基于心音信号分析的心脏病辅助诊断方法研究的开题报告

基于心音信号分析的心脏病辅助诊断方法研究的开
题报告
一、选题背景
心脏病是目前全球范围内较为普遍的疾病之一，其发病率和死亡率
均较高。

而且患有心脏病的患者需要进行长期的医学管理和治疗，且心
脏病的确诊和治疗需要消耗大量的时间和资源，在一定程度上制约了医
学的普及和发展。

随着计算机技术和生物医学工程等领域的不断发展，利用信号处理
和分析技术对心脏病进行辅助诊断和监测，已经成为了一种研究热点。

其中，基于心音信号的分析和处理技术，可以在不需要进行创伤性检查
的情况下，通过测量心脏的声音来推断心脏的健康状况，从而实现对心
脏病的辅助诊断和监测。

二、研究目的和意义
本研究旨在通过对心音信号的分析和处理，研究出一种基于心音信
号的心脏病辅助诊断方法，为临床医生提供一种快速、准确的诊断工具。

具体来说，本文将从以下几个方面进行研究：
1. 对心脏声音进行采集和处理，提取出有价值的信息。

2. 构建一个基于机器学习和模式识别算法的心脏病诊断模型，用于
对心脏声音进行分类和诊断。

3. 对所构建的诊断模型进行实验验证，并与常用的心脏病诊断方法
进行比较，评估该方法的准确性和可靠性。

本研究对医学诊疗有重要的实践意义和指导意义，可以提高心脏病
的诊断效率和质量，减少临床医生的工作量，降低患者的经济负担和心
理压力，对提高人民健康水平和保障社会和谐稳定具有重要的意义。

三、研究内容和思路
本研究的主要内容和研究思路如下：
1. 心脏声音信号采集和处理
本研究将使用心音信号采集仪对患者的心脏声音进行采集和记录，并利用数字信号处理技术，对采集到的心音信号进行去噪、滤波、特征提取等预处理工作，以便后续的分析和处理。

2. 心脏病诊断模型的构建
本研究将以机器学习和模式识别算法为基础，构建一个基于心音信号的心脏病诊断模型。

具体来说，我们将把预处理后的心音信号作为输入，利用特征提取算法从中提取出有价值的特征，再使用分类算法对心音信号进行分类和诊断。

3. 实验验证和结果分析
本研究将使用大量的心脏声音信号进行实验验证，并与常用的心脏病检测方法进行比较。

通过统计分析和评估，我们将评估该诊断模型的准确性和可靠性，并找出其性能不足的部分，为进一步优化和改进提供指导。

四、研究计划和进度安排
本研究的进度安排如下：
1. 2021年1月至3月：开题、文献综述和研究设计。

2. 2021年4月至6月：心脏声音信号采集和处理工作，包括心音信号采集仪的开发、心音信号采集和记录，以及信号预处理等工作。

3. 2021年7月至9月：心脏病诊断模型的构建，包括特征提取算法和分类算法的选择和实现，以及模型训练和测试等工作。

4. 2021年10月至12月：实验验证和结果分析，包括使用大量的心脏声音信号进行实验验证，以及对诊断模型的准确性和可靠性进行评估和分析。

5. 2022年1月至3月：基于实验结果进行优化和改进，撰写论文，准备答辩并进行毕业论文的撰写和答辩。

五、研究预期成果
预计本研究的主要成果如下：
1. 实现了对心音信号的采集和处理，提取出有价值的特征信息。

2. 构建了一个基于机器学习和模式识别算法的心脏病诊断模型，可以对心音信号进行分类和诊断。

3. 通过实验验证和比较，评估了该诊断模型的准确性和可靠性，并找到了其性能不足的地方。

4. 提出了一种基于心音信号的心脏病辅助诊断方法，为临床医生提供了一种快速、准确的诊断工具。