【摘 要】
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心血管疾病的患病率和死亡率仍处于上升阶段,这不仅严重威胁着世界各国人民的健康,也极大加重了家庭和社会的经济负担。心音信号能准确地反映心脏及周边血管的生理以及病理信息,是心血管疾病临床诊断的重要依据之一。精准的心音自动分析系统,可辅助医生进行临床诊断,提高诊断的准确性,弥补经验性判决的不足;同时,也可用于群体庞大的体检筛查,减少医学检测人力和物力的成本,提高检测效率。因此,研究有效的心音分析算法,对
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心血管疾病的患病率和死亡率仍处于上升阶段,这不仅严重威胁着世界各国人民的健康,也极大加重了家庭和社会的经济负担。心音信号能准确地反映心脏及周边血管的生理以及病理信息,是心血管疾病临床诊断的重要依据之一。精准的心音自动分析系统,可辅助医生进行临床诊断,提高诊断的准确性,弥补经验性判决的不足;同时,也可用于群体庞大的体检筛查,减少医学检测人力和物力的成本,提高检测效率。因此,研究有效的心音分析算法,对心血管疾病的诊断有着重要的价值和意义。本文基于心音自动分析系统,对心音降噪与心音分类的方法展开了研究,主要研究内容可概述如下:（1）在心音降噪算法的研究中,本文首先分析了基于小波分析、基于经验模态分解和基于最优改进对数谱幅度等降噪方法的优缺点,并提出基于心音活动性检测（HSAD）与改进的最小值控制递归平均（IMCRA）的心音降噪方法。该方法通过设计HSAD方法来判断当前心音帧是否为基础心音帧,并对基础心音帧和非基础心音帧中的噪声功率分别采用IMCRA算法和递归平滑算法进行动态估计与更新,实现最大程度地抑制噪声。然而,在低信噪比环境下,HSAD方法容易出现对基础心音和非基础心音的误判,且IMCRA方法为了保证心音信号不失真存在噪声欠估计,易导致噪声残留。因此,本文进一步在HSAD与IMCRA降噪算法的基础之上引入逐次变分模态分解（SVMD）对心音进行降噪,这主要源于SVMD能有效地分离高频噪声,改善了基于HSAD与IMCRA降噪算法在低信噪比环境下所存在的不足。实验结果验证了提出算法的可行性。（2）心音分类是实现心音自动分析的最终手段,本文主要针对正常与异常心音分类进行了研究,并提出了一种基于功率谱密度与卷积神经网络的心音分类方法。该方法对预处理之后的数据,通过循环自相关获取心动周期,采用双线性插值法提取维度一致的心动周期功率谱密度时频特征,并送入卷积神经网络进行训练与测试。实验采用Challenge 2016数据集进行训练与测试,测试集的分类精度达到0.8472,灵敏度和特异性评分达到0.7763和0.9463,整体性能良好。与其他算法的对比结果显示,该算法获得了更高的总体评分。
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