[發明專利]一種基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法

有效

• 申請號: 201910452241.2
• 申請日: 2019-05-28
• 公開（公告）號: CN110123368B
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 成雨含;劉啟發;戴世誠;孫科學
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: A61B7/04
• 分類號: A61B7/04;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 康燕文

1.一種基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)在人體胸腔體表的四個聽診區同步獲得四路心音信號；

(2)提取四路心音的能量熵特征、互信息特征和相關性特征作為有效特征數據集；

(3)利用主成分分析法對能量熵特征進行降維處理，獲得串行特征；

(4)將相關性特征和互信息特征從實向量空間拓展到復向量空間，進行并行融合，獲得并行特征；

(5)將串行特征和并行特征再次融合成為多元優化組合特征；

步驟(2)所述的互信息特征為：

I＝[I1(M,P),I2(M,A),I3(M,T),I4(P,A),I5(P,T),I6(A,T)

其中，I(A,T)表示S⁴_T(t)中A區獲得的心音與T區獲得的心音的互信息；

步驟(2)所述的相關性特征為：

r＝[r1(M,P),r2(M,A),r3(M,T),r4(P,A),r5(P,T),r6(A,T)]

其中，r(A,T)表示A區與T區的相關性；

步驟(4)所述的并行融合方法為：

B＝I+ir

其中，互信息特征值通常大于1，作為實部，相關性特征絕對值小于等于1，作為虛部，并行融合后的特征B為6維；

步驟(5)所述的多元優化組合特征為：

W＝[I₁+ir₁,I₂+ir₂,…,I₆+ir₆,F1,F2,F3,F4]

其中，I為互信息特征，r為相關性特征，F1,F2,F3,F4為串行特征；通過這樣處理，多元優化組合特征集為10維，能很好的表征正常與異常心音的差異。

2.根據權利要求1所述的一種基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法，其特征在于，步驟(1)所述的四路心音信號表示為：

其中，s^M₁表示M聽診區獲得的第一心音，s^P₁表示P聽診區獲得的第一心音。

3.根據權利要求1所述的一種基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法，其特征在于，步驟(2)所述的能量熵特征的提取過程如下：

利用小波對心音進行分解，將心音分解成6個子帶信號，并分析計算心音子帶的能量熵，其心音能量熵為：

其中，R_i表示能量熵，E(i)＝|g_i(k)|²表示某個子帶的歸一化能量值，表示所有子帶能量總和，n為子帶序號；則S⁴_T(t)的能量熵特征集為：