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心音是由于心脏瓣膜的开关、肌腱和肌肉的舒张收缩、血流的冲击及心血管壁振动而产生的一种复合音。在医疗研究领域内,心血管疾病是一直困扰人们的健康杀手,心音信号能够反映心脏状态,在患者没有明显的临床症状前对心脏杂音进行分析,能够为心脏病理诊断提供重要的参考信息,因此心音在心血管疾病方面的研究具有重要的临床诊断意义。肥厚型心肌病(Hypertrophic Cardiomyopathy,HCM)作为心血管疾病的一种,是国内外当前的热门研究趋势,对HCM进行心音方面的研究有助于全面了解心血管疾病。临床上根据静息状态下左室流出道压力阶差(Left Ventricle Outflow Tract Gradient,LVOTG)值将HCM分为肥厚梗阻型(LVOTG值?30mm Hg)和肥厚非梗阻型(LVOTG值(27)30mm Hg)。肥厚非梗阻型HCM可以通过运动实验或者药物激发出其隐匿特性,激发后其中一部分变为隐匿梗阻型HCM(运动实验或者药物激发以后LVOTG值?30mm Hg),另一部分仍然为非梗阻型HCM(运动实验或者药物激发以后LVOTG值(27)30mm Hg)。为了更好地治疗HCM,医学上将让临床诊断为非梗阻型HCM患者进行运动实验,对其中的隐匿梗阻型HCM患者进行预防治疗,有助于减少患者疼痛、减轻患者经济压力,提高治愈率。在生物医学信息研究室对HCM的病理性研究基础上,本文在对比分析正常人、梗阻型HCM和非梗阻型HCM患者的心音信号的时频域能量特征后,主要分析非梗阻型HCM(运动实验后仍然为非梗阻型HCM)和隐匿梗阻型HCM分别在静息状态、运动状态和恢复状态下的时频域能量分布特性,通过对比分析判断其病情严重程度,为辅助临床诊断提供参考。为了完成以上目标,本文将从以下几个方面进行研究:(1)HCM心音信号的采集使用“数字听诊装置”对临床HCM心音信号进行采集,主要采集部位:主动脉瓣听诊区(A)、肺动脉瓣听诊区(P)、三尖瓣听诊区(T)、二尖瓣听诊区(M)和主动脉第二听诊区(A2),其中主动脉第二听诊区(A2)心音效果最好。本课题以30名正常人和37名HCM患者的数据为依据,选择其中正常心音120例和HCM患者心音158例应用于本研究中。(2)HCM心音信号预处理受实际采集过程中噪声影响,对HCM心音分析时,先分析其噪声来源,再对实际采集的HCM心音和噪声进行数学建模分析,然后利用小波自适应阈值滤波、卡尔曼滤波和小波-卡尔曼滤波三种降噪算法对实际采集到的临床HCM心音进行降噪预处理,通过对结果进行对比分析得到小波自适应阈值滤波的降噪效果最好。(3)HCM信号特征提取为了方便对实际采集到的HCM心音数据进行分析,在降噪预处理之后需要进行特征提取。本文在时域特征提取过程中讨论了基于希尔伯特变换(HT)、归一化平均香农能量(NASE)、单自由度模型(SDOF)、变频同态滤波(FCHF)四种包络提取方法对本课题数据的特征提取效果,提出变频同态滤波算法的特征提取效果更好;主要提取ES1、ESM1、ESM2、ESM3、ES2、EDM1、EDM2、EDM2八个时域能量特征参数。频域特征提取方法讨论了离散快速傅里叶变换(FFT)和归一化自回归功率谱密度(NAR-PSD)两种,其中归一化自回归功率谱密度对心音的频带范围提取的更加准确,通过NAR-PSD对HCM心音的频带范围确定后,利用小波能量提取方法提取小波系数为a5、d5、d4、d3、d2、d1六个频段的频域能量特征参数。(4)HCM心音的时域能量和频域能量特征分析首先对比分析正常人、非梗阻型HCM和梗阻型HCM患者(其病情严重程度依次递增)的心音信号时频域能量特征,通过时频域能量分布初步判断不同病情HCM患者的心音能量变化情况。然后主要针对非梗阻型HCM(运动实验后仍然为非梗阻型HCM)和隐匿梗阻型HCM分别在静息状态、运动状态和恢复状态下的时频域能量分布特性以及非梗阻型HCM(运动实验后仍然为非梗阻型HCM)在静息状态、运动状态和恢复状态下的时频域能量变化趋势和梗阻型HCM在静息状态、运动状态和恢复状态下的时频域能量变化趋势进行分析,对已提取的特征值进行数理统计和分析发现:时域能量分布与实际波形中心杂音分布情况一致;频域能量分布中病情越严重,频率分布范围越广。此结果能够真实反映出时频域能量特征参数的分布规律,为辅助判断病情提供一定的参考价值。本文主要对临床采集的HCM患者心音信号进行了深入分析研究,通过对比分析不同类型和不同状态下HCM心音数据的时频域能量分布特点,初步判断其病情严重程度,其结果真实反映出HCM心音的分布规律,使HCM的辅助诊断具有一定的临床参考价值。