习算法研究内容与方法收集并整理大量心脏影像数据，进行数据预处理，包括图像标注、去噪、增强等操作，提高模型的训练效率和识别精度。

数据预处理构建深度学习模型，采用公开数据集进行训练和验证，评估模型的识别性能和泛化能力。

同时，针对不同数据集进行模型优化，提高模型的适应性和鲁棒性。

心音信号的识别与分类

心音信号的识别与分类王衍文　王海滨　综述　程敬之　审校(西安交通大学生物医学工程与仪器系,西安　710049) 摘要　综述了心音信号识别与分类的基本方法(统计分析方法、神经网络方法)及其研究进展,并对各种方法中存在的主要问题进行了探讨。

关键词　心音　模式识别　人工神经网络Recognition and Classification of Heart SoundsWang Yanwen　Wang Haibin　Cheng Jingzhi(Dep artment of Biomed ical E ngineering and I nstrumentation,X i'an J iaotong Univ ersity,X i'an　710049) Abstract　T his paper rev iew s the methods and r esear ch advances o f r eco g nitio n and classificat ion of heart sounds.T he metho ds include the st atistical techniques a nd ar tificial neur al netw or k.It also dis-cusses the main pr o blems in the methods.Key words　Hear t sounds P atter n r ecog nitio n Ar tificial neur al netw o rk1　引　言随着现代社会物质生活水平的改善,心血管疾病的发病率和死亡率已越来越高。

统计资料表明,在我国因心血管疾病死亡者占总死亡人数的44%。

美国1978年报道了4000万人有不同形式的心血管疾病,死于心脏病者近100万人。

可见,心脏病已成为危害人类健康的多发病和常见病。

因此,心脏系统疾病的防治和诊断成为医学界面临的首要问题之一。

基于数学形态学的心音信号识别方法

基于数学形态学的心音信号识别方法3郭兴明∃　陈　剑　肖守中(重庆大学生物工程学院生物力学与组织工程教育部重点实验室,重庆　400044) 摘要　为实现对第一心音(S1)和第二心音(S2)的自动识别提出了一种新方法。

首先对原始心音信号进行预处理;然后利用数学形态学方法提取心音信号的包络;最后使用差分法并结合心音的医学知识对其进行识别。

利用该方法对80例心音信号进行了分析测试,结果显示对S1与S2识别的准确率达到了86%,其中对于正常心音信号的识别准确率达到了100%。

试验结果表明,文中提出的方法对S1与S2的识别准确率较高,为进一步的心音信号分析奠定了良好的基础。

关键词　心音　心音识别　数学形态学　心音包络Heart Sound Recogn ition A lgor ithm Ba sed on M a thema tica l M orphologyGuo X i ng m i ng∃　Chen J i an　X i ao Shouzhong(K ey L abora tory f or B io m echan ics&T issue E ng ineering,M in istry of E d uca tion,Colleg e ofB ioeng ineering,Chong qing U n iversity,Chong qing　400044,Ch ina) Abstract　In th is paper,a new m ethod w as put fo r w ard fo r autom atic recogniti on of the first heart sounds (S1)and the second heart sounds(S2).A fter the o riginal heart sound signal w as p rep rocessed,the heart sound envelope w as extracted by using the m athem atical mo rpho logy.T hen on the heart sound envelope,S1and S2w ere recognized.E igh ty heart sound samp les co llected w ere used fo r testing the algo rithm.T he accuracy of recogniti on w as86%,and w as100%fo r the no r m al heart sound.T he result show ed that the algo rithm p ropo sed in th is paper had h igh perfo r m ance,w h ich could be used as a basis fo r further analysis of heart sound. Key words　H eart sound R ecogniti on of heart sound M athem atical mo rpho logy H eart sound envelope1　引　言心血管疾病是严重威胁人类健康的疾病之一。

心音图自动识别算法的设计研究

心音图自动识别算法的设计研究
纪建鹏;郑柏盛;吴效明
【期刊名称】《医疗卫生装备》
【年(卷),期】2011(032)010
【摘要】目的:开发出实现心音自识别的算法.方法:采用Matlab平台设计,通过小波分解、短时平均能量等方法获取心音包络,并对所取得的包络进行双阈值定位,找出心音特征点,并计算相关参数.结果:算法可以获取平滑的心音包络,并由此进行高精度的心音定位,获取心音持续时间,计算心率、心音时限比等参数.结论:算法可实现对心音的自动定量分析,相比于传统心音听诊,具有可观性强、频带宽等特点,并可记录患者的病理特征,通过治疗前后的对比为诊疗过程提供评估依据.
【总页数】4页(P24-26,29)
【作者】纪建鹏;郑柏盛;吴效明
【作者单位】510006广州华南理工大学生物科学与工程学院生物医学工程
系;510006广州华南理工大学生物科学与工程学院生物医学工程系;510006广州华南理工大学生物科学与工程学院生物医学工程系
【正文语种】中文
【中图分类】R540.4+4
【相关文献】
1.基于虚拟仪器的数字心音图分析仪的设计研究 [J], 赵虎;宋晓栋;何为
2.心音图自动识别算法的设计研究 [J], 刘艳红;曾伟杰;纪建鹏
3.基于相对风暴径向速度场的辐合区自动识别算法 [J], 竹利;康岚
4.基于DBSCAN的港口泊位自动识别算法设计 [J], 刘鑫鑫;韩懿
5.磁层顶穿越事件自动识别算法 [J], 宋小健;左平兵;周梓露
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于机器学习的心跳声识别技术研究

基于机器学习的心跳声识别技术研究心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一。

准确识别和监测心脏病变的方法对于早期诊断和治疗至关重要。

近年来，基于机器学习的心跳声识别技术因其高效、准确和非侵入式的特点而备受关注。

本文将探讨基于机器学习的心跳声识别技术在心血管疾病诊断中的应用，以及研究中需要解决的难题。

心跳声信号是人体心脏收缩和舒张的结果。

通过分析心跳声信号的频率、振幅和时域特征，可以反映心脏功效和心血管疾病的变化。

然而，由于心脏内外部的多种干扰因素，如运动、噪声和肌肉震动等，使得心脏信号的提取和分析变得复杂且困难。

传统的心跳声信号处理方法往往不能满足准确识别心血管疾病的需求，因此基于机器学习的方法成为了一种可行的解决方案。

机器学习技术是指计算机以数据为基础，通过学习和优化算法来实现特定任务的技术。

在心跳声识别中，机器学习通过建立模型并训练模型，使其学习不同心跳声之间的关联性，从而实现自动分类和识别心脏疾病。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。

首先，支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，在心跳声识别中取得了一定的成果。

SVM通过建立一个超平面，将不同类别的心跳声分开。

其核心思想是通过找到一个最优超平面，使得到各个类别的心跳声的距离最大化。

通过对大量心跳声数据进行训练，SVM模型可以学习到心脏病变与正常心跳声之间的显著差异，从而实现准确识别。

其次，随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习的分类器。

它通过构建多个决策树模型，并利用每个决策树的预测结果进行投票，最终确定心跳声的分类。

随机森林具有较强的鲁棒性和准确性，在处理复杂的心跳声数据集时表现出色。

另外，近年来深度学习技术在医学领域取得了巨大的进展。

深度学习通过建立多层神经网络模型，对心跳声信号进行特征提取和分类，从而实现高精度的识别。

深度学习模型可以自动学习数据中的抽象特征，避免了传统手动设计特征的复杂过程。

基于双门限的第一、第二心音自动识别方法

基于双门限的第一、第二心音自动识别方法陈洁;侯海良;罗良才;成运【摘要】Although most existing heart sound detection algorithms perform well in normal signals, they usually have no effect on abnormal signals. In this paper, an algorithm based on double-threshold method is proposed for robust detection of the first heart sound(Sl) and second heartsound(S2). The original Heart Sounds Signal(HSS) is preprocessed by filter based on Hamming window. The envelope of heart sounds is extracted by improved Hilbert Huang Transform(HHT) and segmentation of heart sounds is realized by double-threshold method. The first and second heart sound are recognized automatically by clinic knowledge. Reliability of this proposed approach is confirmed through identification of S1 and S2 on several normal and abnormal heart sounds.%为提高心音检测算法对异常心音的识别率,提出一种基于双门限的第一心音(S1)和第二心音(S2)自动识别方法,通过海明窗进行滤波预处理,采用改进型希尔伯特-黄变换提取心音包络,利用双门限法对心音进行分段,使用临床知识对S1和S2进行自动识别.实验结果表明,该方法能够准确识别正常心音和异常心音中的S1和S2.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)016【总页数】5页(P174-177,181)【关键词】希尔伯特-黄变换;心音包络;经验模态分解;端点效应;双门限法;分段【作者】陈洁;侯海良;罗良才;成运【作者单位】湖南人文科技学院通信与控制工程系,湖南娄底417000;湖南人文科技学院通信与控制工程系,湖南娄底417000;湖南人文科技学院通信与控制工程系,湖南娄底417000;湖南人文科技学院通信与控制工程系,湖南娄底417000【正文语种】中文【中图分类】TP181 概述心音是心肌收缩、瓣膜启闭及血液流动冲击瓣膜和血管壁的机械振动传递到胸壁而产生的，其中包含心脏各个部分及相互之间作用的生理和病理信息。