[發明專利]一種基于前饋卷積神經網絡的心音分類方法有效
| 申請號： | 202110159233.6 | 申請日： | 2021-02-05 |
| 公開（公告）號： | CN112971839B | 公開（公告）日： | 2023-03-24 |
| 發明（設計）人： | 王威廉;葛冰冰;李國正;張欣 | 申請（專利權）人： | 云南大學 |
| 主分類號： | A61B7/04 | 分類號： | A61B7/04;A61B5/318;A61B5/00 |
| 代理公司： | 云南派特律師事務所 53110 | 代理人： | 張怡 |
| 地址： | 650000*** | 國省代碼： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 卷積 神經網絡 心音 分類 方法 | ||
1.一種用于心音分類的前饋卷積神經網絡的構建方法，其特征在于包括如下步驟：
步驟S1：對患者同步采集20s的心音信號和心電信號，采樣頻率5000Hz；
步驟S2：將所采集的時長20s的心音信號和心電信號通過窗函數截斷成6-7個片段；
步驟S3：從心電信號中提取周期標記，即使用R峰檢測器與T波探測器對同步采集心音心電的信號進行位置標注，具體步驟為：
S301：使用高通濾波器組對心電信號進行濾波，以消除極低頻的變化；
S302：將預加重心電圖與原心電圖進行元素乘法，以獲得更具脈沖形式的信號；
S303：進行信號能量計算和信號能量的振幅歸一化；
S304：進行基于自相關的能量信號周期檢測；
S305：進行信號中心動周期數的估計；
S306：設定信號峰值檢測通過應用閾值；
S307：使用峰振幅比較和到周圍峰的距離來消除雜散峰；
步驟S4：步驟S3獲取周期標記后，進行分割以獲得一個心動周期，稱之為子周期；
步驟S5：計算所有子周期包絡并以矩陣形式獲得的時頻特征，作為網絡訓練的樣本集；
步驟S6：用S5所獲樣本集對卷積神經網絡初始模型進行訓練。
2.如權利要求1所述的用于心音分類的前饋卷積神經網絡的構建方法，其特征在于所述的步驟S5中，子周期包絡的計算步驟如下：
步驟S501：利用卡爾曼濾波器組對PCG信號進行帶通濾波；
步驟S502：利用希爾伯特變換計算解析信號進行包絡檢測；
步驟S503：將包絡重新采樣到特定的時間分辨率；
步驟S504：將應用的最終包絡信號進行對數壓縮；
步驟S505：進行所有包絡被堆疊以獲得像圖像一樣的時頻表示；
步驟S506：將得到的矩陣被處理成具有零均值和歸一化振幅。
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