[發明專利]一種基于子帶能量包絡自相關特征的異常心音識別方法

在審

• 申請號: 201410835394.2
• 申請日: 2014-12-29
• 公開（公告）號: CN104473660A
• 公開（公告）日: 2015-04-01
• 發明（設計）人: 鄧世文;韓紀慶;唐黎明;鄭鐵然;鄭貴濱;張文杰
• 申請（專利權）人: 哈爾濱師范大學
• 主分類號: A61B7/04
• 分類號: A61B7/04;G06F19/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 楊立超

技術領域

本發明涉及一種異常心音識別方法，涉及生物信號識別技術及智能信息處理領域。

背景技術

據世界衛生組織統計的結果，心血管疾病已經成為當今威脅人類生命健康的頭號殺手。2004年大約有1700萬人死于心血管疾病，占全部疾病的29％，其中720萬人死于心臟病，而且由心臟導致的患病和死亡的人數和比例還在逐年增加。在我國，依據“中國心血管病報告2012”公布的結果：我國心血管病患病率處于持續上升態勢，估計心血管病的患者人數為2.9億，即每10個成年人中就有2人患心血管病，每年約有350萬人死于心血管病，占總死亡原因的41％，居各種疾病之首。因此，及時發現心血管疾病的患病癥狀、掌握病情狀態對保證人類的生命健康具有極其重要的意義。

人體是一個異常復雜的有機整體，當人體患病時會產生各種生理信號，通過解讀這些生理信號能夠及早地發現所患疾病，并能夠對病情實行有效地監控。對心血管疾病而言，心音(Heart?Sound)就是人體最為重要的生理信號之一。心音是心臟及心血管系統機械運動狀況的反映，是在心動周期中由于心肌收縮舒張、瓣膜啟閉以及血流沖擊心室壁和大動脈等引起的一種機械振動。在醫學研究中，心音圖(Phonocardiogram，PCG)是評估心臟功能狀態的一種基本的方法。與心電圖(Electrocardiogram，ECG)方法相比，心臟或心血管疾病所表現出的病理現象會較早地體現在心音信號上，在患者尚未感覺到痛感和ECG異常等癥狀之前，心音就可以為早期診斷提供可靠的信息。基于心音信號的傳統醫療手段是心音聽診和心音圖，然而它們在臨床應用中皆有不足之處。聽診需要醫生使用聽診器依靠耳聽的方式進行診斷，然而心音的主要頻率成分是在40～150Hz之間，而人耳聽覺系統自身頻率敏感的范圍是1000～3000Hz，這意味著這種通過人耳聽診方式會損失大量的信息，從而影響對疾病的診斷。心音圖通過將心音信號進行圖像化彌補了聽診的不足，但需要更為專業的設備，也增加了診療的費用。除設備和聽診方式自身的不足外，更為重要的是，以上兩種方法均需要依賴醫生自身的專業知識和經驗才能做出診斷，其診斷過程是主觀的，缺少定量的分析方法，因而難以保證診斷結果的可靠性，往往還需要借助更為復雜、費用更高的其他診療方法進行確診。此外，對普通人或需要經常進行病情監控的患者來說，由于其既沒有專業方面的知識，也無法購置昂貴的醫療設備，上述兩種方法顯然都難以實現家庭聽診。

心音是聲音信號的一種，其蘊含著有關人體健康狀況的重要信息，通過提取這種信息并進行有效的識別能夠實現客觀的數字化心音聽診，從而能為患者提供可靠的診斷結果。就心音識別而言，心音分段與心音分類是其主要研究內容。心音分段主要是對心音信號中出現的第一心音信號S1和第二心音信號S2的檢測，并進而確定心動周期等重要生理參數，同時也是接下來心音分類任務的預處理。心音分類需進一步從異常心音信號中識別出是何種心臟雜音(如心縮期雜音、心舒期雜音)以及其他干擾聲音等，并進而分辨出相應的疾病類型。在現實的應用環境下，采集到的心音信號通常會伴有多種干擾噪聲，如聽診器與衣服或皮膚的摩擦聲、背景音樂聲、人的說話聲等，因此這需要心音識別方法具有較強的魯棒性。為此，歐盟支持的PASCAL(Pattern?Analysis,Statistical?Modelling?and?Computational?Learning)計劃將噪聲環境下的心音分段和分類作為2012年度的挑戰任務。然而，噪聲環境下、結構復雜、非平穩的心音信號識別是一個新興的、較難解決的問題，目前尚處于研究的起步階段，缺少系統性的研究方法。

1)現有的心音識別/分類方法大多需要先對輸入心音信號進行分段處理，依據分段的結果進行特征提取和分類識別，因而其識別性能在很大程度上依賴于心音分段的精度。然而，嚴重心臟病患者的心音中通常伴有顯著的心雜音(murmur)，而且在現實中的心音采集(聽診)過程中通常伴有噪聲(如聽診器與皮膚或衣服的摩擦音、語音、音樂及其他環境噪聲等)，這些情況都會大大降低心音分段的精度，從而明顯降低心音識別系統的性能。

2)現有的心音識別/分類方法通常以固定時長來處理心音信號，以便進行特征提取和分類識別。然而在現實應用中所采集的心音信號通常具有較大的變動范圍，這限定了固定長度識別方法的使用。

發明內容

要解決的技術問題：

為解決上述心音識別中存在依賴心音分段、不能夠處理變長輸入信號、無法適應于現實噪聲環境的特征提取和分類識別的問題，進而提供一種基于子帶能量包絡自相關特征的異常心音識別方法。