[發明專利]一種基于Lempel-Ziv復雜度的異常心音識別方法

有效

• 申請號: 201710356867.4
• 申請日: 2017-05-19
• 公開（公告）號: CN107170467B
• 公開（公告）日: 2019-12-17
• 發明（設計）人: 莫鴻強;徐偉釗;王偉杰;田翔;談志軍
• 申請（專利權）人: 佛山市百步梯醫療科技有限公司
• 主分類號: G10L25/66
• 分類號: G10L25/66;G10L21/0208
• 代理公司: 44245 廣州市華學知識產權代理有限公司
• 代理人: 李斌

1.一種基于Lempel-Ziv復雜度的異常心音識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)隨機獲取某一心音信號X(k)，并對其進行分幀，計算各幀的絕對值均值E(m)；

2)對絕對值均值E(m)進行低通濾波處理，得到各幀的包絡值En(m)；

3)對步驟1)的心音信號X(k)所包含的完整心跳周期，分為第一心音S1、心音間期S1S2和第二心音S2三個階段，并確定其第一心音S1的起點和第二心音S2的終點，且將第一心音S1、心音間期S1S2以及第二心音S2分別記為X_S1、X_S1S2以及X_S2；獲取X_S1、X_S1S2以及X_S2對應包絡值En(m)的包絡段，分別表示為En_S1(m)、En_S1S2(m)和En_S2(m)；

4)在一個正常心音的完整心跳周期內，分為第一心音S1、心音間期S1S2和第二心音S2三個階段，分別計算各階段包絡值的LZ復雜度，且重復計算多組，求出均值，記為向量

5)根據步驟4)正常心音中各階段包絡值的LZ復雜度向量[Y_S1normal,Y_S1S2normal,Y_S2normal]與向量的距離l_normal確定閾值C，所述閾值C表達式為：

其中，是距離l_normal的均值，δ_normal是距離l_normal的標準差，C_n為閾值參數；

6)計算步驟3)中包絡段En_S1(m)、En_S1S2(m)和En_S2(m)的LZ復雜度，記為向量[Y_S1,Y_S1S2,Y_S2]；

7)計算步驟6)的LZ復雜度向量[Y_S1,Y_S1S2,Y_S2]與正常心音均值向量的距離l；

8)對閾值C和距離l進行大小判斷，若l＞C，就認為測試對象心音出現異常；否則為正常。

2.根據權利要求1所述的一種基于Lempel-Ziv復雜度的異常心音識別方法，其特征在于，所述步驟1)的心音信號X(k)，其長度為L_D點、采樣頻率為f_s，k∈{1,2,...,L_D}；其中L_D是正整數，且L_D/fs不小于1s，以保證獲取的心音信號X(k)至少有一個完整的心跳周期。

3.根據權利要求2所述的一種基于Lempel-Ziv復雜度的異常心音識別方法，其特征在于，所述步驟1)的進行分幀，在對心音信號X(k)進行分幀后，每一幀的幀長為L_F、幀移為L_M、幀數M＝[(L_D-L_F)/L_M]+1；其中，[*]表示對*作四舍五入的取整運算。

4.根據權利要求3所述的一種基于Lempel-Ziv復雜度的異常心音識別方法，其特征在于，所述步驟1)中對計算各幀的絕對值均值E(m)，第m幀的絕對值均值E(m)計算方式為：

其中，m∈{1,2,...,M}。

5.根據權利要求1所述的一種基于Lempel-Ziv復雜度的異常心音識別方法，其特征在于，所述步驟2)對絕對值均值E(m)進行低通濾波處理，低通濾波處理使用的濾波器為數字濾波器，其脈沖傳遞函數為：

其中，數字濾波器用于濾去E(m)中高頻段部分，其截止頻率為80～100Hz，階數選擇4到6階；所述脈沖傳遞函數的參數a₀～a_m和b₁～b_m，決定于心音信號X(k)的采樣頻率f_s和所述截止頻率，并采用巴特沃斯低通濾波器設計算法來確定。