[發明專利]一種區分主動脈瓣狹窄心音與正常心音方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 202110997454.0
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113705448A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 蔡盛盛;胡南
• 申請（專利權）人: 蘇州美糯愛醫療科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;A61B7/04
• 代理公司: 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147
• 代理人: 練蘭英

本發明公開了一種區分主動脈瓣狹窄心音與正常心音方法、裝置及系統，該方法包括如下步驟：S1，同步獲取心音與心電信號并生成采樣序列；S2，將上述采樣序列通過濾波器，輸出采用序列X；S3，基于同步采樣的心電信號將X切分為若干心音周期X_i；S4，提取X_i的梅爾倒譜系數(MFCC)特征；S5，將X_i的特征向量輸入訓練好的兩個高斯混合?隱馬爾可夫(GMM?HMM)模型，并利用前向算法計算兩個模型下的概率P(O|M₁)與P(O|M₂)；S6，比較上述兩個P(O|M₁)與P(O|M₂)的大小，取概率大者的模型類別作為X_i的識別類別。本發明考慮了主動脈狹窄病人心音特征的多樣性，且可適用于有一定背景音干擾的情況，具有較好的魯棒性。

技術領域

本發明涉及主動脈瓣狹窄心音與正常心音區分技術領域，特別是涉及一種區分主動脈瓣狹窄心音與正常心音方法、裝置及系統。

背景技術

主動脈瓣狹窄是一種常見的心臟瓣膜疾病，近年來發病率呈上升趨勢,嚴重影響了患者的生命健康。它主要是指主動脈瓣開放不完全,使收縮期心臟射出的血流受到限制。由于左心室有較強的代償性，主動脈瓣狹窄在發病的很長一段時間都不表現明顯癥狀。然而在長期的高強度工作條件下，左心室會出現向心性肥厚，心肌耗氧量增加，最終導致心力衰竭。因此，對主動脈瓣狹窄病變的早期檢查就尤為重要。

目前，主動脈瓣狹窄的診斷一般以超聲心動圖為金標準，主要參考三個參數：峰值收縮速度(PSV)、平均壓力梯度(MPG)和主動脈瓣的計算面積(AVA)。由于條件的限制，很多患者無法及時接受超聲心動圖檢查。

聽診是對心臟狀態最早期也是最直接的檢查手段之一。心音中信號最強的是第一心音(S1)和第二心音(S2)，其中S1標志心臟收縮期的開始、S2標志心臟舒張期的開始，參見圖1。由于主動脈瓣狹窄患者的主動脈瓣開放不完全，使收縮期心臟射出的血流受到限制，在心音的收縮期間會出現特異性的雜音，參見圖2。醫護人員可通過人工識別收縮期內的特異性心臟雜音來對患者進行主動脈瓣狹窄的早期判斷。然而這種方法一直受制于聽診環境、醫技水平等因素的影響。

Kanav S等人(Fully-Automated Diagnosis of Aortic Stenosis UsingPhonocardiogram-Based Features*[C]//2019 41st Annual International Conferenceof the IEEE Engineering in MedicineBiology Society(EMBC).IEEE.)于2019年提出了一種利用心音信號來自動檢測主動脈瓣狹窄的方法。然而該文獻中的方法存在以下兩個問題：(1)沒有利用心音信號時序上的關系。心音信號是一維的時序信號，時間上有很強的相關性，若不充分利用時序上的聯系將會丟失很多有用的信息。(2)該論文提出的方法需要對分段后的心音周期進行篩選再進行分類。篩選的原則是必須同時滿足三個條件：同時成功地識別了S1和S2、收縮期間無任何大于S1或S2峰值幅度50％以上的信號、該段心音持續時間在該受試者的心音周期中位數的±20％內。然而經過這三個條件的篩選，剩下的信號都是過于理想的信號。在實際醫院診室場景中，數據總會受到一些諸如語音的背景干擾，而且有些病人由于病理的原因，S1或者S2會變弱、與雜音混在一起或者近乎消失，導致實際中很可能對主動脈狹窄心音漏檢。

目前，現有技術中，利用心音信號來自動檢測主動脈瓣狹窄的問題，主要體現在兩個方面：

(1)尚無從心音時序間內在聯系角度考慮自動檢測主動脈瓣狹窄的解決方案。

(2)現有方法未考慮主動脈狹窄病人心音特征的多樣性，且對背景音干擾的魯棒性較差。

因此，以人工智能的方式實現一種能夠自動區分正常心音與患有主動脈瓣狹窄患者的心音的方法成為迫切需要。

發明內容